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2019,AI教育的变与不变

时间:2019-11-23 14:27:56 点击:2567次

2019年,似乎三分之一的时间已经过去(原文在4月出版),时间的进度条不断前进,ai+教育的实施也从去年高调的会议讨论转移到了“普通街道”——教育机器人、ai标记、ai口语评估、ai翻译、图片搜索、ai适应性学习...

每个应用场景都充满了无限的想象力。玩家涌向互联网巨头、教育独角兽、天使之轮的初创企业,甚至是尚未进入市场的大学实验室小团队。对那些相信科学技术的人来说,用科学技术改造世界是他们的“汉谟拉比法典”和“未来属于我们”。他们使用技术作为万能的注射。努力为古代教育产业注入新鲜血液,提高效率,优化过程,提高效果,缩小教育资源差距,缩小地区教学质量差异都是他们的目标。

当然,在人工智能风暴席卷全球的时候,人工智能教育创新和创业已经成为全世界关注的话题。雷锋的ai Investment and Research State在今年1月发布的《2018 ai Adaptive Education Industry Research Report》中详细列出了国内外从事ai教育的公司。根据该报告的研究结果和雷锋对国内外最新人工智能教育公司的跟踪统计,迄今为止,国外已有80家教育技术初创公司致力于通过人工智能技术实现各个领域的教育。其中包括学习的年龄(Age of Learning ABC Mouse Mastering Math),著名的mooc学习平台coursera,waggle,为2-8年级学生提供个性化数学和英语教学,阅读,数学,测试,教学,文艺复兴学习,各种人工智能教育产品如职业培训,卡内基学习和knowton,tob Adaptive paas供应商,knowre,为高中数学提供个性化学习产品,印度最大的人工智能教育公司byju's等。

目前,中国有65家公司参与人工智能教育,包括百度、阿里、腾讯、华为、迅飞等科技巨头。它还包括新东方、美好未来、日臻和惠科等传统教育巨头,以及网易有道、教育技术、猿咨询和家庭作业帮助等所有教育技术独角兽公司。还有松鼠人工智能适应性教育、流畅性、洋葱数学、隆博、葡萄智能等致力于构建人工智能适应性学习系统以改变整个教学过程的新兴公司。

当然,市场不仅仅是一片光明和繁荣的景象。宏观和微观影响因素,如紧缩政策、资本市场回归理性、宏观经济低迷、混合市场、无序竞争、复杂困难的着陆场景、缺乏数据和无法启动结构建模,都在影响着行业的趋势和发展。

从过去来看,现在2019年第一季度已经过去,我们正试图回顾过去一年或更长时间内人工智能教育的发展和成就,并试图澄清背景。我们试图回答2019年人工智能教育发生了什么变化,什么没有发生。

教育产业不同于其他产业,它有其特殊性,具有社会价值和商业价值的双重作用。因此,教育产业受到政策的极大影响。近年来,以市场为导向的教育机构受到政策的严格管制。从国务院、教育部到地方政府,教育行业的相关监管政策频繁出台。政府对教育产业的监管越来越规范、规范和细化。

2018年,教育行业有许多政策,“像雨一样一个接一个”。平均而言,相关政策几乎每个月都会出台。毫无疑问,今年是整个教育行业“阵痛”的一年。预计2019年将继续大力推进全国教育培训机构整改。随着办学成本的上升和办学资格要求的标准化,大量的中小教育培训机构无疑将受到很大影响,不少机构关门大吉。

2018年8月,国务院发布《关于规范校外培训机构发展的意见》,规定校外培训机构要经过批准和注册,要有特殊待遇,要加强日常监管,有效规范校外培训秩序。不准一次收取3个月以上的费用,加强对培训机构资金的监管。网络传播、文化、工业和信息化、广播电视等部门应当配合教育部门在各自职责范围内做好网络教育督导工作。我们将全面实施白名单制度,建立否定名单。

2018年11月,教育部等三部门发布了《关于完善校外培训机构专项整治若干工作机制的通知》,指出应根据校外培训机构的管理政策,加强网上培训监管,同时规范网上培训机构。网上组织需要记录姓名、培训内容、报名目标、时间表、上课时间等。他们开设的主题培训课程。网上培训机构需要公布教师资格证书。

