创新工场看2019教育的两个关键词:AI+教育和人

2019-08-30 作者:凤凰彩票登陆   |   浏览(60)

AI时代怎么培养人也是我们要好好思考的问题。

AI 教育

第一类较为适合那些积累了大量教育场景数据的玩家,具体表现在教学品质的改善与组织效率的提升这两个维度。

第二波是从 2013 年开始,是直播 电话,开始有大班、一对一、小班等模式,大量的在线直播好技术被应用于教育行业,不只是所谓的远程教育传播,而是在课堂上有互动,还有课后的服务辅助。双方可以可以随时说话,看到对方的反应,互动性特别好。这种模式有的还会配上 PPT、白板,随时可以写字、上麦。

为什么呢?因为技术的核心是三位一体:内容、数据、场景这三者是连在一起的,AI只是技术的一种方式,需要应用到场景来,而且一定需要带着内容。只有数据是没有用的,一定和真正的教育相关的教学体系深度连接。

从供给侧看,劳动人口及后备力量均进入下行通道;劳动参与率逐年下降,人口红利不复存在;人们的就业观发生改变,不愿再讲究,进入劳动力市场的“95后”们不愿讲究、不拘泥于“铁饭碗”,更加“Open”。

教育是一个人力资本密集的行业,老师的成本占到百分之四五十,还有市场销售的成本,最后落下来很多是人的成本。所以提升每一个关键岗位的人效是非常重要的一件事情。那怎么降低人效呢?需要AI帮忙。比如,在市场侧很重要的是做精准的用户画像,进而更好的去投放,做精准的用户传播。而在销售这条线里,需要了解什么样的销售适合接待哪一波客户,需要有用户画像去更好的匹配度。班主任这一侧是智能批改和考评,把工作流程化,降低成本。

在过去一两年里,AI技术和内容连接地紧密度越来越紧,在教学场景里面都在进行非常多的应用,目的是一边让老师能够有更好的应用,有幸福感;另外一边是学生体验有趣,快速反馈,有成就感。

而在AI技术快速发展的当下,AI人才培养成为火热议题,也是职业教育的重点方向之一。

我们认为最后的场景会落在两处:一是在家学习,每个孩子独立学习,另一个是在线下的教育机构学习,有双师、智能教材等更迭,渗透率可以非常高。这是我们认为的一个很重要的应用趋势:场景不断的往中间融合。

这里面还有一个特点是,新生的劳动力是 95 后,有自己的特点,相对来说更迷茫一些、更不讲究、更快换工作,针对这个群体需要一些新的方式去吸引他们。

AI赋能教育体现在提升品质和效率上。

首先看供给侧。

最新一批工作的人是 95后。95后的爸爸妈妈大多是 70 年代的人,是有知识的、有经济能力的家长。他们在孩子上小学初中高中的时候花了很多钱培养孩子,在课外辅导上花了很多资源精力,所以在孩子找工作上,他大概率还是愿意继续培养,让他接受更好的职业教育。但目前的学校教育体系衔接社会部分还没有做地很好,所以这个时候会产生一系列的机会是在社会里培训这些人群,家长的付费意愿是明显偏高。这是我们未来看好职业教育的原因之一。

第四个部分是现代服务业,就是第三产业,随着人均GDP越来越高,第三产业占比越来越高。这个部分也是我们非常关注的大方向,广义的服务业对于人才的需求是在不断的增加。

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但是问题是什么呢?整个过程很难结构化,要想知道这一个学生在这一节课里在哪个点上掌握的好不好,用一个小时的视频没法分析,像面授的过程一样是非结构化的,很难提取信息。

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这两个方面都已经被非常好的应用于新的一波教育项目中,无论是VIPKID,还是其他的做直播的教育项目都在开始往这个方向去尝试,在课堂里面增加更多的优质内容和互动形式,使得数据结构化,这样可以知道学生这节课参加多少次提问,更好的实现对于老师的教学质量、学生学习质量的分析,增加迭代速度。教育行业之所以能够发展很快,根本原因也是根据更多数据可被收集,更快反馈,更快迭代,所以整个产业发展更快了。

更高的品质怎么做到呢?教育行业的核心是个性化,是因材施教。个性化的场景有两个部分:一是在内容生产迭代上,AI 一定要应用到内容的生产和迭代里面去,内容是核心;另外一个是提高评估质量,过去的模式对教学质量的评估很慢,评估周期也很长,但未来可以让评估更高频,这有助于整个行业快速的迭代,也是在教学不同的环节进行更精致的评估。

