2016年~2020年在线教育迈向智能时代.pdf

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1、未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号王凯峰未来工场首席产品官EDAI：2016年2020年在线教育迈向智能时代（简版）未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号1. AI 是教育下一个驱动力未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号人工智能正在迎来新的产业爆发期，学术研究、行业发展和资本活跃。 2018年全球人工智能市场近470亿美金，年复合增长率55.1%。2016年2020年全球AI市场规模$80亿$ 470亿2020e2016来源：国际数据公司（IDC）, Ven

2、ture Scanner1, 乌镇智库，芥末堆，未来工场分析算法、应用和资本联合推动增长 深度学习等算法日益成熟，结合更 多应用场景，将从研究成果转化成 应用产品。资本关注AI产业，总投 资额增长迅猛，2015年增长至达到 12亿美元。中国人工智能发展迅速 2001-2015年中国专利申请数、授 权数均增长40倍；申请、授权专利 数 2012年超过美国。 讯飞超脑为代表的AI核心技术，自 主研发芯片等领域持续突破。中国政府出台人工智能支持政策 国务院关于积极推进“互联网+” 行动的指导意见 国民经济和社会发展第十三个五 年规划纲要（草案） 发改委“ 互联网+”人工智能三 年行动实 施方案201

3、020112012201320142015$12亿$0.8亿2010年2015年AI行业融资数量未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号人工智能的本质是基于大量数据建立模型，进行应用。 因此，更多的数据 + 更快的性能 + 更优的算法= 更强的智能每百万晶体管成本每千兆带宽成本每GB储存成本99%98%99%$0.04$12$0.02$7.03$720$4.77200020142000201420002014$720来源：Global Edtech Report 2016，IBIS Capital，德勤，IDC，芥末堆，未来工场分析2000年到2014

4、年，全球计算能 力提高了100倍，而计算成本则 降低了99%。云计算和云储存将带来低廉的计 算和储存成本。深度学习大大提 高了人工智能的训练表现从2011年 起，全球所产生的数据 量已达到ZB级别（1ZB约为10亿 GB )，此后 仍将高速增长，预计 2020年达到近40ZB。海量的数据将为机器学习算法提 供源源不断的素材，帮助精准度 提升。更多数据，更多智能更低成本，更强性能未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号下一波教育创业浪潮：核心驱动来自以人工智能为核心的科技+教研创新 的融合，智能化在保证学习效果的前提下，提高教育资源供给，以及实现 教育公

5、平。2000年来源：CrunchBase，IT桔子，芥末堆，未来工场分析在线化商业化2025年elll l2014出现跟谁学等教 育O2O潮（LBS）脑科学（大脑训练等）基因技术（天赋检测等）数据可视和洞察llll高级机器人技术（陪伴教学机器人）lVR/AR（仿真实验等）情感计算（学生情绪反馈）l认知计算（复杂决策辅助）驱动力：教育资讯内容、录播视频的 线上化，低边际成本的规模化。驱动力：商业模式和产品模式的丰富； 移动和直播技术扩展了教学服务场景。我们预测：以人工智能为核心的新技术将与教学融合， 将成为下一个核心驱动力。2010年2016年产 业 生 命 周 期2001年 沪江网 2003年

6、 中国教育在线 （PC互联网）2005年 新东方在线 （录播视频）l2012年 MOOC 和微课潮（录播视频）l2011年 硅易1Course （语义识别）l智能化2015年教育公众号潮2015年直播网校潮l2014年 公立学校引入3D 打印l2014年 学霸君、作业帮，拍照答疑潮（图像识别）2013年 英语流利说（语音识别）l2013年 猿题库，智能题库潮（自适应）ll2006年 Hinton提出深度学习2012年 深度学习算法在语 音和视觉识别上取得成功2009年 宝宝巴士、 拓词等应用潮2016年3月AlphaGo战胜李世石lGoogle：2029年 本格策尔:2025年 AI达到人类智

7、能 ll未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号EDAI = AI+教育：学习过程的在线化带来更多的大数据；人工智能的数据 处理引擎带来更复杂的应用场景；更自然的界面带来更直观的人机交互。深度学习大数据自适应VR/AR图像识别语音识别多维度 大量级 数据采集智能 数据处理自然 人机界面专家系统商业智能化个性化学习虚拟助手EDAI 4 大应用场景来源：未来工场分析肌肉电运动识别语义识别认知计算情感计算数据可视化机器人3D打印人工智能自适应学习、分级阅读拍照搜题、对话机器人学情管理、运营支持生涯规划、留学升学咨询K12课内STEAM分级阅读语言学习 运营支

