引言：2020年以来，在线教育疯狂发展，不少机构把AI引入了课堂，这究竟是噱头，还是进化？

人工智能作为技术革命的新力量，如今已渗透进各行各业，颠覆和创新屡见不鲜，唯独教育领域，和人工智能的结合一直不愠不火，似乎验证了多年前乔布斯的忧虑，技术赋能教育这条路，看着容易，实则艰难。

【1】教育是认知 

新技术，尤其是象征时代趋势的人工智能技术，降本增效成果显著，可预期的巨大回报，激励着大家前赴后继，投入到这场升级运动中来，于是，世间万物皆可人工智能。

当AI+金融、制造、医疗的发展初见成效之时，AI+教育却行进缓慢，大家不禁有疑问，到底是哪里出现了问题，教育这个老大哥为何“油盐不进”。

其实，究其本质，教育和技术的逻辑并不相同。

技术追求日新月异，而教育讲究经典传承，几十年前的技术，也许早就被淘汰了，但几千年前的道德教诲，仍在影响和约束我们。

比起关注客观世界的技术，教育始终围绕人展开，人本身的复杂，决定了教育系统的复杂。

至今，人的大脑运行、心理演变仍有许多未解之谜，而关于灵魂培养的教育，比如人是如何内化知识、如何与他人碰撞出灵感，也因此充满着未知色彩。

面对这样庞大丰富的教育系统，任何企图反客为主的技术，都难以介入，只有清楚摆正自己的位置，深刻认同教育的目的和使命，才能成为教育的合作者，而非征服者。

所以，与其他行业不同，AI+教育并非直指生产力解放，而是肩负着认知的革命，关系着人如何塑造自身的人格，以及怎样面对世界。

这个过程注定不是大刀阔斧式的，AI助力下的教育，依然保有润物无声的特质，从这个角度来看，关于近年AI+教育发展的疑问，似乎可以明朗一些。

【2】AI+教育的虚实 

尽管如此，仍有不少玩家迎难而上，甚至视教育为永生行业，在他们看来，无论何时何地，教育行业都有取之不竭的市场和生源，正好，去年的突发疫情，打开了一个机会窗口。

如大家所见，疫情以来，在线教育的广告铺天盖地，猿辅导、作业帮、跟谁学等教育机构迎来了流量盛宴，也受到了资本的疯狂追投。

其中，多家机构以AI为卖点，比如斑马AI课、伴鱼AI课等，吸引了不少向往新技术的家庭。

这类主打AI的课程，多见于启蒙学龄段，并声称，通过AI互动课，再配合专业老师的全程辅导，以增强教育的趣味性，来大大提升教学效果。

可是，许多家庭真实体验之后，和想象中的智能个性化教育，似乎并不太一样。

确实，我们不得不承认一个事实，目前AI+教育的发展水平，褪去营销的华丽包装，仍处于初级阶段，教学活动中人工智能的参与，大多发挥着辅助作用。

被这些高大上宣传包围的我们，更应该保持清醒，这个行业的真实情况到底是什么，现实和想象的差距又有多少。

【3】四大落地场景 

谈论了这么多，那到底什么是“AI+教育”，按照普遍定义，就是教育和人工智能的深度融合，并借助人工智能的技术和应用，全面提升教育公平、质量、个性化，最终实现人的成长和发展。

按照不同的教学流程，AI+教育的应用场景也可分为教、学、管、考，现阶段皆有已落地的AI应用。

具体包括，与“教”相关的智能助教、智能批改、学情分析、VR教学等；与“学”相关的拍照搜题、自适应学习、教育机器人等；与“管”相关的智慧校园、智能排课、决策支持等；与“考”相关的机器组卷阅卷、口语考评、试卷分析等。

