在线教育VS社区教育,谁切中了K12的痛点?

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K12
亿欧
郝歆雅
2018-08-05 22:30
[ 亿欧导读 ] 我们无法预测人工智能带来的变革有多少,但可以确定的是,教育行业正在酝酿的革新才刚刚开始。
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2016年拍照搜题开始火爆,迅速占据了在线教育的一席市场。但是在最初打着“深度学习”旗号,看似是运用了人工智能的拍照搜题,除了解放了家长,真的从根本解决了孩子写作业的问题吗?

什么是深度学习?

所谓深度学习,就是通过建立一个多层网络,提供逐层抽象的赛道,基于一系列的技术和算法,对深层神经网络结构进行参数化。拍照搜题发展初期,上传一道题需要几天的时间才会回传答案甚至更久,在体量很小的数据库里,机器学习甚至深度学习是没有“土壤”的,甚至可能是人工解答被冠以了“机器解答”的名字。

不能否认,在机器学习甚至深度学习发展了多年后,技术的创新确实是带来了新的突破,但是如今的拍照搜题就是深度学习了吗?现在的拍照搜题已经积累了足够多的题库、数字图像,产品可以通过大量的行为数据采集、文字识别和智能分析引擎,匹配出最优的答案。与其说现在的搜题app是运用了深度学习,不如说是图像识别、手写识别、工人识别和文档识别的技术集成。

便捷的拍照搜题是否正在毁掉孩子独立思考的能力?

拍照搜题的功能恰好从作业场景切入了所有K12学生和家长存在的痛点,而正是因为这样刚需、高频的需求,造就了这类工具化平台企业的争相入局。俞敏洪曾经预测,99%的在线教育平台和工具创业项目都会失败,而拍照搜题类应用的代表企业:作业帮、小猿搜题、学霸君和阿凡题显然不在其所断言的行列。

通过对一些企业的访谈,亿欧智库了解到,大部分做教育的公司,对于做教育行业的初衷还是很有情怀和感触的。阿凡题的联合创始人王庆苑向亿欧表示,以家长的身份在思考做教育这件事时,会更明白家长对于孩子作业问题的诉求:判作业和讲解错题。对于这两点需求,不管是消费者还是用户,在意的并不是线上还是线下的形式怎样,而是如何解决问题。

既然初衷是好的,那么结果呢?对于K12的孩子来说,自制力是不容忽视的客观因素,是否有家长陪伴,在什么样的场景使用,产品的效果肯定是不同的。为了解决作业问题,又要同时解放家长的时间,建立线下场景结合在线教育产品是否是新的出路?

社区教育的洗心革面

社区教育并不是一个新的概念,在80年代的时候,国家就提出了这个概念,一般都是由社区建立或者是小的私立机构,可是因为没有标准化规范,这一教育模式发展程度较低,而且存在诸多隐患。

社区居民究竟需不需要社区教育?答案是肯定的,但是通过调查,居民对于社区教育的普遍担忧是:距离远、活动单一、师资专业度不稳定等。传统社区教育模式已经不能满足用户的需求,与在线教育的结合也许可以彻底打破社区教育的困境。

互联网+的社区教育模式是在线下建立场景,在线下聘用管理老师替代家长的角色,利用线下的管控,让孩子更合理、有效的利用在线教育资源,甚至利用孩子上传作业的数据生成学习能力曲线,对孩子的学习能力实现量化评估,另一方面实现线上线下结合的K12教育闭环。例如行业内布局较早的阿凡题,在初期布局在线教育的时候,通过碎片化、SKU化线上教师资源和授课场景线上化解决了教育行业的两大痛点:教师和场地的成本;加之阿凡题现在重度布局的线下产品—智能学习吧,也是想利用线下场景的模式实现“管教分离”。

对于在线教育和社区教育的未来,阿凡题表示:“在线教育目前还处于过渡时期,但是这个赛道的优势是,我们不需要去教育用户,只是改进原有的商业模式去给用户和客户更好的应用场景。实际上没有任何一家公司会把作业场景作为主营业务,而教师辅导运营起来又面临成本高、收费难的问题。企业应该把更多的精力放在解决问题的模式探索,而不是客户身上。”

在线教育还处在发展初期,对整体教育格局的影响有限,随着商业化进程的推进,在线教育开始慢了下来;而社区教育切入的“家校共育”则是拥有了它类产品无法比拟的地理优势,从某种方面弥补了在线教育的缺陷。互联网+的时代一改社区教育只是公共服务事业的鸡肋现状,利用多种模式结合,为家长和孩子提供多元化的产品选择和服务,并同时优化家长、教师、教室的时间和空间资源。

我们无法预测人工智能带来的变革有多少,但可以确定的是,教育行业正在酝酿的革新才刚刚开始。


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