8、持学情管理智能批改升学规划自适应学习专家系统商业智能虚拟助手模 型 和 算 法技 术 平 台 支 持自适应引擎认知计算情感计算语音识别教 育 应 用 层基 础 层EDAI 全球图谱未来工场CPO王凯峰（大壮） 编制 专注投资 EDAI，联系微信 wangkkEDAI全球图谱：目前 AI 已在自适应学习、虚拟助手、专家系统、商业智能 等方面有广泛的应用，未来随着技术成熟将会有更多新场景出现未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号未来教育是人与人工智能协作的时代，充分发挥机器与人类不同的优势是提 高生产力的关键。人工智能将会取代简单重复的脑力劳动，而发挥人

9、类的优 势创新、复杂决策、情感关怀激励等更大优势人类优势情感能力、创造力、复杂决策机器优势简单环境下标准化和规模化复杂决策教学设计辅助教学情感激励引领创新作业练习测评批改简单答疑批判思维团队管理埃森哲:人工智能,重新定义人才管理-Useit 知识库 世界经济论坛报告 - 2020：智能革命与工作的未来.pdf文本批改限定对话协作未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号2.1 EDAI重点场景 -自适应学习未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号EDAI 场景1- 自适应学习：自适应+教育：自适应+内容、测评、进

10、 度、路径、回馈、目标，为学生提高学习效率和学习效果。过去：统一教学，简单分组人工智能：个性化学习学生学生补习正常拔尖统一化教学人工智能自适应引擎未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号建立模型EDAI 场景1- 自适应学习： 通过建立学习者、教学者模型，结合知识 图谱和智能算法，为学生提供个性化学习过程。知识图谱学习过程数据呈现获取/分析数据教学者模型学习者模型算法适应性材料反 馈反 馈人工智能 是自适应学习核心技术实现逻辑未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号人工智能依赖于数据：数据化程度最高的是练习，因

11、此这也是大部分人工智 能+教育创业者的切入环节，但此环节的to C商业化能力弱，常见策略是向 链条两侧延伸或切入to B领域商业化。教学练测评非结构化非结构化结构化结构化结构化低频低频高频中频低频反馈慢反馈慢反馈快反馈快反馈快强强弱商业化 能力数据 特征未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号1、趋势与挑战2、新的解决方案 英语越来越受重视高净值人群对子女英语教育更加重视，消费升级的需求增加。 学生缺少学习兴趣缺乏个性化教学方式，课程内容与进度、课文难易程度不合理。 英语实际应用能力差面向语法而非场景的教学，导致学生缺乏英语的实用能力练习。 优质师资稀

12、缺母语为英语的外教仅10万余人，存在巨大需求和地区不平衡。个性化教学 个性化、游戏化等 手段提高教学效果自适应练习 自适应刷题等， 提高练习效率等智能语言测评通过语音、语义测评 等了解学习情况自适应学习：个性化教学 + 自适应学习 + 智能语言测评将成为新科技 + 语言学习工具赛道的突破重点教 学 反 馈来源：CrunchBase , CB Insights，未来工场分析未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号1、趋势与挑战2、新的解决方案 中国儿童阅读量低2015年我国未成年人的人均图书阅读量为7.19本；同时我国公共图书馆欠发达。 内容缺少选择引导

13、阅读内容选择和发现困难，儿童阅读内容多样性不够。 分级体系不成熟没有统一的分级阅读体系，而且大多通过效率低下的人工分级；儿童的阅读内容与水平不匹配。测定分级 基于完善的分级体系， 机器测评学生阶段阅读测评结合课堂场景的阅读 能力测验自适应阅读采用数字化阅读方式， 采用更多真实内容阅 读 数 据 反 馈分级阅读：测定分级 + 自适应阅读 + 阅读测评来源：CrunchBase , CB Insights，未来工场分析未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号1、趋势与挑战2、新的解决方案智能LMS：基于云的LMS + 自适应引擎 + 学情数据可视化 政策趋

