4月21日，由中國人工智能學(xué)會和億歐主辦的「新科技·劃時代」峰會于深圳成功舉行，高頓教育聯(lián)合創(chuàng)始人吳江華先生在會上發(fā)表了主題為“人工智能給教育帶來的生產(chǎn)力變革”的演講。
高頓教育聯(lián)合創(chuàng)始人吳江華
2007年，研究生畢業(yè)的吳江華放棄了微軟的offer，選擇了他認(rèn)為更有意義的在線英語教育，從此與教育結(jié)緣。
當(dāng)一個國家人均GDP超過5000美元的時候，教育行業(yè)就會開始爆發(fā)，2007年的時候人均GDP達(dá)到3、4000美元，吳江華感覺到臨界點馬上到來，再加上人口的變遷（城市化）、工種的改變、知識的更迭來到了一個爆炸點，他看到了教育領(lǐng)域巨大的機會。據(jù)高頓教育提供的數(shù)據(jù)，2016年1年新增的注冊用戶是之前4年累積的用戶數(shù)量之和，這證明在線教育被越來越多的人擁抱，巨大的機會也確實已經(jīng)來臨。
「新科技·劃時代」峰會
他在此次峰會上就表達(dá)了這樣的觀點?：1、教育行業(yè)的三大痛點：個性化教育供需矛盾、線上教學(xué)的重度服務(wù)，無法形成邊際效應(yīng)、教育產(chǎn)品沒辦法標(biāo)準(zhǔn)化；2、AI已經(jīng)慢慢把老師的智商融合進(jìn)去，也可以把教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化；3、通過人工智能技術(shù)，可以給每一個人推薦一個適合自己的學(xué)習(xí)路徑。
除此之外，吳江華還在此前億歐專訪時表示：在線教育不同于邊際成本（每一單位新增生產(chǎn)的產(chǎn)品（或者購買的產(chǎn)品）帶來的總成本的增量）低的游戲行業(yè)，在線教育需要大量的人工服務(wù)支撐，這是其巨大痛點，導(dǎo)致后端服務(wù)費用呈線性增長，然而AI有可能讓后端變得很輕，使邊際成本降低。
自適應(yīng)學(xué)習(xí)的探索之路
“未來服務(wù)百萬學(xué)員，不再需要大量的學(xué)服來支撐，是我們希望解決的一個問題。”2015年投身高頓教育的吳江華，帶領(lǐng)團(tuán)隊于今年2月份正式推出新產(chǎn)品自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)Epiphany（以下簡稱EP）。
高頓教育自適應(yīng)學(xué)習(xí)探索之路
高頓教育自適應(yīng)學(xué)習(xí)探索之路走得比國外晚一些，吳江華告訴億歐早在2010年可汗學(xué)院（Khan Academy）已經(jīng)發(fā)布了自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一個版本，但是當(dāng)時國內(nèi)整個市場還沒有考慮到這個市場，在線教育主要還是基于錄播課的形式，大多數(shù)人認(rèn)為探索自適應(yīng)學(xué)習(xí)投入大產(chǎn)出少。
直到2015年，高頓教育已經(jīng)積累了接近10年的數(shù)據(jù)量，使用高頓教學(xué)產(chǎn)品的用戶有300-500萬，其中付費用戶約30萬，B端已經(jīng)有接近4萬家的企業(yè)客戶，包括阿里巴巴、GE等在內(nèi)；其次，財經(jīng)類的市場越來越大，面臨著千萬級別的用戶的服務(wù)，據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，C端財經(jīng)類的學(xué)生有3000萬；B端有上百萬家中大型企業(yè)的潛在客戶；第三，財經(jīng)行業(yè)包括CPA在內(nèi)的很多課程難度大，每年考生上百萬，但是放棄上課、考試的考生眾多導(dǎo)致數(shù)據(jù)的參考率只有20、30%，所以研發(fā)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的商業(yè)價值大。