探索职业教育边界,解决人才供需难题

在看人口的老龄化。日本、台湾地区都已经进入了人口老龄化阶段,中国有些城市的老龄化比例也非常高。其中失能老人的群体已经有四千多万人了,每年还在不断的涨,但是能够照顾失能老人的养老护理人员非常少。这个市场肯定会有更多的社会需求。

劳动力在未来几年发生的变化是我们认为最重要的因素。首先是劳动力在减少,未来十年能够进入到市场的劳动力人口是在慢慢下降,供给一稀缺就意味着劳动力的成本会不断提升。

例如,帮助教务系统进行智能排版、智能考勤;在销售过程中实现智能外呼邀约、精准营销;在售后流程里提供智能客服等。总之,提取有效信息能够辅助各主要岗位的人才筛选、人才与工作内容的匹配、培训、自动化工作流程,进而提升对应业绩指标,达到提升人效,降低成本的目的。

我们的未来需要什么样的人才,这个社会需要什么样的人才,进而产生什么样的职业培训的机会?人才的供给和需求发生哪些根本的改变?

第二波是从 2013 年开始,是直播 电话,开始有大班、一对一、小班等模式,大量的在线直播好技术被应用于教育行业,不只是所谓的远程教育传播,而是在课堂上有互动,还有课后的服务辅助。双方可以可以随时说话,看到对方的反应,互动性特别好。这种模式有的还会配上 PPT、白板,随时可以写字、上麦。

在本质上,职业教育解决的问题是社会对人才的供给和需求关系。

而在未来,可能是完全的AI老师,AI助教,AI同学。但是现在这个阶段AI还没有完全到那个状态,AI还没有办法完全替代老师,情感的连接、陪伴、学习动力的激发这几方面现在的AI还达不到,但是未来可能可以。

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所以我们不能只是在讲 AI,更重要的是讲 AI 怎么真正融入构建教学场景,我们从教育的整个的线上化流程开始梳理:

整个教学内容的设计有四个部分,AI对这个四部分的影响是联动的,教学设计也是这样,整个教学设计是一个完整的闭环,不断的螺旋式上升,很难拆出来一个单独的部分去评估它。在这个部分中,除了具体的内容生产,教学质量更好的评估之外,还有一个是教学品质的品控、监控和监测。例如看到某个学生最近课消不好,发现是对这个小朋友的服务没到位,可以对关键的指标进行检测,以提升服务的内容和对象。

张丽君表示,教育科技的发展经历了四个阶段——“PC互联网 教育”、“移动互联网 教育”、“微信 教育”、“AI 教育”。伴随着时代的发展,互联网教学服务载体也在不断演进。

AI 教育

我们的未来需要什么样的人才,这个社会需要什么样的人才,进而产生什么样的职业培训的机会?人才的供给和需求发生哪些根本的改变?

例如,在教育场景中大量使用传感器,利用语音识别、图像识别、自然语言处理、AR/VR等技术,实现智能批改、评测学生或教师水平、虚拟老师、让聊天机器人进行唤醒和陪伴练习等。

最后看现代服务业。随着人均GDP越来越高,第三产业占比越来越高。这个部分也是我们非常关注的大方向,广义的服务业对于人才的需求是在不断的增加。

教育行业有三个主流商业模式:信息化、出版和学校。在AI 出现之后,这些商业模式的边界可能会不断的模糊:内容、服务都变得越来越智能化。

与此同时,教育的买单者——“70后”父母为职业教育的付费意愿变强。据公开数据显示,80%的父母愿意花费2000元以上用于求职;50%的父母愿意花费5000以上用于求职;11.5%的父母甚至会不计成本投入。

现在则是一个融合模式:录播 直播 微信。很多教育机构发现如果让老师直播讲,有的人讲的不好,课堂里有很多废话,所以就把很多精致的环节做成很棒的短视频在课堂上使用。中间穿插很多高频的结构化的实时互动,有点像游戏。

教育行业本身就是一个众多环节的工种,AI赋能教育的场景中,需要在不同的环节做很多精细的工作,才会产生最终的效果。

其实,无论是PC互联网、移动互联网还是微信时代,均可以被归纳为互联网阶段,对应传统教育行业的三类基本商业模式,并无本质变化,只是边界不断模糊,演进速度更快。未来,AI将带来更大的变化,在技术层面切入,最大程度优化教育企业的服务能力。