根据教育部官方网站,截至2018年11月15日,全国已有2963个县(市、区)启动专项整治工作,其中1247个县(市、区)基本完成专项整治任务,县(市、区)完成率为42.09%。全国共建立401,050所校外培训机构和272,842所有问题的机构,其中163,203所已经整改,完成率为59.82%。

在行业监管政策日益严格的同时,政府鼓励教育行业技术创新的政策也同时出台,并在全国范围内实施。在资金方面,据教育部官方网站报道,2012年至2016年,国家财政教育支出逐年增加,连续五年保持国内生产总值4%以上,教育信息化资金也不断加强。

2017年1月,国务院发布《国民教育发展“十三五”规划》,指出应支持各级各类学校建设智能校园,综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术,探索未来新的教育教学模式。

2018年4月,教育部发布了《教育信息化2.0行动计划》,指出到2022年,“三位一体、二合一、一位一体”的发展目标将基本实现,即教学应用覆盖所有教师,学习应用覆盖所有学龄学生,数字化校园建设覆盖所有学校,信息化应用水平和师生信息素养普遍提高,构建“互联网+教育”平台。智能校园、智能教室和教育信息平台的建设将迎来一个快速发展的时期。

2018年8月,国务院发布《关于规范校外培训机构发展的意见》,指出鼓励培养中小学生兴趣、创新精神和实践能力的培训。因此,与此相关的编程教育和蒸汽教育将迎来一个政策红利期。

2019年2月23日,国务院发布了《中国教育现代化2035》,其中提到应加快信息时代的教育改革。建设智能校园,构建一体化智能教学、管理和服务平台。运用现代技术加快人才培养模式改革,实现大规模教育与个性化培训的有机结合。创新教育服务形式,建立数字教育资源共建共享机制,完善利益分配机制、知识产权保护体系和新的教育服务监管体系。推进教育治理改革,加快现代教育管理和监控体系建设,推进管理科学化。

2019年3月19日,教育部科技司组织召开“智能教育战略研究”研讨会,进一步部署和实施教育部“新一代人工智能发展规划”和“高校人工智能创新行动计划”的内容,加快人工智能与教育的深度融合和创新发展。

“今后3-5年,教育培训机构政策将延续去年下半年的政策,并得到严格管理。”

针对今年的政策趋势及其对行业的影响,松鼠爱之适应教育创始人李昊阳在接受雷feng.com采访时说,“国家的教育政策仍必须加强精细化管理。2018年颁布了尽最大努力的政策,但实际上靴子已经着陆了。在未来3-5年内,教育和培训机构政策将延续去年下半年的政策,并将得到严格管理。”

同时,李昊阳认为,对于采用人工智能模式从事教育的企业,将会有特殊的鼓励政策。“当然,这些企业必须满足政府对教育的管理要求。从上海市委书记李强到松鼠兔,再到科委和经贸委对松鼠兔的关注,再到各种资源支持,政府将从资金到资源对松鼠兔等致力于科技创新的教育公司给予政策支持。”

隆博首席执行官杜长旭也认为,无论是在线还是离线,政策监管都将越来越严格。

2018年,上海李由1比1、雪坝1比1、芝麻街等教育公司频繁出走,造成了非常严重的负面影响。据interface news报道,2018年教育培训相关投诉同比增长41.2%,成为继消费者分享自行车和旅游服务后“受灾最严重的地区”。

“所以接下来,政府肯定会慢慢监管整个行业,包括网络行业。我认为它肯定会变得越来越严格。”

“严格的管理将促进教育市场的集中”

李昊阳说,“在这种严格的管理下,我认为有几个趋势:第一,门槛提高了。过去,教学研究薄弱、教学质量差、家长退款要求障碍重重、教学场地不达标的培训机构将被淘汰。其次,市场集中度提高了。更高的市场集中度一方面有利于提高教学服务质量,另一方面有利于政府监管。当有大量无序的小型工场时,其实政府很难有精力、人力和财力进行监管。这就像上市公司的税收、法律事务、人力资源和劳动保障一般比大多数中小非上市企业更加规范。"

龙宝首席执行官杜长旭也表达了类似的观点:“政府的监管可能会使资源集中化,最终越标准化、越大的企业越有可能获得更多利润。总的来说,对于大公司来说,管理和运营是非常规范的,所以我认为这个行业的集中度会越来越明显。这就像乘出租车一样。不可能一次坐这么多出租车。市场不会非常分散。”

“至于大家都说教育产业非常分散,新东方和未来两大巨头加在一起只占总市场份额的2%-3%,但事实上,这只是因为教育产业分散在各个子领域,如学前教育、k12教育、高等教育、职业培训、语言学习、素质教育、教育信息化等垂直领域。然而,在每个垂直领域,必然会有集中化的趋势。例如,必须有一两个非常大的k12家族。”

"监管政策加快了行业的标准化和健康发展."

