智適應教育如何刷存在感：不要給學生題海，而是減負

ABC（AI、Big Data、Cloud）時代，AI、大數據、雲計算這些新興技術賦能了交通、醫療、工業等等垂直行業，唯獨教育，遲遲沒有進行“AI 式升級”。與此同時，多家在線教育機構也因資金問題陷入生死困局。

而在大洋彼岸，自適應教育正在蓬勃興起，自適應教育行業標杆——美國 Knewton 公司已經完成 7 輪融資，總額近 2 億美元，國內資本聞風而動，乂學教育更是獲得累積近 10 億人民幣融資。受 VC 熱捧的 AI+自適應教育模式，會成為教育革新的救世主嗎？

圖 | 美國 Knewton 公司已經完成 7 輪融資，總額近 2 億美元（來源：Pixabay）

不是給孩子題海，而是減負

自適應教育的概念早在 1905 年就被提出，當時 Alfres Binet 創建了第一個自適應測驗——比奈智商測驗。20 世紀 50 年代先後出現了程序化學習理論和教學機器、程序邏輯等等。1993 年，英國愛丁堡舉行了第一屆人工智能教育（AiED）國際會議。

2000 年，國外自適應平台相繼成立，2010 年之後，隨著 AI 技術的發展，國內智能自適應教育（簡稱“智適應”）開始興起，乂學教育-松鼠 AI、學吧課堂等公司入場，近兩年，包括好未來、可汗學院等眾多教育機構也開始涉足自適應教育。根據調查機構的數據，目前國內做自適應教育的公司超過 40 家。

乂學教育-松鼠 AI 是智適應教育的領頭者之一，創立於 2014 年。相關資料顯示，“松鼠 AI”是一個以算法為核心的人工智能自適應學習引擎，目前應用在 K12 教育領域，簡稱“智適應學習引擎”。2018 年，由松鼠 AI 發起的國內第一屆 AIAED（全球 AI 智適應教育峰會）大會召開，目前我國已舉辦四屆 AIAED 大會，第四屆剛剛在上海落下帷幕。

圖 | 由松鼠 AI 發起的第四屆 AIAED 大會於 11 月 12 日在上海召開，與會人數近 2000 人（來源：松鼠 AI）

智適應教育，通俗來說可以看作是一種個性化定製的學習內容推送、數據分析和教師線上輔導的過程。自適應教育系統就是用模型和算法進行數據處理和智能推送的核心。

一般來講，智適應教育系統平台裡有上千萬個模塊的學習內容，包括視頻、問答、題目等等，學生首先要完成一個測試，系統根據知識圖譜對其每一個部分的內容進行打分，然後根據分數排序來決定學生應該先學什麽內容。原理類似於今日頭條等互聯網公司做的智能推薦。

舉個例子，小明做一道題，這道題裡包含了知識點 A、B、C，如果小明拿到了 60 分，那麽他對三個知識點的掌握程度只有 60%，系統對單個知識點進行測試，對 A 掌握程度很好的話，就可以跳過 A 直接學習 B 和 C。然後查漏補缺，進行二次測試。如果對知識點的掌握程度達到 100%，那麽系統就不會再進行同類型題目的推送；如果一些知識點在反覆學習之後仍然沒有提升，那麽在時間有限的情況下，適當戰略性放棄一些知識點。

圖 | 傳統的線性學習路徑，每個學生會看到所有學習內容，根據學生掌握程度的自適應學習路徑則有所選擇地呈現學習內容（來源：McGraw-Hill Education）

“人工智能教育不是給孩子題海，而是給孩子減負。我小時候一個月一萬道一萬道地刷題，因為當時河南要考大學是一分壓萬人。但是實際上我平均 95 分，我刷一萬道題只是為了找到 500 道我不會的。現在通過人工智能知識點掃描之後，其實我隻學習 500 道題就行了，根本不需要學其他 9500 道，所以人工智能教育是真正可以給孩子大幅度的減負的。”松鼠 AI 創始人栗浩洋在接受媒體採訪時說。

非一線城市學員佔比八成

上個月，21 年的英語培訓老品牌韋博英語多家運營中心已關停，據稱是由於資金鏈斷裂，老闆欠著老師工資，拋下學員跑了。這其實不是個例，很多線下培訓機構和教育中心都在面臨著獲客成本增多、人力成本飆升以及企業管理難度加大的問題。

對比老牌培訓機構的艱難，AI 教育顯然滋潤得多。

根據德勤最新的 AI 教育報告，截止 2019 年第一季度，全球作為人工智能教育主流的智適應教育公司總計已經超過了 100 家。中國正成為全球人工智能教育領域投資最熱門的區域之一。2016 與 2017 年，人工智能教育分別佔同期國內所有教育總體案例數的 4% 與 7%。在 2018 年裡該項數據大幅增長至 19%，合計案例 97 筆。

但在今年 9 月，自適應教育明星公司 Knewton 以低於 1700 萬美元的價格被美國知名學術出版商 Wiley 收購，同時其 CEO 布萊恩·基比（Brian Kibby）已離職。造成 Knewton 落敗的原因有很多，其中重要的一點是，國外自適應教育平台以 To B 模式為主，並且自己隻做引擎，不做內容。這被認為是給自適應教育的當頭一棒，盈利模式成為一大難題。

