「围城」在线教育下半场的四大“围城”
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图片来源@视觉中国
文丨晓枫说
在在线教育这条“慢”赛道上 ， 一年多来 ， 却上演了罕见的跌宕起伏 。
自2018年底开始的半年多时间里 ， 在线教育赛道超1500家企业快速涌现、发力、挣扎、混战直至倒下 ， 2019年暑期档 ， 各路玩家更是用疯狂烧钱演绎了一场多年难得一见的“百团大战” 。 事实上 ， 如果不是一场疫情的突如其来 ， 我们几乎可以肯定 ， 在线教育赛道在一波烧钱狂欢之后 ， 很快就会迎来一地鸡毛 。
不过 ， 客观说 ， 虽然疫情给在线教育带来了可见的机遇和缓冲期 ， 但整个业态并没有发生本质变化 ， 众多玩家甚至顶着AI的招牌又倒退回了直播大课这样的旧形态里 。 那么 ， 混战、混乱之下 ， 在线教育赛道究竟要怎么走？
在两年多之前 ， AI+教育还是个相对新颖的事物 。 得益于政策推动、人工智能技术的提升以及场景应用的广泛性和实用性 ， 在两三年时间里 ， AI教育得到快速普及发展 ， 不过 ， 应该清醒地看到 ， 目前的AI教育依然处于非常初级的阶段 。
在2019年科技部联合罗兰贝格发布的《智能教育创新应用发展报告》 ， 其将智能教育的发展界定为三个阶段 ， 第一个阶段是以基础数据收集与呈现点状式、零散的教学辅助类应用为代表的教学辅助阶段；第二个阶段是实现系统化、智能化教学评价与分析 ， 从而推动提升学生学业表现与教师核心能力价值的价值创造阶段；第三个阶段则是基于具备认知与强交互能力 ， 以自适应学习为代表的因材施教阶段 。
以此来划分 ， 目前 ， 智能教育尚处于从教学辅助向价值创造过渡的时期 ， 或者换句话说 ， 除了一些头部玩家 ， 大部分在线教育企业尤其是近一年扎堆涌现的新玩家 ， 大部分甚至都还处在教学辅助阶段 ， 距离成熟的价值创造都还有很长的距离 。
而且 ， 据笔者了解 ， 很多玩家为了追这波风口 ， 很多都采用低价外包策略 ， 移植、复制一些似是而非的AI技术充当门面 ， 远远谈不上系统化的AI教育能力 ， 这些都属于外围玩家 ， 能把局势搅浑 ， 但构不成威胁 。
这样的行业分割态势其实不难理解 。 AI与教育的融合带有一定的突变性 ， 这一方面要求身处其中的玩家要有足够的技术积累以应对突变 ， 另一方面也要求玩家们要在动态的融合过程中具备持续创新能力 。 更重要的是 ， 数据和应用场景 ， 同样是人工智能技术强大与否的关键保证 。
【「围城」在线教育下半场的四大“围城”】没有数据 ， 人工智能根本无从谈起 ， 智能教育的普及和成功 ， 海量数据是基础 ， 这不仅包括历史数据还要有实时性最新数据 ， 这意味着 ， 大量用户需要参与进来 ， 才能验证并持续改进智能教育的有效性 。 当然 ， 即便有了数据、跑通了模型 ， 缺乏合适的场景来验证 ， 同样是假把式 ， 这又要求玩家们要针对海量场景进行海量实践、应用 。
笔者曾表达过一个观点 ， 人工智能技术本身的发展和人工智能在教育领域的发展很可能会双轨并行 ， 等待人工智能技术本身的发展、试图靠拿来主义实现弯道超车并不明智 。
正如马化腾曾在乌镇大会上所说的 ， 企业要从新技术的跟随者变成驱动者、贡献者 ， 业内的实力玩家 ， 恐怕要做好主动投入大量资金、资源、人才推动人工智能在教育领域的技术进步和有效融合 ， 才有可能在大家都有AI这把“镰刀”的情况下 ， 造一把更有威慑力的“砍刀”出来 。
资本是逐利的 。 笔者能够理解作业帮、猿辅导、VIPKID等一系列玩家在多轮融资驱动下 ， 不断挑起用户争夺战、烧钱价格战的迫切 ， 资本有时候很简单 ， 就是要数据、要增长率 ， 即使在教育这样的行业这种纯互联网的玩法很可能没那么有效 ， 但箭在弦上不得不发 。
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