14、势长期利好 传统教学体系面临挑战现有教学体系无法适应新的个性化需求趋势，个性化教学要求在课程、评价体系以及软硬件进行升级。 缺少学习数据指导教学许多教师依赖经验获得评估数据，不客观不准确；定期测评和考试教学评估数据粒度粗且滞后；学情数据报表非专业人士难以读懂。 需要更加人性化的科技部分信息化的产品加重了教师工作上的负担，不利于进一步渗透；信息化软件部署和维护成本高。基于云的LMS 云计算降低了整体成本； LMS包括作业、测评、 课程等部分。自适应引擎 学习数据收集和训练， 匹配自适应测评和内容学情数据可视化 生成简单易懂的数据 报告和指导建议教 学 反 馈来源：CrunchBase , CB

15、Insights，未来工场分析未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号2.1 EDAI场景2 虚拟助手未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号EDAI 场景2 - 虚拟助手：为学习者提供陪练答疑、客服咨询等服务。 优化了成本结构，改变了沟通方式，提升了数据反馈能力。虚拟助手人工服务成本并行服务100人并行服务1000条知识库因人而异数据 反馈语言标准,态度统一态度难以标准化数据反馈快,结构化数据反馈慢，非结构化助手：人工智能 vs 人类来源： 爱因互动，EinBot Conversation Generatin

16、g Framework，艾瑞咨询，未来工场，芥末堆未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号EDAI 场景2 - 虚拟助手：将学习者的问题通过语义识别等技术，结合 学习者模型和知识图谱的领域模型，查询和生成相应答案。技术实现逻辑来源： 爱因互动，EinBot Conversation Generating Framework，艾瑞咨询，未来工场，芥末堆识别文本/语音/动作合成文本/语音/图像查询生成答案学习者请求意图识别知识图谱语义识别学习者模型返 回 结 果人工智能 是意图识别的核心未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注

17、蓝象营公众号虚拟助手演化路径：人工智能将会逐渐从简单脑力工作的助教开始取代，随 着人工智能的不断演进，逐渐替代或补充顾问和老师的工作助教顾问老师人工智能演进方向在线答疑、进度 督促、简单客服学习规划、指导 咨询、客户服务教学服务、教学 设计，管理协调现在未来十年来源：埃森哲:人工智能,重新定义人才管理未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号更多场景请期待完整版本未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号EDAI仍面临众多挑战需要克服：缺少数据采集，数据特征复杂，数据 反馈周期长，科技人才不足 大量学习环节仍然在线

18、下，缺少数据采集 教学练测评环节，大量行为仍然在线下完成。 大量学习数据特征复杂，难以解读 现有技术水平难以解读教学和学习过程中即时反馈数据，有待于未来语音语义识别，情 感计算等技术发展。 大量分层数据复杂：分为键击层（keystroke level）、回答层（answer level）、学期 层（session level）、学生层（student level）、教室层（classroom level）、教师层 （teacher level）和学校层（school level），数据就寓居在这些不同的层之中。 数据反馈周期慢，效果难以衡量 真正的教学效果要通过相当长时间反馈，缺少及时反馈会导

19、致系统的优化速度缓慢。 教育行业的科技人才供给不足来源：美国教育部教育技术办公室在通过教育数据挖掘和学习分析增进教与学（公共评论草案）未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号蓝象营 ：未来工场是中国首家专注于“EDAI”领域的加速器，重点 关注Edtech，国际教育等细分领域，每年推出3期“蓝象营。未来工场一年投资成果顶尖教育创业专业认知 与顾问资源l 20+ 位行业顶级顾问团，包括ATA创始人 马肖风，好未来创始人张邦鑫等 l 工场合伙人深扎教育领域十余年，曾任好 未来事业部总经理领导中国与全球教育创业 领域的机构的深度合作l 已成功投资美国知名教育种子天使基金， 具备与国际公司进行深度交易与合作能力 l 另有海外投资业务正在进行创业辅导运营实践分享l 成功举行三期蓝象营创业辅导加速 l 举办各式线上线下活动，经验丰富已投30+项目，深耕教育 领域创业投资行业资源l 蓝象营已投30+ 优秀教育创业项目 l 打造出了具有行业深度的教育创投生态圈未来工场报告下一站EDAI：教育从在线迈向智能 完整版即将放出，请关注蓝象营公众号完整报告将于近期 在公众号发布敬请关注