网易有道首席执行官周峰在接受雷feng.com采访时表示,“新监管政策的出台似乎给行业带来了更多挑战,但也会给优秀企业更多的发展空间,各公司也会更加关注业务合规性。从长远来看,它将加速该行业向健康、有序和规范的状态发展。”

杜昌旭也认为:“标准化之后,我认为一些相对不标准的组织将被淘汰是件好事。整个市场健康发展,“坏硬币淘汰好硬币”的恶性竞争将被消除。

去年以来,宏观经济进入下行区间,增速放缓,经济红利逐渐消失。从一级市场来看,人民币基金有所回落,美元基金变得谨慎,资本变得理性,动作变得更加谨慎。

如下图所示,人工智能教育共投资220项,总投资336亿元。投资事件的数量在2014年开始激增,2016年达到峰值,2016年后开始急剧下降。2018年,只有24次人工智能教育投资活动。

从横向来看,自今年以来,整个教育行业共发生了122起融资事件(医疗、金融、企业服务和电子商务排在教育行业之前)。此外,雷锋网联系的一些不重视教育的投资机构都把教育行业作为今年的重点投资领域之一。可以看出,尽管市场趋于谨慎,但资本越来越青睐教育赛道。

资本市场存在“冰与火”现象,总公司效应显著。"

洋葱数学首席执行官杨林峰在接受Leifeng.com采访时表示,“尽管2018年首都将会变冷,但对各赛马场的龙头企业影响甚微。它可能会对一些中小企业产生影响,因此资本市场出现了所谓的“冰与火二元”现象,总公司效应显著。

去年,在线教育龙头公司vipkid在d+轮融资中获得5亿美元,Ape Counseling在F轮融资中获得3亿美元,Da在C轮融资中获得1亿美元,今年1月在D轮融资中获得2.55亿美元,而对初创企业的融资金额相对较小。

今年1月25日,儿童节目跟踪总公司(Children ' s Programming Track Head Company)的节目猫完成了1亿元以上的第四轮融资。2月18日,核桃计划完成了1.2亿元人民币的a+轮融资;2月20日,小麦旺完成了一轮1亿元人民币的融资;2月18日,在线一对一的总公司领导一对一完成了3.5亿美元的e轮融资。3月23日,星火思考素质教育轨道总公司完成了第三轮4000万美元的融资。3月28日,中小学校智能校园、教育云服务提供商小杨教育完成了1.5亿元人民币的b轮融资。

vipkid的早期投资者卢琳在接受左林尤瑞克康频道采访时说:“因为在线教育的门槛很低,所以有很多天使和A轮公司。当时很难赚钱,所以在D轮和E轮公司很少,整个行业的数量与大蝌蚪非常相似。天使和圆甲的数量非常大。第二轮过后,他们开始关门。因此,我们当时的结论是,兑现是一个障碍,如果这个障碍过去了,我们就能生存。”基于上述原因,北极光决定从2014年开始进行第二轮比赛。

龙波首席执行官杜长旭对人工智能教育的融资并不乐观。“首先,人工智能以前太热了,但它在教育中并没有真正产生太多的实用价值。其次,从资本市场本身的角度来看,从18世纪末到现在,整个资本市场都趋于谨慎,在投资时可能更愿意选择一些更安全或更有保障的目标。我不排除一些美元基金可能会继续投资人工智能技术公司,但我认为人民币基金不应该过多关注此类项目。”

总体而言,腾讯、百度、阿里等行业风投,以及红杉资本、高启资本、经纬中国、idg等主管风投也在中后期进入市场。总公司更有可能获得大额融资,资本更愿意押注高回报的总公司项目。这一趋势将在今年继续。

