好未來黃琰：教育+AI，在於場景化的真實需求

6月24日，人工智慧先行者大會暨黑馬大賽人工智慧分賽在京舉行，近千名人工智慧產業相關創業者、投資人、產業專家參會。本次活動由創業黑馬與人工智慧新媒體平台黑智聯合主辦，聯合冠名商摩比神奇與戰略合作夥伴鉑諾對活動進行了支持。

在上午場，好未來CTO黃琰以「人工智慧改變教育」的主題演講，以下是演講內容節選，經創業家&i黑馬編輯：

非常感謝各位同仁、各位夥伴，接下來這段時間我和大家聊聊教育。

加入好未來以後，有很多夥伴問我，好未來是一個教育公司，為什麼要有CTO？CTO是做什麼的？我當時第一反應就是，未來，好未來在教育中的科技含量將會越來越高，我堅信能為這個領域做一些事情。但說完以後，我就陷入沉思：作為一個CTO，在這樣一個教育公司到底要做些什麼？

說白了，因為好未來CEO張邦鑫對教育有一顆濃濃的科技心，CTO要做的事情，就是對CEO吹過的技術牛逼，含著淚也要實現。至少不讓CEO被口水淹死。言歸正傳，今天我們講教育和AI的結合。

昨天晚上，我看到一份埃森哲的研究報告，在對2035年16個行業做的分析中，提到AI對教育帶來的巨大的變化，判斷由於AI的存在，教育行業的盈利狀況會大幅度改觀，而且趨於16行業之首，會增加84%。

84%的增量，主要是因為個性化學習和引入AI以後的自動化教學流程，可以極大地改變教育行業的師資成本結構。

由此可見，AI技術對於教育市場的影響還是非常巨大的。那麼當前從事的AI技術的公司有哪些呢？

第一類是純AI技術的創業公司，第二類是傳統的IT企業，他們在這波AI浪潮中進行轉型，還有一些就是新型的教育公司，他們應用了教育技術，把自己變得更加教育新型化。

比如英語流利說，能夠判斷你的英語口語水平，表達是否流暢，語調是否準確，頓挫是否合理 ；學霸君推出聯考機器人，讓機器人參加聯考，和聯考狀元PK；乂學教育用自適應學習技術，通過判斷孩子上課有沒有聽懂？有沒有掌握？讓好學生吃的飽，差學生跟得上，還有人工智慧傳統公司科大訊飛，也進入了教育行業。

但從好未來的角度來講，AI賦能教育行業，在於（把AI技術）應用於當前的傳統教育場景內，更好的解決問題。在我們看來，有三類事情是我們特別關注的：

第一類：效果工具。以典型的個性化學習為例，通過AI技術，讓系統更了解學生，達到因材施教的目的；

第三類：量化工具。很多傳統的教育教學效果、上課過程評估，都是典型的主觀評定，而量化工具，可以精準地評估你聽懂了70分還是95分。這個過程一旦量化、數字化表達以後，就會積累下來，催生大量新的產品創新和產品優化。

從整體趨勢來講，整個行業的公有雲、計算能力、CPU、GPU等基礎能力會越來越強，教育公司對技術的投入越來越大，教育產品和技術的迭代速度也會越來越快。

一年前，很多教育公司沒有CTO這個角色。現在越來越多的教育公司，開始有意識地敢花錢、花精力和時間，跟行業的技術牛人交流和溝通，敢於把他們請到自己的公司來擔任技術要職。

除了技術之外，我們還有一些很重要的因素跟大家分享，就是教育的場景、領域知識和教育系統中產生的數據。教育作為一個縱深長的行業，這些都屬於它的固有特點。所以我們認為在AI和教育的結合過程中，很多應用都是從教育行業內部產生的。

我們拿出最近一兩年中，好未來在實際的教學場景中的探索和思考。舉個例子：近兩年我們在推動的一個新的教育的方式，叫雙師課堂，以最優化的師資資源覆蓋最廣泛的學生。

技術和教學有什麼結合的場景？老師的授課內容，通過直播技術放到每一個教室，這個過程是數字化的；學生手上有一個小設備叫答題器，可以直接操縱答題器來選擇A、B、C、D，上課的每一個過程，都可以被清晰的記錄，這是數據化的積累。

那麼，學習的場景該如何量化呢？學習的場景有很多，判斷的方式也有很多。在好未來，我們做了一個系統叫魔鏡，老師可以向魔鏡系統問：魔鏡魔鏡告訴我，誰是我們班聽課最不認真的孩子？當然，我們實際上不是只輸出最認真和最不認真，而是把學生的聽課專註度，完整地排列出來。

我們是怎麼做的呢？最開始我們的系統能夠判斷喜怒哀樂，老師說知道喜怒哀樂不能滿足教學需求，你能不能幫我做這四件事情？識別一個孩子在聽課、看書、寫字、舉手，這是老師關注的。能夠判斷出喜怒哀樂那麼複雜的事情，當然能判斷出聽課、看書、寫字、舉手。

隨著老師的述求不斷增加，我們已經能夠判斷學生回答問題是自信心滿滿的，還是害羞內斂的；是不是經常踴躍回答問題，突然到某一個知識點、某一個時刻開始不回答問題了，是聽不懂還是其他原因，這種狀態的變化是非常值得老師關注的。這是在滿足第一步場景以後，老師提出更深層次的需求。

所以，我們簡單設想一下，未來的智慧教室、雙師教室，當然也適用於傳統的線下教室，乃至公立學校教室。進入教室人臉識別打卡簽到，上課前，有套簡單的系統幫助你做課前練習，判斷你之前預習功課的掌握情況。

魔鏡系統實時在線反饋孩子聽懂了沒有、上課專不專心，課後還可以根據學習情況推送自適應的作業，同一個班上，每一個孩子收到的作業都不一樣。每堂課、每個學期上完以後，生成每個孩子的學習報告，哪些知識點比較強、有哪些知識點需要補，針對薄弱的知識點還需要做哪些鞏固練習，甚至需要做哪些自學或者在網上看視頻，這是我們構想的未來智慧教室。

我們覺得這一切的可貴之處在於，整個過程並沒有很大的改變孩子之前的學習習慣，AI技術是低調地隱藏在各個場景背後，這也是我們好未來對整個AI和教育結合的基本理解，就是基於知識去尋找真實的需求（場景創新），然後再用技術和這個行業的數據，形成的人工智慧模型，提出完美的解決方案，去解決真實的問題，這就是我們認為AI在教育裡面的完美落地途徑。

以上就是我的分享，謝謝大家！

—— 黑馬五月好文 ——

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