出品 丨5GAI产业研习社

作者 丨冯智博、姚欣雨

排版 丨李金涛

参与人员丨李天媛、李汶菁、王珣烨、浦华鼎、张子涵、欧阳霆宇

负责编辑 丨 Elma、Daisy

主编 丨 Candy

今日探讨：

随着AI技术的不断发展，人工智能在各行各业实现落地，教育行业也不例外。除了线上教育平台不断涌现外，“AI+教育”还有着丰富的应用场景，比如拍照搜题、智能助教、智能批改、语音测评等等，“AI+VR”技术也让很多在日常生活中难以呈现的学习场景成为现实，今日思考请大家探讨以下问题：

（1）AI技术在教育行业有哪些应用方向？

（2）聊一聊国内外具有代表性的或令你印象深刻的企业/产品

（3）AI与教育行业深度融合的发展趋势及其动因，未来面临着哪些机遇和挑战？

引言

2020年是充满艰辛与温暖的一年，受疫情影响，学校被迫停课，高考不得不延期，线下教育大规模转向线上，互联网教育的概念自此家喻户晓。事实上，随着人工智能的浪潮，机器学习、大数据、算法等飞速发展，“AI+教育”的融合早已逐渐渗透到不同年龄段和多元教学场景之中，远程教育打破了资源的限制，促进了教育公平，拍照搜题、智能测评等技术提高了教学效率，释放了教学活力，我们有理由期待AI技术在未来教育领域带来更加深远的变革。

01

“AI+教育”的应用方向

1. 自适应学习

自适应学习系统是基于AI技术构建的能够根据每一个学生的情况提供定制化的学习方案，即时反馈和实时调整的计算机系统，通过不断采集学习过程中的信息，实时调整和优化系统，使之能够实现针对不同学生需求的个性化解决方案。

传统教育中，受资源和时间的限制，实现“因材施教”存在相当大的难度，老师无法细致掌握到每一个学生的具体情况，而自适应系统可以突破这一限制，基于机器学习、深度学习、遗传算法、自然语言处理等技术实现根据不同学生的个性、学习习惯、长处短处定制的成长路线，随着技术限制的不断突破，自适应系统有望实现真正的“因材施教”。

目前，自适应系统可以做到基于难度等级匹配合适的知识图谱，代表应用是分级阅读如Newsela，即可以通过测试判断学生的英语水平，根据能力匹配合适的阅读材料，并辅以课后测验，以便老师随时查看学生的阅读情况。再比如说美国自适应平台Knewton, 它能够为学生提供未来预测性分析，不仅仅反馈学生目前的学习情况，同时能够基于学习数据对该学生未来的表现做出预测。

此外，国内的松鼠AI自2017年3月也正式上线了其人工智能自适应系统，可以实施捕捉学生学习的动态数据，诊断学习弱点，根据测验结果实时调控难度等。总体来看，国内的自适应系统虽诞生晚于欧美，目前仍处于初期发展阶段，但是发展迅猛。我国人口基数大，数据积累速度快，有望后来居上。

那么，自适应系统是否能够完全替代教师这一职业呢？就目前来看，答案是否定的，一方面受技术限制自适应系统难以做到像老师与学生之间的实时交互，另一方面，自适应系统虽然在浅层次的学习和训练上表现良好，但是实现深层次的内容学习仍然困难重重。因此，相比于替代教师职业，现阶段更适合作为教学辅助系统。

2.  OCR技术+教育

OCR技术，即光学字符识别技术，通过对图像文本资料进行分析和识别，能够获取图像上的文字和版面信息，以计算机文字的形式输出。由于自然场景下的文字识别背景复杂多样，字体形态不一，如何排除干扰得到精准的文本一直是这一技术的难点。

随着OCR技术的不断突破，识别技术越来越精准，在教育行业的应用也更加的广泛。从学生的角度看，过去的学生时代，错题本要么采用手写的方式，要么需要将题目剪裁下来粘贴成册，造成不必要的时间和资源浪费，现在学生日常的错题、笔记、试卷都可以通过拍照OCR技术转换成文本保存成集，大大节省整理时间。如果遇到不理解的题目，运用作业帮、小猿搜题等APP可以实现一键拍搜，精准识别题目内容，实时查看题目讲解，大大提高了学生知识获取的效率。