K12轨道普遍受到青睐

至于2019年教育行业将流行哪条轨道,周峰的观点是:“2018年,我们对市场有三点观察:第一,新的高考将包括全面的质量评估,以及未来的k12在线教育:“质量”和“纪律”将有两种世界形势,因此优质教育产品将会上升。第二,传统教育行业面临的核心问题之一是教育资源和优秀教师的短缺,这也是整个教育培训行业的需求来源,因此对人工智能交互学习产品的需求正在蓬勃发展。第三,随着人工智能技术的成熟,智能终端用户越来越年轻,因此k12应用增长的红利开始到来。"

“在网络教育领域,2019年我们将继续重视k12对知名班级的在线直播。与一对一模式相比,它是一种可生产、内容丰富、经济性好、可进一步运行的模式。"

洋葱数学首席执行官杨林峰表示:“在线教育在过去两年发展迅速,受到了资本的青睐。Ai+教育不是一个独立的领域。每个学科的特点和学习规则是不同的。人工智能一般不能添加。它需要结合学习规则进行深度调整。因此,ai+教育融资实际上取决于学科的细分市场。例如,英语和数学是k12在线教育中用户参与率最高的科目,也是资本批准最多的两个赛马场。”

目前,图像识别、语音识别、虚拟现实/现实、情感识别、深度学习、自然语言处理等人工智能技术都在教育场景中得到应用。

李昊阳认为,如果我们遵循人工智能技术进入教育行业的时间维度,我们可以将人工智能教育技术分为三个部分,即过去、现在和未来。

人工智能技术在教育领域的应用面临着实现的难题

过去,人工智能教育有两个主要领域以相对较快的速度发展。首先是图像识别,这是人工智能的摄影问题。拍照回答问题的技术由四家公司代表:作业帮助、猿问题库、学霸军和阿凡问题。每月活跃用户数量分别达到8000万、1817万、2000万和1亿,用户总数超过2亿。

然而,目前摄影人工智能的视频图像识别技术在摄影答疑达到顶峰后并没有带来任何收入,“所以他们都开始向在线课程过渡,包括直播和录音课程(家庭作业帮助)、一对一课程(学巴军)和一对多课程(猿导)

第二种“过去”技术是语音识别。

“外国阿列克斯人从2007年开始语音识别,流利的口语,从2013年口语教学中的语音识别开始。由于语音识别只是教育中英语口语学习的一小部分,其用户数量有限,所以现在这两个机构也在转型中。阿列克斯现在在人工智能的帮助下,由真正的美国外籍教师授课。流利的口语过渡ai自适应,叫做理解你的英语。流畅性说现在几乎100%的收入来自于懂英语。所以最流行的人工智能模型是人工智能自适应。

然而,人工智能自适应学习系统的构建过程相对复杂,通常涉及计算机科学、数据科学、机器学习、深度学习、教育测量、教育和发展心理学等学科。其中,采用的人工智能技术包括概率图模型、模糊逻辑、知识空间理论、知识跟踪理论、项目响应理论、图论等。

目前,人工智能自适应学习的最大技术难点在于推理问题的解决。目前,处理客观问题已经非常成熟。然而,对于证明问题和简答问题,虽然规则可以解决一些问题,但需要进一步研究才能真正实现解决步骤中的适应性。

至于“未来”人工智能技术,李昊阳认为,“人工智能主观问题的自动评分准确率只有70%,还不成熟,实际使用效果还没有达到相对完善的状态。”

雷锋网在对中小学教师的采访中还发现,以数学学科为例,目前市场上的人工智能批改产品只能自动批改客观题,而耗时最长的主观应用题只能由教师手工批改,因此整体作业批改效率的提高并不明显。

至于情感表达识别和脑科学,李昊阳说,“这两项技术在美国不是非常成熟的公司,在中国也不是非常成熟的应用。从学术角度来看,这项技术可能还需要5到10年才能成熟。”

在过去的两年里,ai+教育基本上已经过了初级阶段,下面是一个越来越困难的话题。

网易有道首席执行官周峰认为,从行业角度来看,中国的ai+教育仍处于初级阶段,可以说已经走过了最初的阶段,但仍有许多关键和困难的问题有待解决。

“我们认为人工智能+教育的下一个重要方向是自然语言处理。对我们来说,在2019年,我们将继续加强ai+教育以面对行业。我们将继续加大努力,开放所有可以在没有任何附加条件的情况下开放的技术。目前,陶正在推广面向k12的解决方案。我们的出发点是利用人工智能能力和互联网手段,以教育的核心环节为基础,制造易于使用、易于使用和有用的产品。具体来说,我们将使用一些成熟甚至领先的人工智能技术(如nlp、ocr、语音交互、自适应学习引擎等)。)以及我们积累的数据和经验,以解决传统教育行业面临的问题,如信息水平低、教学效率低、教育资源分配不均、个性化不足等。”

