学吧课堂：人工智能在线一对一魔咒,本文是关于人工智能方面毕业论文范文跟人工智能和魔咒和课堂有关论文范文数据库.
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如今´在线一对一教学来越受到追捧,资本市场也频频抛出橄榄枝.相比传统—对一市场,前者不仅大大节省了场地、教师成本,更为用户带来了前所未有的便衬陛.
然而,新东方在线COO潘欣对此却大泼冷水.在他看来,成本结构是最大问题,在线—对一是‘‘典型的规模不经济”.在这种模式下,教师成本、营销成本都不会随着规模增大而被摊薄,甚至会造成营收越大而亏损越大.而近几年颇受关注的51Talk,用了三年时间,也仅仅把毛利率提高了四个点.
如何在线—对—难题？
教育行业专家指出：技术的发力是线上_对一破竹的关键因素.只有通过技术提高教学效率,才能避免重蹈传统-xit-的老路.
而通过人工智能服务于学生个性化学习的学Iw课堂,相继获得联想之星、晨兴资本、创新工场等Per-A、A轮等数千万元人民币投资,其在“在线—对一”教学领域的尝试和探路,也许能为行业提供参考和借鉴.
警惕看似完美但链条长的模式
毕业于清华大学计算机系的李行武,创办学吧课堂之初,希望通过人工智能打造一位“虚拟教师”,帮助学生获得个性化的引导和教学,真正做到“因材施教”.这个想法在当初还仅仅停留在概念阶段,虚拟教师的表现形式,具体的应用领域,以及最后昀商业化路径都不清晰.
李行武的第一次尝试,是习题讲解视频课程,这些录制的视频时长大约5-10分钟.一个独立的视频,由很多段几秒到十几秒不等的短视频和问题实时拼接而成.在视频播放过程中,学生会根据弹出对话框作出相应选择,系统会根据学生的不同解题思路,给予不同的反馈.“我跟你讲的每句话不是我事先背好的,而是根据你的反应一句一句拼出来,这就是一个模拟人说话的过程.”李行武说道.他希望通过系统来模拟人脑的思考,生成最符合学生实际情况的解题视频.
2015年1月,学吧课堂在北京试点学校完成第一期试点,班级成绩从年级中游上升到第—名.此前,凭借这款产品在“决胜新东方教育创业大赛”上,学吧课堂从350多支队伍中脱颖而出,获得最高奖项.
但看似简单的视频,背后实则需要做大量工作.首先是对教材中的知识点进行拆解和组合,大大小小的知识点就有上千个,同时还要把每道题进一步拆解为多个片段,并．且使它们之间相互关联,工作量可想而知.一个小时的视频,需要耗费大约100个工时.
与此同时,李行武用机器做个性化辅导的思路,也遭到了投资人的质疑.有人认为,如果没有足够的资金来支撑这种模式,最后—定会死在路上.在移动医疗界,春丙医生创始人张锐曾反思过：创业—定要警惕那些逻辑上正确但是链条太长的模式.
于是,李行武被迫放弃了这种“重模式”o
顺人性,解决学习动力问题
2015年6月,李行武开始转型尝试做题库.他找到了市面上已有的题库产品,它们虽然数量不负但并没有真正被学生用起来.他琢磨：当整个品类都呈现这种局面时,只可能存在两种情况,一是这件事隋本身错了,二是大家都没有找对路.
而他认为,原因—定是后者.
题库产品本身是不科学的,因为学生很少有喜欢做题的.“任何伟大的产品都是顺应人陛的.”李行武说.
但是,这并不是在线—对一领域才出现的问题.如何让学生们爱上学习,这是传统教育历来讨论的问题,甚至已经有结论：通过增强学习动力、改善学习方法来提高他们的积极性.而解决动力问题是首要任务.
学吧课堂设计了_一套激励体系,让学生键撑习边赚零花钱”,做题可赢得金币并且能兑换实物.当然,这种形式很容易被模仿,并不构成独特竞争力.
李行武进一步解释,学生缺乏动力,很大原因在于不断累计的挫败感.如果让一个差生做一些难度系数高的题目,那他会有什么感受？如果让学生做自己能力范围内的题目,是不是会更有成就感,从而愿意做更多的题？
沿着这个思路,学吧课堂努力构建一个题库,为学生推送适合自己的题目.
