去年6月，紧绷性刺激的中考数学科目刚完结，另一场“考试”也旋即开始。类似的是，面临这场试卷的，不是普通学子，而是人工智能机器人。

智慧教育机器人Aidam与6名往届高考状元同台比赛， 终以9分47秒的时间已完成整张数学试卷，取得134分，而6名状元的平均分则是135分，仅有以1分险胜。　　“我期望通过这样的PK,让教育业界了解到人工智能在教育领域的应用于早已发展到了什么程度。”Aidam研发公司负责人、学霸君创始人兼任首席执行官张凯磊回应，人工智能早已可以像人一样思维知识点，一步一步输入过程和答案，AI技术将给教育流经新鲜血液。

　　在前不久举办的2017年互联网教育论坛上，好未来集团总裁白云峰也传达了完全相同的点子，“归属于‘教育+互联网’的时代早已过去，‘教育+AI’才是现在和未来的期望”。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能规划》，明确提出到2030年，中国人工智能核心产业规模将多达1万亿元，造就涉及产业规模多达10万亿元。

其中，教育作为人工智能最重要应用于场景之一，未来想象空间极大。　　因为AI，在线教育又一次步入了春天。　　在线教育百家争鸣　　2014年，被业界称作“在线教育元年”。

那时，初尝互联网甜头的在线教育企业如雨后春笋般兴起，势头凶狠。可是 个春天太短，随着梯子网、那好网的陆续告终，那些原本寄予厚望在线教育的人们开始惊恐泡沫幻灭。

　　在遭到了“疯狂——肯德基”的“过山车”式大起大落之后，幸运地存活下来的在线教育企业 惜乘以了人工智能的快车，呈现出峰回路转的景象。　　如今，在写字楼、公交站台和地铁通道里，都可以看见沪江、VIPKID以及很多初创教育机构的广告牌。市场需求端的火热再加技术创新的供给又促成了一大批AI教育企业，从学霸君的“中考机器人”到沪江的“Uni智能自学课程”，再行到乂习教育的“松鼠AI”，人工智能教育产品相继问世。

新东方创始人俞敏洪也感慨：“教育领域根本没这么繁华过。”　　中商产业研究公布的《2017-2022年中国在线教育市场前景及投资机会研究报告》表明，在2012~2016年间，中国在线教育市场较慢发展，从2012年697.8亿元快速增长至2016年的1853.4亿元，年均填充增长率超过27.66%。2017年中国在线教育市场规模预计超过2810亿元，2018年将未来将会突破3000亿元关口。　　辽阔的发展空间让在线教育市场夺得了大量资本的注目。

如果复盘过去一年中AI领域的投资，不会找到其中教育领域的融资成绩十分醒目，堪比一场你相争我赶的数字接力赛。　　自学霸君在2017年1月宣告取得1亿美元C轮融资后，猿辅导和英语流利说道陆续宣告取得1.2亿美元和近亿美元融资。

2017年8月14日，作业老大再行斩融资纪录：取得由HCapital领投的1.5亿美元C轮融资。同月，VIPKID宣告已完成高达2亿美元的D轮融资，该笔融资被称作“迄今为止K12在线教育领域更大一笔融资”。　　据艾瑞咨询的数据表明，截至2017年9月20日，在线教育领域公开发表的融资次数超过147笔，总计牵涉到资金75亿元人民币，早已多达2016年全年的120笔。而从“鲸准”更加详尽的数据可以看见，近1年来，最迟200家投资机构入局教育行业，总共已完成466笔融资。

可见，资本针对在线教育开始下重录。　　除了资本的跑马圈地，各家在线教育企业在人工智能上紧锣密鼓地布局，也独特地表遮住行业的竞争火热。　　“被迫慢一起”，乂习教育创始人栗浩洋传达了在白热化竞争时，创业者们迫切的心情，他在2014年开始注意到“自适应”教学，随后通过糅合美国Knewton公司（ 早于将人工智能技术应用于到“自适应自学”的在线教育机构）的教学经验，短短几个月内就创立了乂习教育，打造出一款人工智能自学产品“松鼠AI”。