目前,人工智能技术授权教育已基本覆盖“教、学、考、评、管”的整个产业链,并加速登陆学前教育、k12、高等教育、职业教育、网络教育等各个子电路。

人工智能教育细分领域包括:人工智能自适应学习、摄影答疑、人工智能评分、个性化自动排课系统、虚拟学习助手和专家系统、人工智能教育机器人等。

根据人工智能技术渗透的"培训、测试、学习和教学"教育环节,人工智能教育产品可以分为两类:工具和学习。

工具产品注重“实践与测试”环节,建立题库,标注大量练习,与相关知识点相匹配,通过日常作业和练习,以数据的形式在平台上记录学生的所有培训过程和结果。最后,通过大数据算法和设定的评价指标,对收集到的数据进行分析,判断学生知识点的掌握程度,针对学生的薄弱环节推出相应的练习,生成评价报告,供学生、家长和教师参考。

学习产品渗透到“培训、测试、学习和教学”的整个学习/教学过程中。除上述步骤外,还将根据学生的学习反馈进行个性化学习路径规划。除了推动相应的练习之外,还将推动定制的视频课程包来进行准确的教学,并收集学生的学习行为数据来诊断和及时反馈正确的学习方法和学习路径。

"教育专家不懂人工智能技术,人工智能技术专家不懂教育."

然而,目前在各种场景下人工智能技术的实施仍有许多瓶颈需要突破。松鼠爱李昊阳在接受雷锋网采访时说:“松鼠爱创业遇到的最大困难之一是,中国以前没有人做过人工智能适应性教育系统。因此,我们所有的教育专家,无论是优秀教师、高级教师、省优质班竞赛一等奖获得者,还是省和国家优质班竞赛的获奖者,都不了解人工智能,也不了解适应性教育的概念。”

“至于我们海外的人工智能科学家,他们没有20到30年的教育研究经验,所以这两种不同的思维方式、不同的教育体系和理论之间的碰撞和冲突从一开始就特别激烈。”

"人工智能科学家认为,这些教育专家不懂人工智能,不懂自我适应,或者用传统的观念和角度做事,这些教育专家会指责人工智能专家,根本不懂教学,不懂学生,也不懂考试。"

“对这些老专家来说,我会告诉他们,你们几十年来在教育学、心理学和认知三个方面的积累是非常宝贵的,而我们人工智能科学家却没有。你非常清楚你的考试想法,学生的用户肖像,以及主题的方向,但是你过去所有的教学程序都是错误的。如果你想留下来,有用的是过去的经验、灵魂和方法。那么所有过去实施的教学模式都是错误的,应该抛弃。我们应该重新开始剥离它们。"

“我还要求我们的人工智能科学家理解教育以及教育教学的规律。只有当双方开始理解对方的语言,我们才能走到一起。”

“也就是说,我们人工智能科学家知道一套人工智能语言,但现在我们需要知道教育语言。我们需要能够无缝切换人工智能语言和教育语言。在这个过程中,仍然会有各种惯性造成的矛盾,但我们的解决效率会越来越高。”

人工智能技术需要与特定的教育场景进行深度整合,才能实现有效的应用。因此,需要懂人工智能技术、懂教育、有丰富行业经验的复合型人才。然而,这种人才目前在市场上很少见。

“人工智能只是教育中的辅助角色和催化剂。”

纵观整个行业,人工智能向教育模式的转变目前还不明显。周峰提到,“从行业经历的一些模式可以看出行业的演变和发展。首先是mooc录制和广播,然后是在线直播。这对教育行业来说是一个巨大的变化。我们认为ai+教育将是下一步。然而,无论是mooc、适应性学习等技术和人工智能方法,我们都认为这是一个长期的进化过程,并不期望人工智能带来立竿见影的效果。这不符合事物的客观发展规律。”

“传统教育行业面临的问题相对复杂。主要问题是教育资源不平衡、个性化不足、工作效率低、信息水平低。逐一解决这些问题需要更多的时间和精力。这也是行业合作的方向。”

“此外,这个过程的目标不是用人工智能取代教师,而是用人工智能武装教师。人工智能在不同的领域扮演不同的角色。例如,在发音方面,人工智能是主要的字符;但在教育领域,人工智能只是一个辅助角色和催化剂。”