从老师的角度看，智能批改技术的广泛应用帮助老师从枯燥单调的重复性工作中解放出来，比如AI现在可以批改口算作业、英语作文，随着技术的发展，K12数理化教育也能够采用AI拍照判题，相比于手工判题，大大提高了效率。

此外，智能阅卷系统的发展也减轻了教师和学校的负担，同时进一步保障了考试的公平性。去年七月初，科大讯飞参与了浙江省联考的100余份试卷的阅卷，其开发的智能阅卷功能发挥了不小的作用。相信随着OCR技术的进一步发展，教育资源的活力定能进一步释放，教学质量由此再度提升。

3. 语音识别技术+教育

语音识别技术（Automatic Speech Recognition）简单地说，就是机器能够将人的语音信号转换为文本或命令。应用ASR技术可以实现出色的语音转文字，借助讯飞语记、腾讯语音识别等产品都可以将课堂语音转换为文字，大大提高文本的转换效率。语音识别也能够帮助远程教育课堂快速提供字幕，提高视频质量。

此外，语音识别技术也被广泛应用在语言学习当中，以英语口语的学习为例，ASR通过识别学生的跟读音频给出分数，配合其他技术将读音不标准的单词识别出来并标记，供学生查缺补漏，练习直到发音标准为止。

ASR技术的应用帮助打破了地域教师资源的局限性，比如对于部分偏远地区来说，师资力量可能难以保障高质量的发音教学，一对一的批改更是存在困难，这个时候语音识别技术可以帮助实现教育公平，让没有口语教师的孩子们也有机会学得流利的发音。

4. VR技术+教育

VR技术，即虚拟现实技术，能够打破空间的限制，将日常生活中难以实现的场景付诸现实。借助VR技术，医学生能够在虚拟空间实现模拟手术实训，随时打磨技能，机动车驾驶培训可以在固定场地完成。对于部分工种，比如消防员和飞行员，在VR技术打造的场景下进行训练，一方面能够节约资源，另一方面也能减少训练过程中受伤的风险。同样的，VR技术能够实景模拟火灾和地震现场，帮助学生们掌握灾难来临时的逃生技巧。除此之外，VR技术也在助力k12教育，高等教育等，VR技术使教育模式从“被动接受”逐渐转向主动探索，目前国内已有多所高校建立了自己的VR实训室，力求为学生创造良好的学习和创新条件。VR技术与教育的深度融合必定会是未来教育改革之中不可或缺的方向之一。

02

发展趋势及其动因

从资本的角度来看，AI+教育的融资规模呈上升趋势，K12与教育信息化领域最受资本追捧。随着近年来人工智能的快速发展，AI+教育赛道备受资本关注。2013年-2019年，AI+教育领域共发生274笔投融资事件，总融资额达145亿。从融资增速上来看，融资事件数复合增速达34%，融资总额增速达57%，资本一度狂热，其中K12与教育信息化领域的融资规模领跑其他细分赛道，期间各自总共融资78亿与20亿，分别占整体融资额的53.5%和13.6%。

这背后是谁在推动市场发展呢？

1.技术：机器学习技术，自然语言处理，贝叶斯网络，遗传算法，图论等计算机基础理论和其他领域的前沿技术为挖掘教育数据，形成AI诊断，移动工具以及智适应学习平台等关键步骤提供支持。

2.资本：15年AI教育融资飞速增长宣告我国AI+教育时代正式到来。2016，2017年，人工智能教育翻遍站同期国内所有教育总体融资案例数的4%和7%，在2018年人工智能教育占到教育总体案例数的19%，合计案例97比。从细分赛道来看其中K12领域融资案例最多。从轮次来看，A轮以前的早期伦次最多。

3.市场：中国市场对于校外辅导和应试辅导的需求远超其他国家。服务提升需求促进校外在线产品AI化，效率提升需求推动校内信息系统AI化。

4.政策：近五年，人工智能的相关政策先从智能制造，到互联网+，再到国家战略规划，重要性逐步提升。尤其是2017年7月颁布的《新一代人工智能发展规划》与2018年4月的《教育信息化2.0行动计划》的出台大力推动了AI+教育领域的发展。