　　AI教育之争愈演愈烈，2015年沪江发售智能导学系统，2016年9月月上线智能课，主打智能测试，优化学生的自学路径。在智能搜题领域大大耕耘的学霸君利用人工智能强化图像识别功能，构建更加精准的题目辨识，并给每道题目标上适当的知识点标签，便于引荐给有必须的学生。后起之秀VIPKID堪称在教学中使用人脸识别、情绪辨识等技术构建用户数据的精准捕捉。　　“AI自学系统的部署，对于学习者以及教师来说，仍然是一种新生事物，仍然是一个很炫的新技术，而是一个必不可少的东西。

”论答创始人兼任首席执行官王枫曾在GES2017未来教育大会上回应，“如果你不用于AI、不用于自适应自学系统，你的自学就丧失了竞争力”。　　AI教育风口就越刮起越大，贴上了人工智能标签的在线教育，到底再次发生了哪些变化？　　赋能：在线教育的AI踢法　　“机器学习，在或许上会被贴上人工智能这样的标签。”学霸君合伙人、首席科学家陈锐峰告诉他中国青年报·中青在线记者，经过多年的探寻和发展，人工智能的研究获得了阶段性成果，其中以深度自学为代表的技术突破也开始转入行业应用于期，这出了教育控AI简化的一个大前提。　　纵观众多AI教育入局者，这三种类似于的踢法必不可少：通过大数据，铲除知识点盲区；因材施教，获取个性化引荐；动态对系统，与老师亲近对话。

　　“我们的教科书，很多和现实僵化；现在的老师授课荐的例子，和十几年前老师教给他的，是一套东西。课还是那个课，谈还是那样谈，逆的是黑板并转屏幕，面授并转直播，它知道提高了教育水平和自学效率吗？”传统教育的瓶颈后遗症着正在创业期的栗浩洋。

他指出，在过去的教学模式中，老师的教学模式多是“一对多”和对知识点线性的前进，是无法根据学生的接受度和自学习惯因材施教的。　　但AI技术的发展让他预见了未来教育与人工智能融合的无数可能性，他开始从大数据应从，尝试超越传统教育中知识点之间的壁垒。

据栗浩洋讲解，乂习教育的“松鼠AI”系统首先不会对学生做到知识点的全面扫瞄，“比如学生对连词的解读有问题，我们不会抽象到他是对定语子句中的连词不解读。”他举例说道，利用AI算法可以在较短的时间内检测出有学生对知识点的掌控程度，再行针对盲区展开专门的视频介绍、专项锻炼、专题测试等。　　利用大数据，来切断知识点间的逻辑和理解，将自学科目的所有知识点展开合并人组，建构全新的科学知识图谱，通过测验来检测学生脆弱的知识点，展开专项突破，从而需要让学生较慢掌控所有知识点。

这是在线教育行业内广泛的“ 淘汰赛”。　　沪江旗下的沪江网校智能导学系统正是使用了 种踢法。南昌大学的大四学生陈斯洁在沪江网校自学了三年，一番体验下来，她说道，“（测试）做完之后的是非在课程表上面有反映，我实在有一些课就不必中选了。因为在智能课程没出来之前，有一些老师谈的课程，只不过我都较为熟知了。

”　　“通过智能测试可以理解每一位特定学生的强项和弱项。测试完了之后，针对学生自学，我们不会跳过强项涉及自学内容，针对弱项做到强化的训练。

”沪江合伙人、COO李骏讲解，学生理解自己的高低项之后，还可以通过沪江专门为用户自学打算的智能课件系统展开查漏革除，以此提升自己的成绩。　　在提供一定量的数据后，AI才确实开始尽其所长。例如乂习教育会根据AI后台的各种数据，比如学生做到每道题的时间、正确率，给他们启动时有所不同可玩性系数、有所不同交叉维度的介绍。

