掌门1对1张翼:AI in all,但鼓励孩子这事AI取代不了

2018-06-06 17:06:30发布   来源:极客公园   0条评论

  2014 年,张翼赶上在线教育创业红海。不主打作业场景,也不切入公立学校,他执意要把不被投资人看好的「1 对 1 重模式」搬到线上,创立中小学在线 1 对 1 辅导品牌掌门 1 对 1。随着时间推移,狂野之旅似乎已经平息,2017 年其全年总营收 10 亿元。除了耀眼的营收数据外,还在短短三年多时间内完成了六轮融资。

  
        掌门 1 对 1创始人兼CEO张翼

  从上海交通大学上海高级金融学院毕业后,张翼没有选择麦肯锡的职位,而是在网上带起了数学课,一节课 50 块钱。这并不是他第一次接触教育,2009 年他决定做线下的「精英陪伴模式」,把清华、北大等全国十大名校的大学生或毕业生培养成老师,然后集中到某个地方去给学生们培训。

  2014 年,张翼的创业赶上在线教育创业红海。不主打作业场景,也不切入公立学校,他执意要把这个不被投资人看好的「1 对 1 重模式」搬到线上,创立中小学在线 1 对 1 辅导品牌掌门 1 对 1——突破地域,让更多的人接触到「好老师」。

  随着时间推移,狂野之旅似乎已经平息,掌门 1 对 1 在独特的赛道上活了下来,截止 2018 年 5 月,掌门 1 对 1 总注册学员已超过 600 万人,覆盖全国 600 多个省市县,教师数量首都突破 5 万,2017 年全年总营收 10 亿。除了耀眼的营收数据外,掌门 1 对 1 还在短短三年多时间内完成了六轮融资。

  2017 年 12 月,掌门 1 对 1 在京召开 2018 年度战略发布会正式宣布获得 D 轮融资,融资数额 1.2 亿美元。不久前的 7 月,掌门 1 对 1 刚宣布完成 C+轮融资, 投资方为 StarVC。2017 年,掌门 1 对 1 凭借 10 亿营业额和 2 轮大额融资,正式跻身教育独角兽行列。

  和多数 K12 赛道的创业公司选择相同,AI 将是此轮融资后的一大主要发力方向。5 月 26 日,作为上海科技节唯一受邀在线教育企业,张翼在发言中更是明确提出「教育领域将逐步实现『AI in all』的互动教学新模式」,在课前、课中、课后而都要运用 AI。但矛盾的是,张翼却不赞同 AI 教师这一直接做法,「AI 最终能取代所有东西,唯独取代不了跟人性相关的东西」,「鼓励孩子这件事 AI 取代不了」。

  极客公园和张翼聊了聊他眼中教育行业运用 AI 的可能、教育行业中的 AI 是否是噱头及其具体落地等问题。(以下对话经极客公园编辑整理)


  落地

  Q:掌门 1 对 1 做的 AI 和其他 K12 教育公司提出 AI 的区别在哪里?

  A:不管是 AI 老师还是 AI 辅助的老师,最后能帮学生提高成绩是我们的终点。很多机构会谈 AI,但本身如何实现切实的 AI 应用却想得很少。所以,我觉得本质上最大的区别是理念不一样,不管你是 AI 老师,还是目前认为的一半 AI 和一半老师进行结合,最后都是要帮学生提高成绩,这是我们的初心。

  Q:整个 AI 设想落地需要几步,目前进行到哪一步?

  A:两步。第一步是把产品设计出来,把从整个技术框架到基础角色等都设计出来;第二步是经过漫长的数据积累,累积相当大量的学生数据去训练这套系统。这个训练的过程初期阶段将持续一年或者两年,整体上可能会是一个无止境的过程。到后来会越来越准,壁垒也越来越高。目前,我们大的基本方向基本上已经确定了,并且已经在付诸实践。

  Q:要实现落地的困难在哪里?