其中，得益于近年语音识别、图像识别技术的成熟，口语测评、智能批改、拍照搜题等场景，人工智能渗透程度较高，市场反响较好，但也存在一些局限性。

比如，口语测评相关应用，虽然在朗读复述类表现不错，可在自由表达类等需随机应变的场合，目前的人工智能技术还较难应对。

而拍照搜题相关应用，对技术要求显然低多了，为了打造竞争壁垒，玩家们纷纷开始转移战场，从工具引流发展到内容增值以及课程服务。

而支持产品迭代的深度学习技术，也从图像识别、内容检索升级为数据挖掘、表情识别等。

通过观察可以发现，人工智能渗透程度较高的，主要集中于教学的外围环节，包括课前课后的测评、练习等。

而教学的核心环节，往往渗透程度较低，智能化难度最大，比如人工智能自适应学习、AI课堂等。

我们都知道，人工智能技术的基础是数据，只有具备足够的有效数据，才能构建精准的算法模型，进而应用到实际的场景中。

但是AI+教育的难点是，教学过程的数据极难获取，无论是学生吸收知识的过程，或是和老师互动的过程，都充斥着大量的非结构性数据。

而要实现自适应学习，也就是规模化的因材施教、个性化教学，必须依靠人工智能技术的升级，这也是未来AI+教育发展的核心路径。

【4】国内外行业发展 

整体上，AI+教育产业发展至今，呈现出不断加速的态势，凭借的不仅是技术的进步，还有政策的鼓励、资本的加持。

近几年，下场入局的玩家们，既有线上线下的教育机构，也有教育信息化厂商、技术供应商、互联网巨头等，前者离场景和用户更近，后者更具备技术的优势。

放眼全球的AI+教育产业，其中，中美两国，在重视教育程度、人工智能技术发展水平以及政策支持力度方面，都遥遥领先，处于AI+教育相对领先的国家行列。

研究显示，中美因国情、学情不同，AI+教育发展的业务也各有侧重。

美国人工智能教育企业的倾向排名，前三是自适应学习、语言学习相关、职前及职业教育，而中国的前三是，语言学习相关、自适应学习、虚拟教师。

从排序可看出，作为AI+教育发展目标的自适应学习，在美国获得了更为成熟的发展，而职业教育作为美国重点投入的领域，虽然在中国市场较小，但未来可能极有潜力。

经统计，全球开展AI+教育业务的企业，大概有几千个，笔者在中美两国各挑选一个，作为所处赛道表现亮眼的代表性企业，一起深入了解一下。

人工智能学习者，应该都听过Coursera，是美国的一个大型公开课网站，其中，创办者吴恩达教授的机器学习课程，广受好评。

在今年疫情的推动下，Coursera平台用户高速增长，据透露，2021年该在线教育项目将迎来首个IPO，估值可达50亿美元。

除了C端的付费课程，Coursera的B端业务，被视为未来营收的主要增长点，通过利用庞大的学习者和内容库的数据，训练相关模型，形成一定的人才评价体系，助力2000多家客户高效定制线上课程。

Coursera作为美国职业教育发展火热的缩影，重视应试教育的中国，在K12教育赛道上，也涌现出一批领头的企业，比如松鼠AI。

松鼠AI成立于2014年，是中国最早一批针对K12学生，提供AI自适应学习方案和服务的教育机构，和卡内基梅隆大学、斯坦福大学、中科院均有深度合作，经过多年的技术研发，建立了独有先进的AI学习引擎。

该学习引擎，通过多维度跟踪学生的学习过程，千人千面地推送学习内容和学习路径，帮助学生把握适当的学习节奏，并给予深入的效果评估。

和前文提到的启蒙AI课程不同，松鼠AI更贴近AI+教育发展体系的核心，尽管目前研发的自适应学习系统，功能相对简单，但这一步的跨域值得期待。

【5】未来，协作 

最后，不管人工智能技术如何发展，教育的本质都不会改变，即唤醒和启发，技术能做的，就是协助老师，帮助教学，让每个孩子都得到合适的教育。

未来，随着AI+教育由虚转实，笔者相信，真正的千人千面，终将实现。

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