栗浩洋说道，“一个知识点的介绍不会启动时另一个知识点，让学生需要掌控一类题，举一反三。”　　这乃是目前AI教育企业声称的 为亮眼的地方——个性化教学。

基于算法技术以及感应器，在全面捕捉、分析个人的自学情况和科学知识掌控能力之后，因材施教，积极开展“千人千面”的定制式教学。　　以自学文言文为事例，如果系统测试到某学生的文言文较好，自学文言文必须尤其宽的时间，有可能每学10小时，不能提升1.5分。

而这时如果考试时间只剩2个月，系统就不会让学生继续退出文言文自学。“这就样子AlphaGo一样，在某块区域它不跟李世石纠结。李世石高兴地不吃了几个子， 后找到丧失了整个江山。

”栗浩洋说道。　　“有AI插手的自学过程，是一个动态的、大大博弈论的过程。AI相对于人的优势在于，它会陷于到眼前的战局中，而是不会动态地、耐心地作各种各样 优的自由选择辨别。”栗浩洋更进一步说明道。

AI把教学环节当中一些重复性的、程式性的、靠记忆、靠重复锻炼的模块，用更加有效地的方式替代人脑，这也给乂习教育带给70%以上人力成本的减少。　　据李骏透漏，沪江在教研方面的成本也有所上升，有了智能化工具的协助，在研发课程和引荐测试题这些工作量大的事情上提升了效率。对于老师来说，找出了反复又艰巨的工作枷锁，在教学过程中需要更好地集中于在情感的交互、个性化的引领、创造性思维的研发上面。

老师可以根据AI所获取的数据信息作出有针对性的辅导，动态第一时间学生自学情况。“这就像给老师放一个驾驶舱，有了各项指标后，他不会进的较为精准，进的较为慢。”陈锐峰说道。

　　软肋：AI教育仍未确实落地　　大数据、科学知识图谱、自适应……这些听得上去“矮小上”的词汇给AI教育刻画了一张前景甚好的蓝图，而平行线教育技术总监郭子墨（化名）的一句话，却把在线教育企业翻转了现实：“目前很多企业都在做到AI教育，但都是在概念阶段，落地的并不多。”　　李骏指出，市场上的AI教育还处在早期思索阶段。

计算机科班出身的李骏，在20年前上大学的时候就早已开始注目和研究人工智能。如今人工智能的发展早已获得了不俗的成绩，在线教育市场上五花八门的“AI教学系统”可以做根据有所不同学生的自学工程进度和掌握情况得出个性化题库，并获取更加合适学生的科学知识呈现出方式和考核方式让自学显得更容易。同时为老师们减负，把制作课件、批改作业等繁复工作转交智能工具。在他显然，在重复性锻炼以及增强、进修的阶段，AI对教育的赋能显然有一定价值。

　　但值得注意的是，构建确实的个性化教学必须可观的数据和更加强劲的技术不作承托，而现如今行业内没任何一家企业需要分开构成一个原始的数据闭环，很多技术还并不成熟期，大部分逗留在思路和点子阶段，AI需要做的意味着是工具辅助功能。　　AI育还不存在诸多痛点。

李骏指出，目前NLP（自然语言处置）是大家都很注目的领域，近年也有很多有价值的成果，但距离在教育场景的充份应用于还有很长的路要回头。　　“如果你对着翻译成引擎说道‘Iamblue’，在没语境的情况下，国内所有的翻译成引擎都会翻译成‘我是绿的’，但事实上你想传达的是‘我很悲伤’。就是因为没上下文，机器没办法不作这个辨别。

”李骏举例说道，类似于这样的问题放入教育场景里某种程度难以解决，所以说道现在还没哪个智能机器人可以知道像老师一样协助学生。　　正如创新工场继续执行董事张丽君所说，聊天机器人用作去找时间上是可以的，但确实应用于到教育自学场景，技术上还约将近这个能力。