  A:面临的挑战是多方面的。我觉得最大的挑战在于你的数据量是不是够大。第二个是 AI 确实需要比较大的投入,包括资金和技术等等。因为我们近年良好的营业表现和融资表现,以及我们对人才的吸引力大大提升,所以我们在这方面比其他品牌更具优势。

  Q:AI 的运用会成为下一轮融资亮点吗?

  A:融资的时候我们比较少去讲概念,因为对于我们来说,最终就是根据学生成绩是否提高来讲有没有效果。AI 和教育的结合怎么实现,我觉得这些是一个方法,到最后大家关注的不应该是表面多么多花哨,而是它到底有没有用。

  Q:如何看待目前 K12 的竞争?

  A:不同赛道、不同领域,不太一样。我个人认为本质上不是一个赛道的机构或许能共存。但如果两个机构在做完全一模一样的事情,在互联网的这个环境下很难共存。大家的实力相差非常悬殊,比如说我们这个领域,去年整个营收规模差别很大,大家融到钱的差别可能也是 4、5 倍,导致估值差别也很大。融资之后,第一名可以在 AI、教研等方面持续发力,但后面的机构是无法承受这种投入的。学生越来越多,AI 就越来越精准,之前的差距是很难逆转的。我认为未来在教育行业的每个赛道都是一个头部非常集中的市场。

  Q:相对于一些其他竞品而言,掌门 1 对 1 的优势在哪里?

  A:掌门今年在教研方面投入了 3 个亿的资金,不深入学习这些课程的话,大家光看门面可能看不出差别。你一旦上完课就会发现巨大的差别,掌门 1 对 1 的体验多好、老师学生关系有多好、地区针对性多强等都会有具体的感知,就像你做两本题,总会觉得其中一本比另一本好。

  AI in all

  Q:为什么会有将 1 对 1 辅导和 AI 相结合的想法?

  A:1 对 1 辅导本身来说是一个非常「重」的事情,它「重」的原因是因为要为效果负责。如果这种模式要实现下一步发展,肯定不能一直这么「重」。所以必须要把其中的很多环节都 AI 化,否则这个模式很难扩张。所以 AI 本身就是 1 对 1 必须走的一条路,只是我们比较少对家长讲 AI 这个概念,家长更加关心的一定是效果。

  Q:AI 为什么能解决模式「重」的问题?

  A:打个比方,今年我们平台的老师可能会突破 10 万人,这个量级基本上在国内已经是最大的,没有人拥有过这么多老师。所以事情本身已经不再单纯是「重」的问题了,而是一个怎么实现规模化管理的问题。管一百个老师和管一万个老师、管十万个老师,整个组织架构和整个监控体系完全不一样。我们认为达到十万这个量级后,必须是 AI 去管理,再形成固有的模式。单纯利用人来管理已经不太可能完成这个任务。模式和规模也在倒逼我们去完成这件事情,必须让所有东西都数字化、智能化。

  Q:今后主要将在哪些方面运用 AI?

  A:课前、课中、课后都可以运用 AI。第一,课前的测评可以 AI 化。这方面我们和市场上其他 AI 测评的概念是相同的,但是我们的优势是数据量非常庞大,由于我们学生非常多,所以测评结果会更加精准。第二,课中的 AI。课中的 AI 分老师和学生,现在我们开通了人脸识别,可以看到学生对每一道题的反应以及他在课堂上的整体表现等。比如是不是走神,整节课上下来整体状态如何,情绪是否比较低落等。目前已经达到可以监控的状态了。当然我们也跟一些公司在合作,如果未来硬件成本降到足够低的话,可以通过硬件识别脑电波,实时监测到每个学生的状态变化,把这个应用在 1 对 1 上会有很大的发展前景。第三,课后我们会根据学生的反应,来了解某位老师以某种方法讲某道题,某水平的学生听下来觉得怎么样,然后可以把这道题的讲解过程切出来。所以能够形成大量的答疑素材库,未来可以用于智能答疑。

  Q:课前测评的目标是什么?

