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AI+教育挑戰不斷,人才差異化需求顯現

黃盛

2019年03月26日20:58  來源:人民網-人民創投

自1956年美國達特莫斯(Dartmouth)會議提出“人工智能”概念以來,60多年的技術發展和商業應用場景吸引著全球各領域人士的關注。在CB Insights出具的《 Top AI Trends To Watch In 2018》中,AI發展正在進入“端”時代,包括手機、汽車、可穿戴在內的終端都將越來越多地迎來AI加持。而人工智能的賦能應用遠不止於此,智能家居、自動駕駛、教育等諸多熱門領域均是人工智能的應用場景。

對於教育行業而言,AI作為提高生產效率的工具,在刺激教育品類項目開展、應用的同時,也成為資本逐漸關注的賽道之一。AI賦能在提升教育組織本身效能、挖掘垂直細分行業應用場景、提升個性化教學品質以及標准化效率提升的過程中,也成為不少創業公司吸引資本與客源的“賣點”,“AI+”to VC等現象也曾被不少人士詬病。

“AI將深度鏈接內容,融入和構建教學場景,課程感,參與感、現場感成為AI+教育融合趨勢下可能出現是新品類。”創新工場合伙人張麗君認為,教育行業在AI等技術創新方面經歷了四波浪潮,從“互聯網+教育”,到“移動互聯網+教育”,到“微信+教育”,再到“AI+教育”。

AI+只是工具,挑戰依舊不斷

真正嘗試使用AI技術來解決教育行業的問題,始於2013年前后。在此之前,2008年左右出現“互聯網+教育”浪潮,錄播視頻+文字的形式,在一定程度上豐富了教育過程中的互動性,也使優質內容拓展了傳播渠道,但大規模的應用並未顛覆過往的教育行業模式。2013年左右,“移動互聯網+教育”涌現,大量在線直播技術被應用於教育行業,出現了“視頻直播+PPT+白板實時互動”形式。但是,由於直播中積累的教育數據是非結構化數據,存在難以被分析、難以沉澱的問題。所以,從業者又開始探索更多的可能性,AI+教育在此前后被用來創新教育行業的發展。

在張麗君看來,現階段已經出現“微信+教育浪潮,具體呈現為“錄播+直播+微信”,可以兼顧優質內容與高頻結構化實時互動。她認為,AI出現后,教育的邊界將越來越模糊,教育內容和服務會變得越來越智能化,但AI只是技術的一種方式,一定是帶著內容和教學體系進行深度連接,真正融入和構建教學場景。

VIPKID高級副總裁項碧波也認為,AI只是教育行業的一種工具。 “AI在教育領域的應用,不是一刀見血或者立竿見影的作用,更多的是在潤物細無聲,另外一點,不管現在把AI吹的多麼神,歸根到底還是一個工具。”項碧波說,AI產生的翻天覆地的改變,對教育行業從業者來說反而是比較大的挑戰。

談到AI對行業帶來的挑戰,專注於鋼琴教育的The One的CEO葉濱則認為,AI+教育的挑戰在於實踐中的場景和邊界。通過AI去賦能傳統老師一對一線下教授鋼琴的場景,會讓一些教師不滿意,而學生自我練琴過程中的陪練場景,卻能發揮出AI的價值。“找對場景很重要。”葉濱根據自身的經歷坦言,“技術是有邊界的,但家長要的是整體結果。AI只是產品中一個小環節,跟家長根本不需要提AI,就說我們服務包是什麼,哪些用到AI,哪些是人工幫你做好服務。”

在追一科技聯合創始人胡曉的思考中,AI+教育的挑戰是數據落地解決方案和人才。張麗君也認為,教育行業產生的大量數據怎麼結構化、怎麼分析,是一個挑戰。

AI人才需求差異化較大

2017年7月,國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中預計,我國到2020年人工智能總體技術和應用將與世界先進水平實現同步,核心產業規模超過1500億元,到2025年超過4000億元,到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平,核心產業規模超過1萬億元,帶動相關產業的規模超過10萬億元。

AI+模式對資本與市場的吸引力不言而喻。特別是在人工智能等技術本身之外,資本與創業者事實上更加關注技術的商業應用問題。

張麗君表示,基於AI等技術創新的互聯網教學服務載體正在不斷演進,驅動著整個教育行業快速發展。“未來,AI將在技術層面切入,最大程度優化教育企業的服務能力。”張麗君認為,當下出現了“微信+教育”浪潮,具體呈現為“錄播+直播+微信”,可以兼顧優質內容與高頻結構化實時互動。未來,將會出現以AI、VR為代表的第四波浪潮,其中有可能會出現AI老師、AI助教、AI同學等。但目前在情感連接、陪伴以及激發學生學習動力等方面,AI還無法完全代替真人老師。

不過張麗君坦言,創業者、投資人需要思考人才的供給和需求發生哪些根本的改變,“在AI時代人該怎麼培養,我們的未來需要什麼樣的人才,這個社會需要什麼樣的人才,進而產生哪些職業培訓機會、創造哪些價值。”她說,追求更高的性價比,更便宜的價格,最終實現品質提升和效率提升,是AI要做的事情。

當談到 AI人才培養,創新工場人工智能工程院運營副總裁吳卓浩認為,AI人才不僅僅是編程,更重要的是基礎學科數學、算法,這些內容社會上的學生他的基礎參差不齊,大部分人基礎不行,我們的老師層次比較高,講到一些算法80%的人都聽不懂,現在我們沒辦法培養中高級人才,因為他們的水平參差不齊。

傳智播客CEO黎活明則認為,AI人才培養有兩個方面的挑戰,一方面是用戶層面,用戶的學歷背景和知識基礎並不同,第二個挑戰就是從社會上很難招到更多的人工智能老師。

同樣覺得AI人才差異化較大的,還有小象學院CEO謝磊。“每個人的基礎、情況不一樣,針對他安排的學習內容路線要與他匹配,這是一個個性化的方式。如此,AI人的時間效率最高,得到的結果也是最好。”謝磊說。

(責編:黃盛、張晨)

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