在她显然，AI对当下教育企业产生的影响还局限在2B（ToBusiness，对企业）的领域里，2C（ToCustomer，对用户）领域里很难说有什么产品形态能经常出现。　　而AI在2B领域的应用于也还在发展阶段。

李骏称之为，主观题的辨别依然是在线教育行业内的瓶颈。目前AI足以做的意味着是对选择题这类的客观题给定到精准的答案，而对于问答题、作文题等这类的主观题，由于变量太多太简单，以现在的人工智能技术不能做辨识文字，还无法构建解读文字背后的意图。

　　在获取创造性的教学和转变学生的思维习惯及性格塑造成上，目前的人工智能技术堪称望尘莫及。“目前在线教育行业所谓的人工智能只不过就是数据核对而已，是不了转变孩子的思维结构的，更好的只是车站在用户的角度，车站在主观的角度，车站在应试的角度来提升分数。

”平行线教育创始人、CEO刘育涛指出，AI教育还面对过于多挑战。　　破局：确实的AI教育来日可期　　“确实的挑战在于如何将教育和科技融合，它就像杠铃的两端。不懂教育的人不过于不懂科技，不懂科技的人又不过于不懂教育。

”白云峰针对AI教育当前的痛点明确提出观点，他指出，随着转入在线教育行业的门槛更加低，在线教育企业更加应当把科技与教学的融合发展，作为驱动行业和企业发展的原动力。　　AI沦为当下在线教育企业的首要发力一处，这特别是在反映在对学生教学数据的搜集上。据理解，不少企业都在创建各自的数据库，沪江把每天产生的新的课程内容都环绕科学知识图谱打伤标签并作好应用于打算，建构一个大大生长的知识库。

　　目前各在线教育企业掌控的自有数据是集中的。学而思网校总经理陈宁昱曾建议，有所不同的公司牵头一起，构建数据共享，这也是AI教育发展中的一个重要环节。李骏告诉他中国青年报·中青在线记者，沪江想跟很多做到AI底层技术的公司合作，技术公司杰出的人才、算法和AI经验与教育机构的场景、数据融合，这样能构成一个数据闭环，能把学生的整个自学数据从课外辅导到校内，到在家自学全部切断一起。通过搜集到更加多的数据，获得一个更佳的对系统。

　　在大数据体系的护持下，学生的画像将更加明晰，通过算法预测再加知识点勘查，来更进一步修正学生的自学路径和自学内容，以超过更加精准的个性化自学。“通过这样一种方式给学生一种有助于的科学知识承托，给他们搭起梯子，去认识更好的科学知识。”郭子墨说道。

　　另外，技术的发力更好地反映在建构智能对话系统。所谓自学里面的智能对话系统，即尝试解读人在自学过程当中 常常回答的是哪些问题，这些问题一般来说可以用哪些方式去解决问题。

李骏称之为，未来的方向之一乃是基于这样的智能对话系统，打造出一个伴学的机器人，构建人与机器的高级对话。　　刘育涛不建议教育工作者在AI上投放大量精力。他指出，教育本身，才是在线教育从业者不应重点深思的地方。AI+教育目前还只逗留在传统教育所说的“育分”阶段，而未来的教育， 主要的是“育人”。

他指出，学生自学科学知识固然最重要，更加最重要的是学会如何用于科学知识。在世界观、人生观、价值观的塑造成上，未来的AI教育还须要更进一步突破。　　VIPKID创始人、CEO米雯娟回应，只有更加多企业、研究机构、技术人才联合联手，才能一起推展技术和教育的深度融合，探寻未来教育的更好可能性。“未来不是我们要去的地方，而是我们正在建构的东西。

我们正在做到的、建构的东西要求了我们的未来，未来跟现代之间没鸿沟。”　　在中国教育学会副会长、新的教育实验发起人朱永新显然，目前要做到的是希望更好的机构、个人，去展开教育的探寻和创意。“只不过我们早已车站在未来的门槛上，冲出门就是未来，关键就是要做到。

”他说道。

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