  A:测评的目的是要让老师知道学生对下节课要讲的知识点的掌握程度,以及对上一节课已完结的知识的掌握程度。这里面有很多被细分的知识点层级,通过测评,就可以了解学生的掌握程度在整个知识点的哪一层级上,他在这个模块里面有哪几个知识点没有掌握。然后根据反馈,生产出与之相符的题目和知识点来讲解,这是一个全面排查的过程。

  Q:为什么要做学生与老师的精准匹配以及如何匹配?

  A:我们提倡老师和学生之间的精准匹配,是因为老师跟学生的性格匹配非常关键。老师是不是能管理这个人,这与人的本质相关。就像你去健身房的时候,在健身上你可能不愿意坚持,这件事本质上就是教练在管理你。所以为了老师能够和那个学生在教学上合拍,两个人必须有性格上或者风格上的匹配。目前考虑的维度主要有这个老师什么性格、最擅长教哪一类学生、来自哪个地域、毕业于哪个学校等。

  双面神 AI

  Q:为什么不做 AI 教师?

  A:其实 AI 取代教师我们之前尝试过,但是发现有些伪命题。只能说 AI 是一个非常好的工具,能够使老师无论备课还是上课都非常方便。但如果你想把「老师」这个人完全替换掉,我觉得至少在 K12 这个领域不大可能。举个例子,现在的题库非常多但学生不愿意做,导致成绩提不起来,因为这是个反人性的东西,他不想学习的本质是他不想做题,那么就算题再好学生也不想做。所以本质上来说需要一个老师做激励,老师是一个榜样能够引导学生不断地主动地去做题,给予他鼓励。所以我觉得未来所有地方都可以 AI 化,唯独鼓励这件事情没有办法 AI 化,最后必须是老师和 AI 各占一半。

  Q:运用脑电波监测学生有什么好处?

  A:其实对几方都有挺多作用的。首先,对机构来说,它可以知道每节课的质量,如果是一个负责任的机构它需要自查这块。第二,对于家长来说,他也希望去了解孩子的整个学习状态。除此以外。我们可以知道讲到哪一部分学生情绪比较好,讲到哪一部分学生搞不太清楚,可以监测到非常细的知识级。如果把这部分讲得好的题切出来,以后做一项普罗大众的免费的答疑,还有很多可操作的空间。

  Q:运用脑电波算是强迫孩子提高效率吗?

  A:我是这么理解效率的,我们一直在说减负,减负的本质不是说不要学,而是本来每天需要学习 9 个小时的东西,我帮你减到每天只要学习 4 小时。减负的本质就是提高效率。他可能还是学那么久,或者他学的时间稍微少了一点,可是因为他效率高,所以他学的东西其实比以前更多或更扎实,我们觉得这是未来减负的本质,短时间有更高的输入。所以我们去做各种 AI 的事情,本质上为了这个目标。我觉得高效率是未来一定会去探索的,做两道题就能搞定的事情为什么要做十道题呢?

  Q:教育行业里头的人工智能是噱头吗?

  A:刨除那些过分夸大的言论不说,从实际运用来说 AI 对于某一部分确实有颠覆性的作用,但对于某一些领域可能真的是作用有限。打个比方,对于在线教育而言,AI 所能发挥的作用是对那些规模特别大的企业,对于规模很小的企业就不是很需要。比如,去测试学生某个知识点是否学懂,下个知识点应该给学生推什么的时候,如果数据不够大,没有成千上万的学生训练这套神经网络,那么所得出的 AI 推送是不准的。本质上,只有你这个平台上有大量学生——比如说二十万,天天训练这个模式,神经网络才会特别准,这时候 AI 才能发挥颠覆性的作用。

  Q:哪些公司可以做人工智能?

  A:首先数据必须足够大。其次,小规模企业不太需要所谓的提高效率,因为两个人就能解决问题,为什么要做整个管理呢?就像小公司不需要谈管理,大公司才需要做管理。AI 的能量对于一些数据规模化的企业来说发挥的效率可能更大,对于一些规模比较小的企业可能发挥的效率并不是特别大。

  在有一些领域,比如说 AI 完全替代老师这个事情上,我觉得是有距离的,稍微有点夸大。因为他(老师)知道人性,AI 如何取代人性的问题我觉得还是一个比较长远的事情

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