所以,在学Ⅱ巴课堂的用户排行榜上,有一个有趣的现象,排名前十的不都是“学霸”,还有“学、渣,“‘学沫～学民”（根据学生水平划分的戏称）,李行武以此来鼓励每一个学生在学嗯课堂找到成就感.
先用户,还是先技术?
然而,技术上如何做到呢？
这里涉及一个关键概念——颗粒度,即打标签的密度.在李行武看来,粗颗粒度的个性化是伪个性化.例如：一道题的知识点、解题方法、所需能力值等维度,都必须打上相应的标签.拿中学数学来说,其知识点大概几百个,学吧课堂的知识点可以细化至几l千个；
以二次函数的解析式为例,其中有三个知识点：一般式、顶点式、两根式.如果知识点标签打的是“二次函数的解析式”,学生抽取到的题目可能随机性佼大,就不能进行针对性训练.所以,必须细化到一般式、顶点式、两根式.
目前,这个环节仍然主要通过人工来完成.如何保证这些人的输出是稳定的？
具体做法是：一道数学题的打标过程被拆解为多个步骤,然后由多人进行打标,系统会根据每个人的情况采用类似“派单”的形式自动分配任务给打标老师,然后再根据每个任务的完成情况自动组合得到结果.随后,再把这些题目小范围地推送给认真做题的同学,根据他们的反馈,不合格的题目会被自动打回.
所以,对于学吧课堂而青一个相当重要的命题是：考察创业者对教育行业的理解程度.在这样的背景下´李行武邀请了有着十几年数学教学经验、同时有过创业经验的齐明鑫加盟.另—方面,这也预示着,学吧课堂只能从单—学科切人,再逐步实现扩展.
现在学吧课堂的查错成本已经是同行的1/50以下,平均日活数约10万,次月留存约40%.
在李行武看来,标签被打得越细,给学生推送的题目越精确,学生做题的正确率就越高,数据更有价值,从而推送更适合的题目,逐步实现正循环.
很多创业公司会陷入先做产品,还是先积累用户的迷茫,学Ⅱ巴课堂也不例外.不过,经过—番探索之后,李行武得出结论：‘用钱解决用户的问题.”学吧课堂CEO齐明鑫也表达了同样的观点：没有数据,再牛的技术也不能发挥作用.
从“练”到“教”,开启商业化之门
积累了大量的用户和学习数据后,摆在学吧课堂面前的下一个问题是：商业比.
2016年10月,学吧课堂正式启动教师辅助系统的研发.这不仅是打造虚拟教师的必经阶段,同时,也只有从“练”跨越到 “教”,才能真正开启商业化之门.
仍然切入—对-—．市场吗？
在李行武看来,课外辅导本身是和学生的需求相悖的,很少有学生能够在缺少父母监替的情况下,在线听大班课.但是在—对一场景下,学生却无法偷懒,且双方的课程录音都已经被储存,只有耐着性子克服惰性.所以,在线—对一是切入点.
于是,学吧课堂将聚焦点放在了打造教师导航系统上.齐明鑫说：“学吧课堂所做的工作,只有被老师认可甚至被大量使用,才有深入的价值.所以导航系统是虚拟教师的必经阶段.”
没有辅助系统之前,在线授课的老师通常依据自身经验判断,给学生讲解的知识点基本上是临时到题库里找出相应的例题.但是,这一过程受老师个体状况的影响而差异较大,从而影响教学质量.这套辅助系统会根据学生的历史学习数据、所在学校的课程规划,形成整体学习计划,以及每一课时涵盖的知识点.对于单一课时而-系统则会生成详细讲义,同时会对老师整体授课的时间流程有—个把控.
李行武认为,在线—对一面临两个主要的问题：流量成本高企、服务质量无法把控.最大的坑在于无法做到规模化的品控.而这一导航系统不仅解决了师资等成本问题,同时实现了规模化的教学质量的把控.回过头来看,当题库产品累积了高活跃度后,反而会成为导航系统的天然流量池,不断摊薄获客成本.目前,学吧的题库产品已经积累了200万用户、7亿条学习数据.
“当你有了用户量,开始考虑后端上课服务时,会发现获客问题的本源还是在服务端.”李行武总结.
目前,学吧课堂第一代教师导航系统已经上线并在内部测试.在李行武看来,人工智能为学生提供高个性化学习的同时,也能提高教师的人效比,降低对名师的依赖.只有为教与学提供了真正的价值,商业化变现才成为可能.
责任编辑：朱丽
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