创新工场定义 2019 教育行业两大关键词:“AI+教

创新工场定义 2019 教育行业两大关键词:“AI+教

时间:2020-01-09 12:26 作者:admin 点击:
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摘要: 在AI技术快速发展的当下,AI 人才培养成为火热议题,也是职业教育的重点方向之一。

题图来源:视觉中国

今年以来,教育赛道热度不减,关于投资趋势、细分赛道等话题,在近日创新工场举办 321创新教育峰会 上释放了一些信号。

创新工场合伙人郎春晖在上述峰会演讲中透露,创新工场在教育领域的投资呈现两大明显趋势: 一是开展落地AI应用的教育项目公司数目激增;二是逐渐加强职业教育领域的投资,特别是在IT、AI相关的教育品类加码 。

而梳理了教育科技近十年发展后,创新工场合伙人张丽君认为, 当前,互联网教学服务的载体,通常表现能为兼顾优质内容与高频结构化实时互动的融合形式 录播+直播+微信。 在这个过程中,教育内容形式更加丰富,教育从业者们的服务能力也的得益于移动互联网而更加高效。

张丽君曾先后成功主导投资了VIPKID、盒子鱼、The One智能钢琴、传智播客等教育项目。关于未来,在她看来,AI 将带来更大的变化,在技术层面切入,最大程度优化教育企业的服务能力。

创新工场合伙人张丽君,主要负责教育赛道

在两年前,AI 还是忽悠一下。我们有很多的AI能力,真正落地的场景并不太多,但是到今天已经很多了。 张丽君说。

根据AI技术对教育场景所带来的 改造 程度,她将AI赋能教育场景分为两大类: 第一类为适合积累了大量教育场景数据的玩家,具体表现在教学品质的改善,与组织效率的提升方面;第二类,需要玩家具备较强的AI技术应用能力和内容教研能力,具体应用为AI老师、AI同学、AI助教等。

在投资了大量的K12领域教育项目之后,张丽君发现,教育行业的根本是 培养人的综合素质和技能 ;过往创新工场在职业教育方向分布资金偏少,但是在未来会更加关注职业教育方向。

张丽君认为, 职业教育解决的问题是社会对人才的供给和需求关系。

从需求端看,广义服务业对人才的需求不断增加,此外,城镇化、老龄化、自动化/AI技术带来的工种结构性变化等因素带来较大影响。

在供给侧,劳动人口及后备力量均进入下行通道;劳动参与率逐年下降,人口红利不复存在;人们的就业观发生改变,进入劳动力市场的 95后 们不愿将就、不拘泥于 铁饭碗 。

同时,目前的学校教育体系衔接社会部分还不够完善,因而会产生一系列的机会,也是创新工场看好未来职业教育的原因之一。

而在 AI 技术快速发展的当下,AI 人才培养成为火热议题,也是职业教育的重点方向之一。

即便 AI+教育是大势所趋,但会后的采访环节中,张丽君告诉钛媒体,三年之内很难有真正意义上出现完全 AI 老师,很难完全不用人工,就可以实现教学的效果。她表示,除非它是面向少数自学能力超强的学生,但这类学生有无AI教师都无所谓, AI能解决的问题是该学什么的问题,比如智能匹配题目之类 。

但是学习不只是知识交付这一件事。 绝大多数学生都有惰性,会犯懒,缺乏自制力,遇到困难会想退缩。面对更大的市场的时候,就需要人类教师的鼓励和陪伴,需要真人教师的人格魅力作为引导。 (本文首发钛媒体,作者/李程程)

以下是创新工场张丽君的演讲全文,经钛媒体编辑:

今年我们分享的关键词是AI+教育、人才的供与求。

我们自己投资了很多K12领域的教育项目,到最后你会发现,教育行业的根本是培养人的综合素质和技能,未来能够更好地就业。职业教育市场是我们教育组过去投资的资金分布里面相对偏少的,但是未来我们会更加的主动在这个方向上关注。

互联网教育服务载体不断演进

首先来看AI和教育。AI和教育提了很多年,AI出现之后,可能它的边界会不断模糊,内容变得越来越智能化,服务变得越来越智能化了。这个时候会发现什么样的情况?在当时只是一个模糊的感觉,可能会融合,怎么融合呢?当时不知道,只是觉得好像AI出现了,会发生一些反应。

我们在思考技术的核心,三位一体,内容、数据、场景,这三者是在一起的,AI只是技术的一种方式,它对于教育来说一定是应用到场景来,而且一定是带着内容,只有数据是没有用的,一定和真正的教育相关的教学体系深度连接。

在过去一两年,AI技术和内容深度连接的紧密度越来越紧,在教学场景里面都在进行非常多的应用,目的是一边让老师能够有更好的应用,有幸福感,另外一边是学生体验有趣,快速反馈,有成就感。我们不只是在讲AI,更重要的是讲AI怎么真正融入构建教学场景。尤其是过去一年我们看到了什么,它是怎么融入的?到底是经历什么样的过程?

