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创新工场看 2019 年教育的两个关键词：“AI+教育”和“人才的供与求”

来源：晰数塔互联网快讯时间：2019年03月21日 19:42

3月21日，创新工场第三届“321创新教育峰会”在创新工场北京总部举行，工场教育领域投资团队以及90余位教育行业被投企业高管共同探讨AI赋能教育场景、职业教育的边界等两个话题。

以下内容来自创新工场合伙人张丽君演讲实录，我在不改动原意的基础上有删改。

创新工场每年都会分享两个最重要的主题，这是创新工场这一年最看重的投资方向和趋势：今年的关键词是 AI+教育、人才的供与求。

AI + 教育

创新工场看 2019 年教育的两个关键词：“AI+教育”和“人才的供与求” 教育行业有三个主流商业模式：信息化（工具）、出版（内容）和学校（服务）。在 AI 出现之后，这些商业模式的边界可能会不断的模糊：内容、服务都变得越来越智能化。

为什么呢？因为技术的核心是三位一体：内容、数据、场景这三者是连在一起的，AI只是技术的一种方式，需要应用到场景来，而且一定需要带着内容。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。

在过去一两年里，AI技术和内容连接地紧密度越来越紧，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。

所以我们不能只是在讲 AI，更重要的是讲 AI 怎么真正融入构建教学场景，我们从教育的整个的线上化流程开始梳理：

2008 年 MOOC 兴起，这是互联网教育的第一波：MOOC + 博客。那个时代基本上用的是录播的视频，一堂课 40 分钟，再加上文字的互动，是一个非常慢的过程。当时很多人对 MOOC 寄予厚望，后来发现行不通。第一波 MOOC 模式宣告失败，没有大规模的应用起来。虽然沉淀了很多好内容，好老师，但是用不起来。

第二波是从 2013 年开始，是直播+电话，开始有大班、一对一、小班等模式，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，而是在课堂上有互动，还有课后的服务辅助。双方可以可以随时说话，看到对方的反应，互动性特别好。这种模式有的还会配上 PPT、白板，随时可以写字、上麦。

但是问题是什么呢？整个过程很难结构化，要想知道这一个学生在这一节课里在哪个点上掌握的好不好，用一个小时的视频没法分析，像面授的过程一样是非结构化的，很难提取信息。

现在则是一个融合模式：录播+直播+微信。很多教育机构发现如果让老师直播讲，有的人讲的不好，课堂里有很多废话，所以就把很多精致的环节做成很棒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，使得数据结构化，这样可以知道学生这节课参加多少次提问，更好的实现对于老师的教学质量、学生学习质量的分析，增加迭代速度。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，所以整个产业发展更快了。

而在未来，可能是完全的AI老师，AI助教，AI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、陪伴、学习动力的激发这几方面现在的AI还达不到，但是未来可能可以。

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这个图是去年我在内部分享的时候经常用的图，从上到下我们列了好多教学形式：从最轻的、最简单的到最重的服务。

我们发现教育行业正在不断的往中间走：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。

越来越多的产品把价格定在200到2000块中间，没有那么便宜、也没有那么贵，最后定在哪里会根据不同的年龄层和学习品类而产生不同的业态。

我们认为最后的场景会落在两处：一是在家学习，每个孩子独立学习，另一个是在线下的教育机构学习，有双师、智能教材等更迭，渗透率可以非常高。这是我们认为的一个很重要的应用趋势：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。

这意味着做传统面授的机构会往线上走，做纯互动内容的公司会往课程方向走。比如原来在这个图顶顶端的工具类产品得到、流利说等，他们在不停的讲他们去做大学，要做服务，就是往更重的方雄走，去不断的塑造课程感。

而线下的教育机构对于这三点非常了解，可以让学生不停的参与、有互动，有现场感。但是尝试做线上课会发现这些感觉不太容易塑造，要尝试各种新的办法去产生这个感觉。

怎么产生呢？这里有一些例子，比如说课程感，一定是不能随时让他上课，需要预约时间、到点儿才能上课；要有助教体系、作业体系，是一整个系统。而参与感是要有效真实互动，要互动的层次越来越高。怎么样用一个可以外化的方式感知到互动？那就是从最开始 10 分钟的一次答题，到设计好每多少秒有一次跟用户的互动，吸引注意力。

还有一些是现场感，方式就很多：可以做直播、老师点名、随时反馈，实时弹出来同学的表现、分组PK等，这些都有助于带来现场感的形式。

那AI到底怎么赋能企业呢？场景是什么？我们认为，AI就是帮助企业追求更高的性价比：更高的品质和更便宜的价格。

更高的品质怎么做到呢？教育行业的核心是个性化，是因材施教。个性化的场景有两个部分：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；另外一个是提高评估质量，过去的模式对教学质量的评估很慢，评估周期也很长，但未来可以让评估更高频，这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。

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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，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。例如看到某个学生最近课消不好，发现是对这个小朋友的服务没到位，可以对关键的指标进行检测，以提升服务的内容和对象。

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。所以提升每一个关键岗位的人效是非常重要的一件事情。那怎么降低人效呢？需要AI帮忙。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。而在销售这条线里，需要了解什么样的销售适合接待哪一波客户，需要有用户画像去更好的匹配度。班主任这一侧是智能批改和考评，把工作流程化，降低成本。

招管培de 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，招过来之后看怎么培训他是最快的。这都需要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精细的工作，才会产生最终的效果。

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 解决的效率最高，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，一定是每一次尝试都有结果，有反馈。

人才的供与求

AI时代怎么培养人也是我们要好好思考的问题。

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？人才的供给和需求发生哪些根本的改变？

创新工场看 2019 年教育的两个关键词：“AI+教育”和“人才的供与求”

首先看供给侧。

劳动力在未来几年发生的变化是我们认为最重要的因素。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劳动力的成本会不断提升。

这里面还有一个特点是，新生的劳动力是 95 后，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。

最新一批工作的人是 95 后。95后的爸爸妈妈大多是 70 年代的人，是有知识的、有经济能力的家长。他们在孩子上小学初中高中的时候花了很多钱培养孩子，在课外辅导上花了很多资源精力，所以在孩子找工作上，他大概率还是愿意继续培养，让他接受更好的职业教育。但目前的学校教育体系衔接社会部分还没有做地很好，所以这个时候会产生一系列的机会是在社会里培训这些人群，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。

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哪些岗位和产业需要什么样的人是一个非常重要的问题，我们认为在这四个方向上（见上图）有很大的变化和人才需求。

首先是城镇化率：目前中国的城镇化率达到百分之五六十，但是这个过程还没有结束。城镇化率会带来的现象是人口集中，增加城镇中公共服务设施的需求、教育培训的需求。

在看人口的老龄化。日本、台湾地区都已经进入了人口老龄化阶段，中国有些城市的老龄化比例也非常高。其中失能老人的群体已经有四千多万人了，每年还在不断的涨，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。

在看 AI&自动化，AI&自动化并不一定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、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技术和AI设备做更好的服务。那意味着对人才的培养方式就发生变化：创造力的培养、同理心和人建立深度连接的能力更重要。

最后看现代服务业。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。