首先是城镇化率:目前中国的城镇化率达到百分之五六十,但是这个过程还没有结束。城镇化率会带来的现象是人口集中,增加城镇中公共服务设施的需求、教育培训的需求。

接下来我们看需求侧。

“AI 教育、人才的供与求,也是2019年教育行业发展趋势的两大关键词。”创新工场合伙人张丽君总结。

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我们发现教育行业正在不断的往中间走:下面的人想要往上走,因为他希望提升效率,人员的成本不会这么高;上面的人想要往下走,因为他们过去的方式不能保证教学效果。他们各自都有自己的优势和劣势,就开始往中间走。这是我们看到融合的趋势。

首先是城镇化率,现在城镇化率达到百分之五六十,但是这个过程还没有结束。城镇化率会带来人口集中,带来城镇公共服务设施的需求,会有教育培训的需求。城镇化会带动公共服务,基建的等各种行业的需求。

最新一批工作的人是 95 后。95后的爸爸妈妈大多是 70 年代的人,是有知识的、有经济能力的家长。他们在孩子上小学初中高中的时候花了很多钱培养孩子,在课外辅导上花了很多资源精力,所以在孩子找工作上,他大概率还是愿意继续培养,让他接受更好的职业教育。但目前的学校教育体系衔接社会部分还没有做地很好,所以这个时候会产生一系列的机会是在社会里培训这些人群,家长的付费意愿是明显偏高。这是我们未来看好职业教育的原因之一。

这意味着做传统面授的机构会往线上走,做纯互动内容的公司会往课程方向走。比如原来在这个图顶顶端的工具类产品得到、流利说等,他们在不停的讲他们去做大学,要做服务,就是往更重的方雄走,去不断的塑造课程感。

如此一来,教育公司在借助AI技术为学生提供更为个性化的内容推荐、更快速的个性化效果反馈的同时,学生也会对自己的学习路径拥有更为深刻的认知,构建个人在各领域知识图谱,实现真正意义上的“因材施教”。

2008 年 MOOC 兴起,这是互联网教育的第一波:MOOC 博客。那个时代基本上用的是录播的视频,一堂课 40 分钟,再加上文字的互动,是一个非常慢的过程。当时很多人对 MOOC 寄予厚望,后来发现行不通。第一波 MOOC 模式宣告失败,没有大规模的应用起来。虽然沉淀了很多好内容,好老师,但是用不起来。

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从需求端看,广义服务业对人才的需求不断增加,此外,城镇化、老龄化、自动化/AI技术带来的工种结构性变化等因素带来较大影响。

这里面还有一个特点是,新生的劳动力是 95 后,有自己的特点,相对来说更迷茫一些、更不讲究、更快换工作,针对这个群体需要一些新的方式去吸引他们。

越来越多的产品把价格定在200到2000块中间,没有那么便宜、也没有那么贵,最后定在哪里会根据不同的年龄层和学习品类而产生不同的业态。

AI赋能教育,追求更高性价比

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在看AI&自动化,AI&自动化并不一定显著的减少对社会人才的需求,但是会使得对人才需求的种类发生变化:越机械化、不需要那么多同理心的、不需要那么多创造力的工种会被替代掉。更多人需要去利用这些AI技术和AI设备做更好的服务。那意味着对人才的培养方式就发生变化:创造力的培养、同理心和人建立深度连接的能力更重要。

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人才的供与求

最后看现代服务业。随着人均GDP越来越高,第三产业占比越来越高。这个部分也是我们非常关注的大方向,广义的服务业对于人才的需求是在不断的增加。

文 | 铅笔道记者 林夕

为什么呢?因为技术的核心是三位一体:内容、数据、场景这三者是连在一起的,AI只是技术的一种方式,需要应用到场景来,而且一定需要带着内容。只有数据是没有用的,一定和真正的教育相关的教学体系深度连接。

所以我们不能只是在讲 AI,更重要的是讲 AI 怎么真正融入构建教学场景,我们从教育的整个的线上化流程开始梳理:

2013年,互联网开始走进教育行业,直播技术诞生,出现了视频直播 PPT 白板实时互动的形式。不过,由于直播中积累的教育数据都是非结构化数据,难以被分析、沉淀,所以人们开始探索更多可能性,并在这一阶段尝试使用AI技术解决这一问题。