5.在线教育抗疫，激发底层潜力：2020年新冠疫情期间，“停课不停学”的大规模在线教育实验展现了教育信息化与智能化的底层潜力，启发教育界对未来智能化的发展抱持乐观期待。此次大规模在线教育实验，让教育者、受教育者、科技研发者等人群，都有机会亲临教育一线、摸清需求、萌发创意并涌现人才，形成教育推动大众科技创新、科技反哺教育变革的良性循环。教育创新与科技创新既是抗疫的有力工具，也正在成为新的经济增长点。

在后疫情时代，社会将进入智能化和数字化快车道，线上力量正在兑换为线下力量，为构建基于智能技术的新型教育教学模式、教育服务供给方式，推动教育治理体系和治理能力的现代化，提供深度变革的内生力量。

03

未来的机遇与挑战

机遇:

1)政策监管趋严，教育市场在政策监管下逐步走向规范整合。其中监管重点包括：积极发展普惠幼儿园并禁止民办幼儿园上市，以及在家校两端严控学习类 App 使用。随着市场结构调整的深化，教育市场的整体管理水平将有明显提升，从而帮助合规企业提升以规范和品牌为主的行业壁垒。

2)用户需求发生变化

一、二线城市的消费者向往更优质的教育资源。随着人均可支配收入的增长，三、四、五线城市的家长也需要优质教育服务的提供商。持续的增长使得诸多教育企业和教育互联网公司进一步下沉，一些原本布局于一、二线城市的企业开始积极向三、四、五线城市拓展业务。与此同时，就业市场不景气使得以职业技能提升为导向的职业教育大受欢迎。

3)技术发展日趋成熟。

“AI+ 教育”的条件越来越成熟，落地场景更加多样化。加之 5G 时代即将来临，随着技术的发展，接受平等优质教育的成本会越来越低。

挑战:

1)随着技术的发展和用户需求的不断升级，如何满足用户需求，重塑商业模式，成为教育企业的另一大挑战。

从细分行业来看，在教育行业各细分行业中，语言培训在很长一段时间内有较大需求，为许多企业提供了机会；K12 课外辅导逐渐成为领头者，在资本市场上成绩不俗；而素质教育、职业培训上升趋势明显，或将成为未来热点行业。从教育模式来看，一对一模式曾经是市场主流，但近来让位于双师、直播等模式。当某个细分行业或教育模式成为热点时，大量企业将进入并瓜分市场，竞争非常激烈。在此情况下，如何紧跟潮流甚至引领潮流，在竞争中发挥自己的独特优势需要企业加以思考。

2)数据量不足且无法进行有效评估，教育行业的数据仍有环节缺失，未形成数据闭环。

在AI+教育新背景下，教师的职责从“教”转变到“育”，需要进行教师培训改革。AI+教育会带来社会影响，例如淘汰教育行业岗位，创造新岗位等。与AI在其他领域的应用一样，AI与教育行业的深度融合所采集的个人数据需要相应的技术和法律保护。

3)个性化服务。

随着大数据时代的普及，AI教育系统能否根据学生个人性格、情绪、情感需求实现个性化辅学，高效督促学生学习，因材施教，是往后发展的又一挑战。

04

总结

移动互联网为教育行业带来了前所未有的大变局，线上与线下教育渐趋融合，目前AI+教育行业仍处于初级阶段，AI技术与产品的研发消耗巨大，总体上仍然是以教育公司主导整个产业升级的过程。

从各个应用所渗透的学习环节来看，目前越是学习外围环节，人工智能的应用场景就越多，如拍照搜题、语音识别、智能批改等。而在教育领域，“人”终究是根本，人工智能是技术辅助，可以通过数据和算法，实现教学资源优化分配、精准教学的实施。

在人工智能时代，尽管教育方式和师生关系发生改变，可是有一个是不变的，那就是教育立德树人的本质不变，因此，AI+教育的未来仍然要回到教育的原点，学习核心环节，如何真正运用智能帮助学生对内容的吸收与消化，如何提升学生学习的成果，在发现问题后如何解决，还有非常大的进步空间。