教育+AI波折不断,转战幕后会是巨头扩张的“又一春”吗?

教育+AI波折不断,转战幕后会是巨头扩张的“又一春”吗?

图片来源@视觉中国

文|刘志刚

眼下,人工智能技术已经深刻影响了诸多行业。其中,教育作为近几年最火热的行业,也被誉为是AI落地的一个绝佳场景,不少人认为随着人工智能的发展和普及,传统的学习方式会被彻底颠覆,数千年前有教无类、因材施教的教育方针也将真正接近现实。于是乎越来越多的教育公司开始高举AI的大旗,星星之火逐渐已成燎原之势。

然而不得不说的是,与期盼相比,“AI+教育”的实际效果却让人大跌眼镜。在过去一年时间里,我们并没有看到之前所期盼的诗和远方。相反,各类教育机构的许多问题却逐渐放大开来,并且这也引发了监管的重拳出击,为野蛮生长多念的教育行业戴上了镣铐。

那么对于教育机构而言,教育+AI的问题到底出在哪里呢?

AI赋能教育:一出雷声大,雨点小的营销套路

回顾教育领域的发展历程,大班制教学与个性化因材施教之间的矛盾一直都是教育机构头疼的问题。为此它们也曾试过1对1模式、小班模式、双师模式。然,任何一家企业要想实现生存和发展,健康的现金流是必不可少的。这些模式尝试在教育质量或许有显著提高,但成本却又成了教育企业发展的又一拦路虎。

教育公司运营费用主要由营销、研发和管理三项费用构成。降低营销成本占比以及获客成本是教育机构提高运营效率、改善财务结构的一个关键点,但遗憾的是目前没有发现哪一家公司可以处理得非常好,如何权衡成本与效果的平衡问题绝对是所有教育机构无法回避的难题。

如今,伴随着人工智能技术的发展提升了计算机规模处理数据的能力,这使得之前的海量学员学习数据以前所未有的速度和效率得到处理和分析。为洞察学员学习情况开启了一扇新大门,因而教育公司一个个加入了【拜技术教】也无可厚非。

然而现实的操作却告诉他们,理想与现实的鸿沟不是那么容易逾越的,技术更像是营销的套路。实用性看起来一般,没想象的那么实用。

就目前来看,不少平台也确实做出了一些应用AI技术的产品,但这些打着AI标签的项目或者产品在提升学习效率和学习效果上并没有带来实质性的进展,AI投入更像是一座深不见底的“销金窟”,这对于很多教育公司而言是无法承受得起的。而市场上推出的AI产品给人的感觉更像是【改善式产品】并没有发展成【治愈性产品】,既然可有可无,市场不买单也就无可厚非。

另一方面,以AI为PR“小红旗”者云云,但真有AI能力者却极少。教育+AI的全面爆发需要具备三个必要条件,即算法、算力、数据,但就目前而言,这些基础设施的布局还差得远。

从数据来看,教育行业本身处于一个“大而散”的竞争环境,属于“抗规模化”产业。即便新东方、好未来这样成名已久的行业巨头在三四线城市方面的渗透率依旧较低,AI所需的数据维度和数据饱和度尚且受限,更不用说实现诸如因材施教之类的理想国了。

从算法来看,国内人工智能人才匮乏,大都使用美国的开源算法,标准化程度高的中小学知识体系倒是能够满足大数据和人工智能推送要求,而学历教育或自考都还难以实现所有知识点的标记化。

本身基础设施不完善,但依旧有不少人打着人工智能的旗号,做一些不接地气的事,用户不买单也就无可厚非。

从人工智能这项技术本身来看,其价值到底有没有泡沫?答案是有,任何新技术驱动下的产业往往具备估值高、营收低、风险高、周期长、不确定性高等特征,人工智能同样也是如此。但值得欣慰的是如今教育+AI的虚火逐渐消退,行业开始意识到AI是未来,但现阶段最根本的硬核还是“师资”和“内容”。

未来“教育+AI”的前景自不用说,人工智能的发展其实也迎合了【加德纳技术成熟度曲线】。所谓的加德纳技术成熟度曲线,是指技术成熟经过5个阶段:1是萌芽期;2是过热期,可能出现泡沫;3是低谷期,又称幻想破灭期;4是复苏期,又称恢复期。人们开始反思问题,并从实际出发考虑技术的价值;5是成熟期,又称高原期。该技术已经成为一种平常。

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