互联网教育开始起来第一波声音是在2008年,MOOC加博客。那个时代基本上用的是录播的视频,再加上用文字,是一个非常慢的过程,而且在上课过程中40分钟的录播视频,当时很多人对MOOC寄予厚望,后来发现不行。那一波宣告失败,没有大规模的应用起来。沉淀了很多好内容,好老师,但是用不起来。

第二波是从2013年开始,大量的在线直播好技术被应用于教育行业,不只是所谓的远程教育传播方式,现在课堂上有互动,而且在课后的服务,可以随时说话,可以看到对方的反应,互动性特别好。还有PPT、白板,随时可以写字,还有上麦。

但是问题是什么呢?整个过程很难结构化,你要想知道这一个学生在这一节课里在那个点上掌握的好不好,你拿过来一个小时的视频没法分析,老师说话,学生说话,跟线下面授很像的过程,是非结构化的,你想从中提取信息不太容易。

现在进入到一个什么状态呢?现在是融入状态,录播加直播加微信。现在很多教育机构发现,如果你让老师直播讲的不好,中间会有很多废话,把很多精致的环节做成很好的短视频,在课堂上使用,中间穿插很多高频的结构化的实时互动,有点像游戏。

这两个方面都已经被非常好的应用于新的一波教育项目中。无论是VIPKID,还是其他的做直播的教育项目,都在开始往这个方向去尝试,在课堂里面增加更多的优质内容和互动形式,使得这个数据结构化,这样可以知道学生这节课参加多少次提问,这个过程可以更好的实现对于老师的教学质量,学生学习质量的分析,能够使得你的替代速度更快。教育行业之所以能够发展很快,根本原因也是根据更多数据可被收集,更快反馈,更快迭代,整个产业发展很快了。

再远一点是未来了,完全的AI老师,AI的助教,AI的同学。但是现在这个阶段AI还没有完全到那个状态,AI还没有办法完全替代老师,情感的连接部分,陪伴的部分,学生学习动力的激发部分,现在的AI还不行。但是未来可能会走到那样一个状态。这个融合不只是发生在互联网载体上,还发生在哪里呢?

学习场景不断在融合

从最轻的、最简单的到最重的内容,越网上越便宜,工具免费,越往下越贵,最好的私立学校都是几十万的学费。我们发现教育行业的场景,大家都在不断的往中间走,下面的人想要往上走,因为他希望提升效率,人员的成本不会这么高,上面的人想要往下走,因为他们过去的方式不能保证教学效果。他们各自都有自己的优势和劣势,就开始往中间走。这是我们看到融合的趋势。

去年,越来越多的定价在200到2000块中间的产品,没有那么便宜,也没有那么贵,可能在一些指标上进入一个中间态,到最后定在哪里,有可能在不同的年龄层,不同的学习品类里会产生不同的业态。但是我们认为,最后的场景会落在两个场景:一个是在家里面自己学习,一个场景是在线下的教育机构。它的渗透率可以非常高。也是我们认为很重要的应用趋势,场景不断的往中间融合。

融合的核心是什么?我们认为有三个很重要的词,课程感,参与感、现场感。这三个词对于做原来传统面授的机构往线上走,或者对于原来做纯互动的内容,往课程感走,都是很重要。比如得到、流利说,他们在不停的讲他们去做大学,要做服务,就是往下面走,不断的塑造课程感。线下的教育机构对于这三点非常了解,让学生不停的参与,要互动,有现场感。但是,他尝试做线上课,发现这个感觉的塑造不太容易,要尝试各种新的办法去产生这个感觉。

怎么产生呢?我举了一些例子,比如说课程感,一定是不能随时让他上课,到点才能上课。要有助教体系,作业体系,是一个系统。第二个部分是参与感,有效真实互动。他们的互动层次越来越高,怎么样用一个可以外化的方式感知到这个互动,从最开始10分钟的一次答题,到设计好多少秒有一次跟用户的互动,让他注意力回来。还有一些是现场感,有些可以做直播,老师可以点你的名字,还有是实时反馈,实时弹出来哪个同学怎么样,表现很好。分组PK,这些有助于带来现场感的形式。

这是我们看到的一些案例,都值得大家在探索的过程中不断的走更多,使得一个学生有真正的沉浸感,有参与感,有陪伴,能够在这个方向走得更远。

AI 如何赋能教育

接下来具体到AI赋能一个企业的时候,到底能够做哪些事?赋能的场景是什么?我们有一个比较一致的对于AI赋能教育,怎样去思考它的思维框架 AI做的是什么?追求更高的性价比,更高的品质,更便宜的价格。

怎么做到呢?更高的品质在教育行业的核心是个性化,做到因材施教。在个性化的方向上,具体的应用场景分在两个部分,一是在内容生产迭代上,AI一定要应用到内容的生产和迭代里面去,内容是核心。

另外一个培养是质量的评估上,过去对教学质量的评估很慢,很长周期评估一次,未来可以让它更高频,有助于整个行业快速的迭代,也是在教学不同的环节进行更精致的评估。

整个教学内容的设计,有四个部分,AI对这个四部分的影响是联动的。包括教学设计也是这样,整个教学设计是一个完整的闭环,不断的螺旋式上升,很难拆出来一个单独的部分去评估它。在这个部分中,除了具体的内容生产,教学质量更好的评估之外,还有一个是教学品质的品控、监控和监测。你可以看到这个学生最近课效不好,提醒一下可能对于这个小朋友服务没到位,可以在关键的指标上监测,以及更好的预警去做相应的服务动作。