圖 | 松鼠 AI 非一線城市的學員比例已經從三年前的 30% 上漲到目前的 80%（來源：松鼠 AI）

松鼠 AI 采取了不同於 Knewton 的商業模式。它採用線上智適應平台+線下合作辦學的To B+To C模式。

線上通過平台和直播課的形式，直接向學生提供服務，線下開設合作校或者直營校，學生直接在線下使用智適應學習系統完成學習。在一些線下學校難以覆蓋的地方，松鼠 AI 會用線上教學的方式，用自適應系統降低 70% 以上的人力成本。

松鼠 AI 的獲客渠道採用了線上流量廣告+線下地推的模式。

“互聯網教育的獲客成本大概是六千到八千才能有一個孩子報名，我指的高付費孩子報名。但是地面可能只需要八百到一千七，所以成本費用率其實是大幅度降低的”，栗浩洋透露，“我們現在已經從原來上海周邊、華東區到了全國全面覆蓋了。現在我們的 2300 多家學校已經覆蓋了七百多個市和縣，我們甚至有了 69 個鎮級學校，今年暑期付費學生人數增長了 510%。我想很少有教育機構能夠做到的。我們在內蒙都已經有 69 家學校，新疆還有三十多家學校。”

松鼠 AI 學員的城市構成已經實現從一線城市下沉到三四五六線城市。據栗浩洋透露，松鼠 AI 非一線城市的學員比例已經從三年前的 30% 上漲到目前的 80%。

對於線下教學中心，栗浩洋認為這是鬆鼠 AI 目前相較於其他在線平台的優勢之一，在 2018 年松鼠 AI 線下教學中心達到 1600 家。去年總部和校區合計有接近10 億元的營收。松鼠 AI 告訴 DeepTech，今年的營收預計將達到18 億元。

押注研發

“其實現在資金不是我們最大的問題，因為我們現在账上的資金還夠整個公司維系兩三年的時間。所以真正我覺得做的好的教育現金流是非常好的，我覺得要不斷燒錢的教育一定不是健康的教育形態，所以對我們來說，其實已經投入大量的資金在研發上面了。”栗浩洋說。

松鼠 AI 的技術團隊集結了包括全球機器學習教父 Tom Mitchell、前 RealizeIt 核心算法科學家崔煒博士、ALEKS 創始團隊成員Dan Bindman、Knewton 亞太地區原技術負責人Richard Tong等等大牛，該團隊的學術論文也被國際頂級人工智能學術會議收錄，這使其在系統平台建設上具備了先發優勢。

圖 | 2018年 11 月 16 日，Tom Mitchell 正式加入松鼠 AI 任職 Chief AI Officer（來源：松鼠 AI）

決定智適應系統好用與否有三個要素：內容、數據和技術。系統中的內容要與教育目標和課程高度吻合、知識圖譜的顆粒度、知識點的分拆、標簽的級別要足夠精細；數據方面要保證用戶行為數據的連續性、數據上下文的前後關聯度；技術方面，需要綜合運用圖像識別、自然語言處理、遺傳算法、知識空間和貝葉斯定理等等。這都是鬆鼠 AI 正在研究的重點方向。

自適應教育隨著 AI 的介入在進行升級，人工智能能夠提供包括利用遺傳算法和神經網絡、機器學習、概率圖模型等五大技術，實現從數據采集到深度學習建模，再到學習方案修正的流程。

松鼠 AI 合夥人梁靜曾透露，以初中數學為例是 300 個知識點，美國 AI 自適應教育公司拆分到 3000 個，而松鼠 AI 獨創的納米級知識點分拆法，可以進一步拆分為3 萬個知識點。

松鼠 AI 還打造了一個MCM 系統（Mode of Thinking, Capacity, Mode ofthinking），例如物理學科可以拆分出學習思想，譬如對稱思想、模型思想；數學中可以在能力上拆分出綜合能力、推理能力等；語文可以拆分出一些方法，如矛盾法、結構分析法等。通過 MCM 系統和納米級的拆分，松鼠 AI 智適應系統會精準地推送學生缺失的學習思想、能力和方法的教學內容。

另外，該系統還具備一項MIBA 多輸入學習行為分析技術。通過檢測學生們登錄的時間、學習的時間、速度和結果，以及通過監測的模式抓取孩子的實時數據，如眼球動態、腦電波等綜合數值，來判斷學生學習的集中度和專注度，從而判斷出下個環節的學習內容。

據了解，明年松鼠 AI 將重點布局在兩個方面，一個是提升 MCM 系統，加強職業互動，另一方面正在研發新的算法，致力於顛覆神經網絡，進一步提高深度學習效率。

AI 可以塑造全新的學習體驗，新興的教育體系也正在形成。儘管在 AI+教育的落地過程中還有很多的挑戰亟需克服，但令人欣慰的是，人們開始越來越多地思考教育本身、思考適合自己的教育方法。可以肯定的是，智適應教育是一次教育結合科學的有意義的嘗試，遠比 AI 人臉識別監控課堂和學生“智能頭環”有用得多。

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