高顿教育联合创始人吴江华:AI将会降低在线教育的边际成本

时间:2020-11-13
[ 导读 ] 高顿教育联合创始人吴江华先生在会上发表了主题为“教育与AI将如何结合”的演讲,他认为:教育行业的三大痛点:个性化教育供需矛盾、线上教学的重度服务,无法形成边际效应、教育产品没办法标准化。

4月21日,由中国人工智能学会和主办的「新科技·划时代」峰会于深圳成功举行,高顿教育联合创始人吴江华先生在会上发表了主题为“人工智能给教育带来的生产力变革”的演讲。

2007年,研究生毕业的吴江华放弃了微软的offer,选择了他认为更有意义的在线英语教育,从此与教育结缘。

当一个国家人均GDP超过5000美元的时候,教育行业就会开始爆发,2007年的时候人均GDP达到3、4000美元,吴江华感觉到临界点马上到来,再加上人口的变迁(城市化)、工种的改变、知识的更迭来到了一个爆炸点,他看到了教育领域巨大的机会。据高顿教育提供的数据,2016年1年新增的注册用户是之前4年累积的用户数量之和,这证明在线教育被越来越多的人拥抱,巨大的机会也确实已经来临。

他在此次峰会上就表达了这样的观点:1、教育行业的三大痛点:个性化教育供需矛盾、线上教学的重度服务,无法形成边际效应、教育产品没办法标准化;2、AI已经慢慢把老师的智商融合进去,也可以把教学标准化;3、通过人工智能技术,可以给每一个人推荐一个适合自己的学习路径。

除此之外,吴江华还在此前专访时表示:在线教育不同于边际成本(每一单位新增生产的产品(或者购买的产品)带来的总成本的增量)低的游戏行业,在线教育需要大量的人工服务支撑,这是其巨大痛点,导致后端服务费用呈线性增长,然而AI有可能让后端变得很轻,使边际成本降低。

自适应学习的探索之路

“未来服务百万学员,不再需要大量的学服来支撑,是我们希望解决的一个问题。”2015年投身高顿教育的吴江华,带领团队于今年2月份正式推出新产品自适应学习系统Epiphany(以下简称EP)。

高顿教育自适应学习探索之路走得比国外晚一些,吴江华告诉早在2010年可汗学院(Khan Academy)已经发布了自适应学习系统的一个版本,但是当时国内整个市场还没有考虑到这个市场,在线教育主要还是基于录播课的形式,大多数人认为探索自适应学习投入大产出少。

直到2015年,高顿教育已经积累了接近10年的数据量,使用高顿教学产品的用户有300-500万,其中付费用户约30万,B端已经有接近4万家的企业客户,包括阿里巴巴、GE等在内;其次,财经类的市场越来越大,面临着千万级别的用户的服务,据有关数据显示,C端财经类的学生有3000万;B端有上百万家中大型企业的潜在客户;第三,财经行业包括CPA在内的很多课程难度大,每年考生上百万,但是放弃上课、考试的考生众多导致数据的参考率只有20、30%,所以研发自适应学习系统的商业价值大。

基于这三个条件,吴江华和高顿教育的创始人达成一致,2015年决定深入探索自适应学习。

两年后EP正式推出,目前已经有10000多名付费学员通过EP进行学习。据高顿方面的调查,学员满意度达到96%,预计完课率也会在高顿网校课程完课率的基础上大幅提高。

吴江华透露今年继续策划EP2.0版本,1.0版本的智能答疑准确度、匹配度不是很高,原因是语义语境识别上有很大问题,计划2.0版本将智能答疑系统的匹配度达到60%以上。

EP认识世界的方式从“为什么”到“是什么”

2006年成立的高顿教育历经10多年的发展,积累的核心数据主要有两部分:1、总共近3亿条学员做题的题库数据;2、每天400-500万条的学员的行为数据。

吴江华介绍EP运用这些大数据给更多的学员学习推荐以及个性化学习的路径设计。EP的研发主要基于整个课程的知识图谱和大数据之间的一些关联,“比如有学员学习到第三章突然停掉回去看第一章,70、80%的学员都这样的时候,两者就会被关联起来,整个学习过程中以前EP是思考为什么,为什么这道题错了,那道题就错了,现在运用大数据主要思考是什么,这道题错了、那道题也错了,他们的关联在哪。”

三大技术难点

“知识图谱的建设、自适应算法的研发、学习产品的构建是高顿目前面临的三大技术难点”,吴江华说道。针对EP的自适应算法,高顿网校组建了20名的算法研发团队,技术总监来自于微软研究院,具备算法和工程背景,将成熟的人工智能算法运用到自适应学习系统中。

“像预测与估算算法、决策算法等要基于大数据,但是有学员试用刷题产生的垃圾数据,给我们决策造成很大的失误,如何把垃圾数据清除和降噪是我们要考虑的”;针对学习产品的构建,吴江华认为完全自适应对于K12领域是可以的,但对考评方式不同于K12的财经培训来说,追求的是快速考取证书,考评的是学员综合理解能力,EP在产品的构建上基于不同的学习动机和目标做了很大的设计。

国内自适应教育的“复苏期”

吴江华认为任何新技术的发展都经过萌芽、过热、低谷、复苏、成熟5个阶段,国内的自适应教育概念过了低谷期,现在处在复苏阶段,首先教育行业的数据积累到一定程度,其次大家的认知也开始成熟,国外的成功产品如Knewton、可汗学院带来了很大的借鉴意义。

AI应用到教育确实可以带来传统教育的变革,然而虽然是技术出身的吴江华却不主张把人工智能“神化”,可能会像互联网一样经过几年的快速发展会覆盖到各个角落,但是不会完全替代老师的角色。

而AI+教育的结合未来也还有很长一段路要走,高顿教育还会做出怎样的突破,我们拭目以待。

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