杨林峰认为,人工智能近年来在教育行业非常热门。有许多看起来很酷的项目,但也有许多误解和误用。许多项目是基于人工智能来寻找教育中的应用场景,而不是基于教育的实际问题来寻找人工智能的授权。例如,人工智能被用来修正作业和生成极其详细的知识地图。从某种程度上来说,这是人工智能的教育应用,但没有一个能够解决学习场景中的瓶颈问题。

“ai+教育的未来是兼顾教学质量、学习个性化和服务规模的教育包容性产品。”

在杨林峰看来,教育的核心问题是“如何教给学生知识”。通过人工智能,我们不仅应该检查缺口,而且应该及时填补缺口。我们还应该找到通过人工智能促进学生理解知识的方法。这是人工智能最有效的地方。

“如果人工智能要在教育项目中有效,有一个大前提是人工智能应该应用于一个完整的学习闭环,因为学习过程本身就是一个闭环。然而,尽管现在许多项目都在谈论“教学、学习、测试、练习和评估”,但我们可以看到场景中不同的环节是相互分离的。例如,有些链接是在线完成的,有些是离线完成的。甚至教学的主体也不一样,有的是由“人工智能教师”,有的是由真正的教师。这种没有闭环的ai+教育不仅不能解决教育的痛苦,还可能造成非常严重的问题。

“首先,不同场景中的数据之间没有相关性。数据中会有很大的误差甚至偏差。其次,场景切换下教学主题的变化会进一步增加数据误差。这将导致人工智能提供无效的解决方案。最后,即使有人工智能的帮助,老师仍然不能教学生。因为教师教学的问题通常不是不知道学生不能去哪里,而是清楚地知道学生不能去哪里,但是不管怎么说,学生就是不能理解。"

“在传统的教学方法下,由于不同的场景和科目,不可能形成一个学习闭环。然而,人机交互学习恰好是一个闭环。无论是学生通过人机交互产品学习,还是教师通过人机交互产品辅助教学,主体不变,场景高度相关。”

“当然,这并不意味着只要有一个人机交互的闭环,教育问题就会得到解决。还有一个非常关键的因素——向学生和教师提供的教育解决方案是否有效,需要符合人机交互学习的高质量在线课程。高质量的在线课程,加上人工智能的人机交互学习,可以降低教育成本,实现大规模的个性化学习。我们相信,ai+教育的未来是教育包容性产品,既能考虑教学质量,又能考虑学习个性化和服务规模。”

雷锋认为,2019年,人工智能技术登陆教育行业可以从两个维度来看。对于工具产品来说,最重要的是不断改进技术和服务。抛光人工智能技术和系统框架、数据结构处理和特定场景的标准化建模的重要性将会更高。学习产品涉及教学的核心环节,面向成千上万学生的学习需求。复杂性是不言而喻的,而关注个性化学习的人工智能适应仍处于初级阶段,从概念到技术到实践都有许多不完善之处。

以作者自身的经历为例,作者曾经在网上一对一的平台上为高中生教授英语课程。每个学生的情况差别很大。一些学生有很强的学习意愿和热情,但是他们没有正确的学习方法。一些老师厌倦了学习这个学科产品,因为他们的课很无聊,他们的学习积极性很低。有些人逐渐放弃学习,因为他们的基础薄弱,跟不上学校学习的步伐。

然而,对于目前的人工智能技术来说,无法区分学生如此复杂的情况。为了真正因材施教,有必要准确分析每个学生学习不好的原因,然后进行个性化的指导,这是困难而持久的。

目前,人工智能技术在教育行业的渗透仍然很小。无论未来科技如何发展,教育的本质都不会改变,也不会因为科技的发展而偏离。

那些只使用人工智能技术作为噱头而不解决教育行业面临的任何实际问题的公司将被市场逐步淘汰。无论是线上还是线下,tob/toc、新零售教育/o2o教育、一对一/大班/小班教育,只有那些真正拥有高质量教学和研究、提供有效服务、利用人工智能技术解决学校教育管理痛点、教师教学痛点、学生学习痛点的教育公司才能赢得市场,赢得未来。

这篇文章是张莉从雷锋网转载的。本文是作者的独立观点,并不代表芥菜堆的位置。请联系原作者重印。

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