精锐教育集团副总裁焦典:技术创新如何推动教育进步?

2019年9月18-19日,2019 DEMO CHINA创新中国·未来科技节在杭州未来科技城学术交流中心举办。精锐教育集团副总裁焦典进行了主题为《科技赋能教育——势与实》的演讲。

精锐教育集团副总裁焦典

犀利观点如下:

1、教育的人你要懂科技,科技的人要懂教育后端,这是一个最大的融合性趋势。

2、人工智能的本质就是统计学。

3、教育行业内有两个模式——剧本跟演员。

以下为演讲实录,未经嘉宾审核:

感谢创业邦的邀请!今天的“中国教育新影响力论坛”对于教育者来说是特别喜欢的,在古罗马包括春秋时期,在我们城镇中心每个地方都有一些人在号召着大家去传递自己的理念,今天我们相当于回到了那个时代,这里是教育传递的场所。这样开放式的环境也需要开放式的技巧,所以我会边讲边向大家传递一下或者跟大家共享一下。

我的演讲主题是“科技赋能教育”,其实我要强调的是用势实说话——“势”就是势头,“实”就是说点实际的。

在很早之前,大家有没有听说过一个叫101网校的,我是在1998年就上101网校的。

1998年就出现了101网校,代表着什么?也就是说,教育这个行业其实注定或者说从它诞生的那一刻起,这几千年来无论作为谁都想用科技去颠覆、改革、创造的。

第一教育的资源存在着稀缺性,从宏观层面看,国家如果需要人才,需要靠教育。从微观层面看,以前在公立学校里1对60个人的授课模式,老师照顾不到个体之间的差异,所以你也需要科技去了解个体学习路径是什么,提供适合个体学习路径的解决方案。从宏观和微观层面都说明教育需要科技赋能的。

我相信大家来到创业邦的现场,估计都有创业或者正在创业或者准备创业的打算,关于创业,我跟大家分享的第一点你要看大势,这里有有两个好消息。

2018年以后幼儿园和小学段的适龄人口结束负增长,开始走向正增长。到2020年初高中适龄人口基本结束了负增长,也开始走向了增长。如果从创业的角度来看,你的用户已经慢慢在恢复了,包括二胎的政策。对于K12段,对于未来K12以上人口的第二次冲击会上来,所以这是第一个大势。

在第一个大势里面我们要看实际,说点实话干货是什么?这些人在哪儿?这些人是在北、上、广、深吗?这是抛给大家的问题,未来的市场在哪里?如果要做教育,是不是做一线城市?这些增长的人口在哪里?这取决于最后的战略选择和城市的选择计划。

第二,2018年到今年,教育部出台了七个文件来规范市场,这传递出了什么信息呢?

我刚提到教育是一个国家的人才策略,未来国家需要什么样的人才和其他国家竞争,都在国家意志中体现,国家意志转化成政策——所以七个政策文件挑出一个最重要的是2019年2月23日国务院印发《中国教育现代化2035》,大家可以从中看看我们国家未来想要什么人才,这是我们的国家策略,也就是大家所谓的商机。

第一职业教育,终生学习;第二家庭教育,素质教育;第三教育信息化、智能化,这都是我们国家需要未来的人才,不像现在依赖“千人计划”往外引进,未来国家自己就要培养出符合“千人计划”的人,所以做教育行业是有需求在的。刚才好未来集团副总裁兼产业基金总裁蔡翔也分析到了,望子成龙是我们的信仰,是我们远东地区的信仰,中日韩也是一样,大家都是有高考的,都是有补习班的。

既然这是我们的信仰,需求是在的,这需求有可能会被过度放大,让家庭产生焦虑,甚至一年之间出现七个红头文件专门针对这个行业。所以大家做教育行业就一定要了解国家他要什么样的人才,往哪个方向走,你的创业风口就在哪儿。

通过数据大家可以看出: 1998年我已经上101网校了,2013年因为直播技术兴起产生新的友商,产品进行了颠覆跟升级, 2014、2015年,4G技术的升级,拍照、搜题,这都是从工具转化成流量。

工具到流量出现了一个最大的问题——流量怎么变现,这也是困扰着很多在线教育工具类公司的问题。作业帮目前是比较不错的,最终要强化教研。所以在大趋势面前,无论大家的背景是科技类还是教育类,教育的人你要懂科技,科技的人要懂教育后端,这是一个最大的融合性趋势。

所以在未来我们可以看到有几点:第一人工智能,像机器学习,大家有可能会把人工智能过度概念化,人工智能的本质就是统计学。刚才松鼠AI的伙伴也展示了贝叶斯微积分、向量回归模型都是统计。所以人工智能在它诞生那一刻起是基于统计学,不断做抽样,快速的随机抽样。还有一个就是归纳和汇总,微积分原理是要分类聚类,人工智能通过这个原理让大家可以掌握知识点的学习路径,而且人工智能走过很长一段时间的弯路。