吳江華
基于這三個條件，吳江華和高頓教育的創(chuàng)始人達(dá)成一致，2015年決定深入探索自適應(yīng)學(xué)習(xí)。
兩年后EP正式推出，目前已經(jīng)有10000多名付費學(xué)員通過EP進(jìn)行學(xué)習(xí)。據(jù)高頓方面的調(diào)查，學(xué)員滿意度達(dá)到96%，預(yù)計完課率也會在高頓網(wǎng)校課程完課率的基礎(chǔ)上大幅提高。
吳江華透露今年繼續(xù)策劃EP2.0版本，1.0版本的智能答疑準(zhǔn)確度、匹配度不是很高，原因是語義語境識別上有很大問題，計劃2.0版本將智能答疑系統(tǒng)的匹配度達(dá)到60%以上。
EP認(rèn)識世界的方式從“為什么”到“是什么”
2006年成立的高頓教育歷經(jīng)10多年的發(fā)展，積累的核心數(shù)據(jù)主要有兩部分：1、總共近3億條學(xué)員做題的題庫數(shù)據(jù)；2、每天400-500萬條的學(xué)員的行為數(shù)據(jù)。
吳江華介紹EP運用這些大數(shù)據(jù)給更多的學(xué)員學(xué)習(xí)推薦以及個性化學(xué)習(xí)的路徑設(shè)計。EP的研發(fā)主要基于整個課程的知識圖譜和大數(shù)據(jù)之間的一些關(guān)聯(lián)，“比如有學(xué)員學(xué)習(xí)到第三章突然停掉回去看*9章，70、80%的學(xué)員都這樣的時候，兩者就會被關(guān)聯(lián)起來，整個學(xué)習(xí)過程中以前EP是思考為什么，為什么這道題錯了，那道題就錯了，現(xiàn)在運用大數(shù)據(jù)主要思考是什么，這道題錯了、那道題也錯了，他們的關(guān)聯(lián)在哪。”
三大技術(shù)難點
“知識圖譜的建設(shè)、自適應(yīng)算法的研發(fā)、學(xué)習(xí)產(chǎn)品的構(gòu)建是高頓目前面臨的三大技術(shù)難點”，吳江華說道。針對EP的自適應(yīng)算法，高頓網(wǎng)校組建了20名的算法研發(fā)團(tuán)隊，技術(shù)總監(jiān)來自于微軟研究院，具備算法和工程背景，將成熟的人工智能算法運用到自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中。
高頓教育
“像預(yù)測與估算算法、決策算法等要基于大數(shù)據(jù)，但是有學(xué)員試用刷題產(chǎn)生的垃圾數(shù)據(jù)，給我們決策造成很大的失誤，如何把垃圾數(shù)據(jù)清除和降噪是我們要考慮的”；針對學(xué)習(xí)產(chǎn)品的構(gòu)建，吳江華認(rèn)為完全自適應(yīng)對于K12領(lǐng)域是可以的，但對考評方式不同于K12的財經(jīng)培訓(xùn)來說，追求的是快速考取證書，考評的是學(xué)員綜合理解能力，EP在產(chǎn)品的構(gòu)建上基于不同的學(xué)習(xí)動機和目標(biāo)做了很大的設(shè)計。
國內(nèi)自適應(yīng)教育的“復(fù)蘇期”
吳江華認(rèn)為任何新技術(shù)的發(fā)展都經(jīng)過萌芽、過熱、低谷、復(fù)蘇、成熟5個階段，國內(nèi)的自適應(yīng)教育概念過了低谷期，現(xiàn)在處在復(fù)蘇階段，首先教育行業(yè)的數(shù)據(jù)積累到一定程度，其次大家的認(rèn)知也開始成熟，國外的成功產(chǎn)品如Knewton、可汗學(xué)院帶來了很大的借鑒意義。
AI應(yīng)用到教育確實可以帶來傳統(tǒng)教育的變革，然而雖然是技術(shù)出身的吳江華卻不主張把人工智能“神化”，可能會像互聯(lián)網(wǎng)一樣經(jīng)過幾年的快速發(fā)展會覆蓋到各個角落，但是不會完全替代老師的角色。
而AI+教育的結(jié)合未來也還有很長一段路要走，高頓教育還會做出怎樣的突破，我們拭目以待。
本文來源：億歐