掌门 1 对 1 张翼:对于教育来说,杀鸡一定要用 AI 数据的“牛刀”

7 月 10 日-12 日,2018 中国互联网大会在北京国家会议中心隆重举行。中国中小学在线一对一辅导品牌——掌门 1 对 1 创始人兼 CEO 张翼受邀出席会议,并发表了主题演讲《AI+教育,我们究竟要的是怎样的融合》。

张翼表示, “对于在线教育,它的发动机和传统教育的初衷是一样的:完成对孩子的全能教育。不同之处在于,它有一个强大的机身,这里面储藏了海量大数据,还有智能化以及分析识别能力。”

据了解,掌门 1 对 1 现拥有超过 600 万注册学员,覆盖全国 600 多个省市县。此外,掌门 1 对 1 的教师数量已经突破 5 万大关,独家研发课件超过 20 万套,搭配各省各学科题库资源达 1200 万。

“对于教育来说‘杀鸡一定要用牛刀’,在线教育的这把‘牛刀’就是数据。”张翼说到。“AI+教育”的时代已经来临,每个企业都希望站在行业之巅,但想要将教育的“慢”和技术的“快”平稳地捏合拥有“高速慢跑”的能力,需要强大的数据和技术支撑,也需要正确的战略把控节奏。

以下为掌门 1 对 1 创始人兼 CEO 张翼演讲全文:

各位尊敬的嘉宾,大家上午好!

我是掌门 1 对 1 创始人张翼,很高兴与大家分享我们对于 AI 教育的一些看法。掌门 1 对 1 是国内最大的中小学在线 1 对 1 辅导企业,我们采用现场视频直播的方式,为全国各地的中小学生连接国内最好的老师,进行 1 对 1 线上学习。在做纯线上 1 对 1 的这些年,我们不断与 AI 结合,产生了很多的思考。

互联网教育与 AI 的结合,就像很久以前对于汽车的研究。从汽车到飞机,就像是从传统教育到线上教育的跃迁。自从有了汽车,在以后几十年甚至是上百年,我们一直追寻如何让车跑得更快,我们在如何让马达更发达这件事上花费了大量的精力。一直到车有了翅膀,我们才发现,为马达不断升级其实并不是一个最优方案,因为只有加上了翅膀,才能突破马达的局限飞起来。

所以今天对于 AI 和教育的结合,我想将其比作一架飞机,从飞机的三个部分来诠释这两者是如何完美融合的。 对于在线教育,它的发动机和传统教育的初衷是一样的:完成对孩子的全能教育。但是不同之处在于,它有一个强大的机身,这里面储藏了海量大数据,还有它的翅膀,即智能化以及分析识别能力。

接下来分享一下智能化为整个在线教育带来的改变。首先,它传递了高效能、高效率以及个性化。我一直在思考一个命题,关于时空的问题,对于整个互联网而言,我觉得其最大命题就是它利用并尊重了这些空间,这与我们以往对于空间的理解不一样,以往无论是学习还是做其他事,都希望能把大家聚集起来,我们希望集中。 但作为互联网而言,实际上我们是尊重空间,将空间加以利用,这是互联网的力量。

教育作为一个发展相对较慢的行业,它其实也是最后一个被改造的行业。我们可以感受到,无论是电商,还是社交,很快就被互联网空间所打造。自从我们切入纯在线以后,发现精准传递带来了极大的效能,对于很多三四线城市家庭来说,能接触到一线老师是极大的福利,同时对于一线城市的很多家长和学生来说,能够省去大量路上堵车时间,这也是极大的福利。这不仅是空间上,也是时间上的 10 倍提升,学生因此可以利用更多的时间进行学习。

线上教育区别于线下教育的地方就是可以做到更细化与个性化,这背后是 AI+教育的强力支撑。 至今为止,掌门已经拥有超过 600 万的注册学员,整个收入规模占据在线教育学科辅导 70% 的市场份额,主要是基于以下三个方面对大数据的利用。

以前我们说杀鸡不要用牛刀,但是对于教育来说,杀鸡一定要用牛刀。 一个老师之所以经验丰富,是因其接触了很多学生,他本身成为一个数据库,由于经验丰富教出了更好的学生,他本身就是一个大数据,这是以往的老师。

在线教育如何将他改变?什么是在线教育的这把牛刀?答案就是数据。单一在线教育的平台或者公司,拥有大量数据后,就可以非常精准地梳理出多种学生的模型, 它知道何种学生遇到何种问题,问题是逻辑上的还是言语上的,或者具体到某一学科,有哪些知识点还未突破学生应去解决。基于标签化提供的大数据,最后形成的是学生的肖像和学生的学习路径。每天有几十万、甚至上百万的课时在掌门 1 对 1 平台上进行,这个平台沉淀了无数人的思考,包括学生思考解决一道题的过程,或者对于某个题目,这个水平的学生存在哪些思想偏差,我们如何纠正?这就是大数据的力量。

为什么说技术为翼?有一句话说:若无必要,勿增实体。它的意思是, 如果可以减少一个环节或者减少一个步骤,我们就要尽可能减少。这在很多的技术产品以及互联网平台上都有极大的应用,在教育方面也如此。 其实作为老师与学生沟通时,我们没有必要问学生或问其家长对于我们的学习服务是否满意,这个问题可以被去掉。在一个孩子的上课过程中,可以利用视频技术,观察其是否专注,讲到某题时是否走神,这都可以被精准识别,还可以清楚了解一节课的组成部分,包括每个部分学生的掌握情况、逗留时间。所以整个教学方案可以基于他上课的情况来决定,亦可生成学生下节课的学习方案。一个学生正常来说可能要做 10 道题才能达到现在的水准,在经过精准的识别后,我们仅会推给他 3 道题,就达到与以前做 10 道题一样的水平。由于原来上课并不精准,所以 1 小时的课对于学生而言负担很重,但是通过纯智能化识别,学生只需上半小时的课即可,另外半个小时就是浪费时间,我们认为只有效率的提高才是真正的减负。

以往学生需要做大量的测试,我们才能够鉴别他的水平。现在这并不需要,在整个上课的过程中,机器会将他和其他在这个平台上进行学习的学生模型进行对比,以寻找与之相匹配的模型。以往学生作业答疑是很麻烦的工作,但是在这个平台上沉淀了大量的学生上课的视频,我们将其截出并生成较多优秀视频。由于不同的学生水准是不同的,碰到某一个题型的时候,我们发现他听不懂的表情是不一样的,我们知道这一类的题应给他答疑的时间。所以我们觉得对于整个互联网教育来说,数据为王,做大和做强是同一件事情。

以上是我对于整个互联网教育的思考。我们希望未来能够和更多的互联网教育、甚至是互联网其他平台的同行一起共同努力,让互联网走得更加精准、个性化,让教育共享智能,让学习高效快乐。今天我的演讲就到这里,谢谢大家!

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