第一本关于人工智能著作其实诞生在1947年,这是什么概念?1946年在科技类创造了一个被称为跨时代的产品或者说是一个巅峰机庞然大物——滨州大学第一台计算机,1947年就有第一部人工智能著作,但是1947年一直到1970年代的早期人工智能所有的理论是谁来挑这个大梁?是由神经学家,意义是什么?神经学家想让电脑学人脑,用电脑去学习人脑的处理信息速度思路,这个肯定不对的。

70年代末在算法领域有了新的突破,机器就是机器,所以用统计学重新让机器回归到它该做的事情,就是做大量的并行计算。理论的探索也是有很多的缺口和很多的坑。另一个是区块链,它主要是在会员体系认证,包括它的溯源体系,信任体系上有很大贡献。

AR、VR教育和娱乐化这两个可以并行在一起,叫教育和娱乐,这是娱乐化。但是AR和VR目前最主要问题是在设备,比如 15分钟左右就会产生眩晕。目前在市面上主要还是在高年龄段,像职业教育做一些医学手术类,工程类也是可以用。但是在低龄段用AR很少; VR的使用场景是用iPad做一个看图识字跳出来一个小恐龙,类似这样一系列教研教具是OK,但是更多VR类互动很难。所以说现在还是受制于VR设备技术的迭代和颠覆。

娱乐化不用说了,做早幼教是必须的,通过游戏化的形式,符合儿童发展的心理学和脑科学认知的原理。

刚才提到大数据的问题,为什么要讲大数据跟OMO?对于第三方机构,当学生一周在你这上两到三次课,其余时间学术在公立学校会发生什么?其实你并不知道,所以他的学习路径你是没有的,这样就不是一个全链条。等到学生来上课的时候你又没有办法针对他的学习情况做定制,所以产生了OMO——通过一些小工具学习路径让他重新获得整个学习链路,所以这是OMO的整合。

关于混合现实,无论在素质教育领域,还是在学科教育领域都是非常有意义的,特别是AR、VR还是要解决眩晕延迟性的问题,而且混合学习场景能激发孩子的信心。

关于底层应用,比如云计算,边缘计算解决算法和基础设施的,大数据是解决知识图谱和整个数据分析。人工智能这块主要是解决类似学员的情绪定义,语言识别等一系列的问题。智能硬件是教研教学教具。最后大家很缺失是脑科学,做教育跟做IT有什么不一样? IT围绕着数据四个方向:数据产生,数据传输,数据存储跟数据利用。

数据产生,什么产生数据?比如在Facebook上发布信息,这也是商业源头,因为用户产生了内容,产生了数据。比如小红书,数据传输就是刚才说的直播,未来可能要结合SR混合虚拟现实的技术,通过这样的形式身临其境地实现数据传输。数据存储就是我说的大数据分析,包括你的学习路径、知识图谱。最后数据的利用,基于这些知识图谱应该给用户推送什么样的学习内容。所以这是整个数据行业,可以说跟信息行业相关的。

教育行业相关的教学练测评,这是几个核心的标志性动作。前面所有都是跟教有关系,无论变换承载的形式,通过AR的形式通过互动形式给到学习者,但是我们从来或者说很少考虑到一个真正学习者,如果只是换了测试信息载体,但是没有考虑到他的大脑是否能够在这个时间节点上更有效率吸收这些知识。

脑科学,如果要突破是需要更多投入,大脑发育、心理、认知,怎么在幼小阶段影响到后期。脑科学是大家可能会忽视,作为学习者个体来说是最有用的,现在技术基本上都在教而忽略学习学的过程。

创业要避免“大坑”,比如说素质教育,第一个是素质教育没有很明确的标化和很明显的亮化可能性。第二个是比较具像化的产出很难,很少。

目前来说素质教育是很谈用科技实现,因为很难量化,很难标化你的产品,也很难通过技术赋能,更多是通过一些租学类、打卡类的程序监督学员的学习习惯,通过学习习惯改进从而能看到成绩进步,所以在素质教育领域,科技需要走漫长的道路。

还有一个科技是大家会忽略,孩子无论在线上还是线下的环境,他所身处的学习环境这也是高科技的存在,真正好的科技是科技与人为本。

教育行业内有两个模式——剧本跟演员。好未来偏剧本驱动,它是后端教研体系非常强,产品化程度做的非常好。所以是用剧本去选演员,老师几乎是按照这个剧本去演就行了,具有标准化。新东方反过来,演员即老师决定剧本。

大家如果选择教育行业的创业,到底是剧本还是演员?大家要选好这个配比,这是教育行业很重要的两个平衡,大家要在自己创业或者准备创业过程中一定要思考清楚,今天我的分享就到这,谢谢大家。

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