整个教学内容的设计有四个部分,AI对这个四部分的影响是联动的,教学设计也是这样,整个教学设计是一个完整的闭环,不断的螺旋式上升,很难拆出来一个单独的部分去评估它。在这个部分中,除了具体的内容生产,教学质量更好的评估之外,还有一个是教学品质的品控、监控和监测。例如看到某个学生最近课消不好,发现是对这个小朋友的服务没到位,可以对关键的指标进行检测,以提升服务的内容和对象。

我们认为最后的场景会落在两处:一是在家学习,每个孩子独立学习,另一个是在线下的教育机构学习,有双师、智能教材等更迭,渗透率可以非常高。这是我们认为的一个很重要的应用趋势:场景不断的往中间融合。

目前,AI人才的培养体系呈现的是一个金字塔形。金字塔底端是AI爱好者及学习者,他们会去学习、实践AI技术及思维方式,培养小朋友编程能力的VIPCODE瞄准的就是这一类人群;上一层开发工程师,他们会把AI解决方案包装成完整可用的产品或服务,教育领域的代表公司有传智播客;再上层是AI工程师,会根据需求规划与应用算法,形成AI解决方案,小象学院培养的就是这样的人才;金字塔最顶层是AI科学家,他们发明、改进理论和算法。

教育行业有三个主流商业模式:信息化、出版和学校。在 AI 出现之后,这些商业模式的边界可能会不断的模糊:内容、服务都变得越来越智能化。

AI时代怎么培养人也是我们要好好思考的问题。

3月21日,在创新工场321教育峰会上,合伙人张丽君分享了2019年教育投资趋势。

还有一些是现场感,方式就很多:可以做直播、老师点名、随时反馈,实时弹出来同学的表现、分组PK等,这些都有助于带来现场感的形式。

这个图是去年我在内部分享的时候经常用的图,从上到下我们列了好多教学形式:从最轻的、最简单的到最重的服务。

那么AI技术具体是如何赋能教育,为教育这件事儿带来更高性价比呢?根据AI技术对教育场景所带来的“改造”程度,张丽君将AI赋能教育场景分为两大类。

在过去一两年里,AI技术和内容连接地紧密度越来越紧,在教学场景里面都在进行非常多的应用,目的是一边让老师能够有更好的应用,有幸福感;另外一边是学生体验有趣,快速反馈,有成就感。

那AI到底怎么赋能企业呢?场景是什么?我们认为,AI就是帮助企业追求更高的性价比:更高的品质和更便宜的价格。

另一方面,教育产业是一个人力密集型行业,AI技术可以辅助提升组织效率,让教学组织过程数据化。

在看 AI&自动化,AI&自动化并不一定显着的减少对社会人才的需求,但是会使得对人才需求的种类发生变化:越机械化、不需要那么多同理心的、不需要那么多创造力的工种会被替代掉。更多人需要去利用这些AI技术和AI设备做更好的服务。那意味着对人才的培养方式就发生变化:创造力的培养、同理心和人建立深度连接的能力更重要。

对于企业来说,最重要的是先清楚首先要解决的问题是什么,把这个问题想清楚,在这些方向尝试怎么用 AI 解决的效率最高,而且一定要落地到最后的指标。AI要想产生效果最好的方式,一定是每一次尝试都有结果,有反馈。

在AI赋能教育的第二类场景中,则需要玩家具备较强的AI技术应用能力和内容教研能力,具体应用包括伪直播、AI老师、AI同学、AI助教等,在未来具有广阔的市场空间和潜力。

怎么产生呢?这里有一些例子,比如说课程感,一定是不能随时让他上课,需要预约时间、到点儿才能上课;要有助教体系、作业体系,是一整个系统。而参与感是要有效真实互动,要互动的层次越来越高。怎么样用一个可以外化的方式感知到互动?那就是从最开始 10 分钟的一次答题,到设计好每多少秒有一次跟用户的互动,吸引注意力。

融合的核心是什么?我们认为有三个很重要的词,课程感、参与感、现场感。

城镇化、人口老龄化、AI&自动化、服务业占比攀升影响着需求端的变化。

但是问题是什么呢?整个过程很难结构化,要想知道这一个学生在这一节课里在哪个点上掌握的好不好,用一个小时的视频没法分析,像面授的过程一样是非结构化的,很难提取信息。