还与怎么降低成本有关,对于一个企业来说,最大的成本是人。因为教育是一个人力资本密集的行业,老师的成本占到百分之四五十,还有市场销售的成本,最后落下来很多是人的成本,提升每一个关键岗位的人效是非常重要的一件事情。我们就把市场侧、销售侧、班主任侧放在这里,我各自举了一些例子,都是和场景里面的一些环节有关。

比如,在市场侧很重要的是做精准的用户画像,进而更好的去投放,做精准的用户传播。销售这条线,什么样的人更适合接待哪一波客户,你有用户画像可以更好的匹配度。班主任这一侧是智能批改和考评,能够很好的把他的工作流程化,降低成本。

这三类人的招管培各个环节都有很多事情可以做,这些人的招聘非常重要,因为量很大,要充分的分析他们的特点,分析应该招什么样的人,招过来之后,我怎么培训他是最快的。这里面都有很多的数据分析,进而提升效率。业绩指标也会落实下来,落实到一个岗位一个人效,通过这样的方式真正把成本降低下来。教育行业本身就是一个众多环节的工种,AI赋能教育的场景中,需要在不同的环节做很多惊喜的工作,最终的效果会产生出来。

对于企业来说,最重要的是先清楚首先要解决的问题是什么,把这个问题想清楚,在这些方向尝试怎么用AI解决效率最高,而且一定要落地到最后的指标,AI要想产生效果最好的方式,一定是你的每一次尝试都有结果,结果告诉我好不好。刚刚分享了AI的融合趋势,以及AI赋能真正落到企业可能的场景。

职业教育的驱动因素

在AI时代人该怎么培养,我们的未来需要什么样的人才,这个社会需要什么样的人才,进而产生什么样的职业培训的机会,创业者、投资人可以在这个过程中创造价值。

我们思考的是人才的供给和需求发生哪些根本的改变。这个赛道我们投的项目不是很多,在未来除了AI这个品类,其他相关的职业技能,或者是更多的18岁以上的人才培养中,会是什么样的事情,期待明年会有一个更好的解读给大家。今天的分析还是根本的驱动因素层面上。

首先是在供给侧,首先供给的人是劳动力。劳动力在未来几年发生什么样的变化,这是我们认为最重要的四个因素,首先是劳动力在减少,未来十年能够进入到市场的劳动力人口是在慢慢下降,供给一稀缺,就意味着变贵,劳动力成本不断提升。第三部分是新生的劳动力是95后,他们有自己的特点,相对来说更迷茫一些,更不讲究,更快换工作,针对这个群体需要一些新的方式去吸引他们。

大家想想95后的爸爸妈妈是什么年龄的人?可能是70年代的人,核心企业的核心岗位已经很多人都是70后了,他们都是有知识的,有收入的家长,他们在孩子上小学初中高中的时候花了很多钱培养孩子,他们在课外辅导上花了很多资源精力培养孩子,所以在孩子找工作上,他大概率还是愿意培养一下孩子,让他接受更好的职业教育。

目前的学校教育体系衔接社会部分还没有做的那么好,这个时候会产生一系列的机会,在社会上培训这些人群,家长的付费意愿是明显偏高。这是我们未来看好职业教育的原因之一。

接下来我们看需求侧,哪些岗位,什么产业,需要什么样的人,这是一个很重要的问题。我们认为在这四个方向上有很大的变化和人才需求。

首先是城镇化率。现在城镇化率达到百分之五六十,但是这个过程还没有结束。城镇化率会带来人口集中,带来城镇公共服务设施的需求,会有教育培训的需求。城镇化会带动公共服务,基建的等各种行业的需求。

另外一个是人口的老龄化。日本、台湾地区都已经开始进入这个过程,中国有些城市的老龄化比例也非常高。失能老人群体已经有四千多万,每年不断的涨,但是能够照顾失能老人的养老护理人员非常少。这个市场肯定会有更多的社会需求。

还有一部分是AI自动化。AI和自动化并不一定那么显著的减少对社会人才的需求,但是会使得对人才需求的种类发生变化,越机械化的,不需要那么多同理心的,不需要那么多创造力的工种会被替代掉。更多人需要去利用这些AI技术,AI设备做更好的服务。那意味着对人才的培养方式发生变化,创造力的培养、同理心和人建立深度连接的能力更重要。

第四个部分是现代服务业,就是第三产业,随着人均GDP越来越高,第三产业占比越来越高。这个部分也是我们非常关注的大方向,广义的服务业对于人才的需求是在不断的增加。

今天主要两个话题的分享就到这里,第一个话题分享多一些,第二个话题希望明年给大家带来更多的我们看到的一些更细致和具体的趋势。

从去年下半年开始到现在,整个的经济环境不是太好,但是我们相信只要我们扎实的练好内功,抱团取暖,就能够更好的在下一个资本和经济周期里面跑到更前面。谢谢大家。

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