2008 年 MOOC 兴起,这是互联网教育的第一波:MOOC 博客。那个时代基本上用的是录播的视频,一堂课 40分钟,再加上文字的互动,是一个非常慢的过程。当时很多人对 MOOC 寄予厚望,后来发现行不通。第一波 MOOC 模式宣告失败,没有大规模的应用起来。虽然沉淀了很多好内容,好老师,但是用不起来。

还有一部分是AI自动化,AI和自动化并不一定显著的减少对社会人才的需求,但是会使得对人才需求的种类发生变化,越机械化、不需要那么多同理心的、不需要创造力的工种会被替代掉。更多人需要去利用这些AI技术,AI设备做更好的服务。这意味着对人才的培养方式发生变化,创造力的培养、同理心和人建立深度连接的能力更重要。

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首先看供给侧。

眼下,互联网教学服务载体通常表现能为一种兼顾优质内容与高频结构化实时互动的融合形式——录播 直播 微信。这个过程中,融合趋势表现出三个核心点,即课程感、参与感、现场感。在此基础上,不仅教育内容的互动形式变得更加丰富,而且还能在移动端完成教学传播,老师甚至可以通过微信群为学生和家长提供服务。

接下来我们看需求侧。

还有一些是现场感,方式就很多:可以做直播、老师点名、随时反馈,实时弹出来同学的表现、分组PK等,这些都有助于带来现场感的形式。

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教育行业本身就是一个众多环节的工种,AI赋能教育的场景中,需要在不同的环节做很多精细的工作,才会产生最终的效果。

3月21日,创新工场第三届“321创新教育峰会”在创新工场北京总部举行,工场教育领域投资团队以及90余位教育行业被投企业高管共同探讨AI赋能教育场景、职业教育的边界等两个话题。

另外一个是人口的老龄化,日本、台湾地区都已经开始进入这个过程,中国有些城市的老龄化比例也非常高。失能老人群体已经有四千多万,每年不断的涨,但是能够照顾失能老人的养老护理人员非常少。这个市场肯定会有更多的社会需求。

对于企业来说,最重要的是先清楚首先要解决的问题是什么,把这个问题想清楚,在这些方向尝试怎么用 AI 解决的效率最高,而且一定要落地到最后的指标。AI要想产生效果最好的方式,一定是每一次尝试都有结果,有反馈。

怎么产生呢?这里有一些例子,比如说课程感,一定是不能随时让他上课,需要预约时间、到点儿才能上课;要有助教体系、作业体系,是一整个系统。而参与感是要有效真实互动,要互动的层次越来越高。怎么样用一个可以外化的方式感知到互动?那就是从最开始 10 分钟的一次答题,到设计好每多少秒有一次跟用户的互动,吸引注意力。

一方面,教育产业在本质上提供的是内容和服务,形式相对非标准化。AI技术可以辅助教学内容和教学服务的标准化,让教学过程数据化,通过覆盖教、学、练、测各环节,进而提升教学品质。

哪些岗位和产业需要什么样的人是一个非常重要的问题,我们认为在这四个方向上有很大的变化和人才需求。

而线下的教育机构对于这三点非常了解,可以让学生不停的参与、有互动,有现场感。但是尝试做线上课会发现这些感觉不太容易塑造,要尝试各种新的办法去产生这个感觉。

过去,线上教育往往依托于视频录播 文字异步互动的远程教学形式,尽管可以完成优质内容的传播,却很难满足学生的情感互动需求。

这意味着做传统面授的机构会往线上走,做纯互动内容的公司会往课程方向走。比如原来在这个图顶顶端的工具类产品得到、流利说等,他们在不停的讲他们去做大学,要做服务,就是往更重的方雄走,去不断的塑造课程感。

以下内容来自创新工场合伙人张丽君演讲实录,我在不改动原意的基础上有删改。

近几年,创新工场在教育领域的投资呈现两大明显趋势,一是开展落地AI应用的教育项目公司数目激增。二是逐渐加强职业教育领域的投资,特别是在IT、AI相关的教育品类加码,创新工场投资了传智播客、小象学院等明星项目。

而线下的教育机构对于这三点非常了解,可以让学生不停的参与、有互动,有现场感。但是尝试做线上课会发现这些感觉不太容易塑造,要尝试各种新的办法去产生这个感觉。

现在则是一个融合模式:录播 直播 微信。很多教育机构发现如果让老师直播讲,有的人讲的不好,课堂里有很多废话,所以就把很多精致的环节做成很棒的短视频在课堂上使用。中间穿插很多高频的结构化的实时互动,有点像游戏。

以下内容来自创新工场合伙人张丽君演讲实录,我在不改动原意的基础上有删改。

这两个方面都已经被非常好的应用于新的一波教育项目中,无论是VIPKID,还是其他的做直播的教育项目都在开始往这个方向去尝试,在课堂里面增加更多的优质内容和互动形式,使得数据结构化,这样可以知道学生这节课参加多少次提问,更好的实现对于老师的教学质量、学生学习质量的分析,增加迭代速度。教育行业之所以能够发展很快,根本原因也是根据更多数据可被收集,更快反馈,更快迭代,所以整个产业发展更快了。

3月21日,创新工场第三届“321创新教育峰会”在创新工场北京总部举行,工场教育领域投资团队以及90余位教育行业被投企业高管共同探讨AI赋能教育场景、职业教育的边界等两个话题。

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这个图是去年我在内部分享的时候经常用的图,从上到下我们列了好多教学形式:从最轻的、最简单的到最重的服务。

创新工场每年都会分享两个最重要的主题,这是创新工场这一年最看重的投资方向和趋势:今年的关键词是 AI 教育、人才的供与求。

招管培de 各个环节都有很多事情可以做,这些人的招聘非常重要,因为量很大,要充分的分析他们的特点,分析应该招什么样的人,招过来之后看怎么培训他是最快的。这都需要很多的数据分析进而提升效率。业绩指标也会落实下来,落实到一个岗位一个人效,通过这样的方式真正把成本降低下来。

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劳动力在未来几年发生的变化是我们认为最重要的因素。首先是劳动力在减少,未来十年能够进入到市场的劳动力人口是在慢慢下降,供给一稀缺就意味着劳动力的成本会不断提升。

人才的供与求

我们发现教育行业正在不断的往中间走:下面的人想要往上走,因为他希望提升效率,人员的成本不会这么高;上面的人想要往下走,因为他们过去的方式不能保证教学效果。他们各自都有自己的优势和劣势,就开始往中间走。这是我们看到融合的趋势。

教育是一个人力资本密集的行业,老师的成本占到百分之四五十,还有市场销售的成本,最后落下来很多是人的成本。所以提升每一个关键岗位的人效是非常重要的一件事情。那怎么降低人效呢?需要AI帮忙。比如,在市场侧很重要的是做精准的用户画像,进而更好的去投放,做精准的用户传播。而在销售这条线里,需要了解什么样的销售适合接待哪一波客户,需要有用户画像去更好的匹配度。班主任这一侧是智能批改和考评,把工作流程化,降低成本。

创新工场每年都会分享两个最重要的主题,这是创新工场这一年最看重的投资方向和趋势:今年的关键词是 AI 教育、人才的供与求。

而在未来,可能是完全的AI老师,AI助教,AI同学。但是现在这个阶段AI还没有完全到那个状态,AI还没有办法完全替代老师,情感的连接、陪伴、学习动力的激发这几方面现在的AI还达不到,但是未来可能可以。

那AI到底怎么赋能企业呢?场景是什么?我们认为,AI就是帮助企业追求更高的性价比:更高的品质和更便宜的价格。

在看人口的老龄化。日本、台湾地区都已经进入了人口老龄化阶段,中国有些城市的老龄化比例也非常高。其中失能老人的群体已经有四千多万人了,每年还在不断的涨,但是能够照顾失能老人的养老护理人员非常少。这个市场肯定会有更多的社会需求。

越来越多的产品把价格定在200到2000块中间,没有那么便宜、也没有那么贵,最后定在哪里会根据不同的年龄层和学习品类而产生不同的业态。

首先是城镇化率:目前中国的城镇化率达到百分之五六十,但是这个过程还没有结束。城镇化率会带来的现象是人口集中,增加城镇中公共服务设施的需求、教育培训的需求。

融合的核心是什么?我们认为有三个很重要的词,课程感、参与感、现场感。

哪些岗位和产业需要什么样的人是一个非常重要的问题,我们认为在这四个方向上有很大的变化和人才需求。

更高的品质怎么做到呢?教育行业的核心是个性化,是因材施教。个性化的场景有两个部分:一是在内容生产迭代上,AI 一定要应用到内容的生产和迭代里面去,内容是核心;另外一个是提高评估质量,过去的模式对教学质量的评估很慢,评估周期也很长,但未来可以让评估更高频,这有助于整个行业快速的迭代,也是在教学不同的环节进行更精致的评估。

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