“AI+教育”是發展的方向。未來AI+產業這一定是趨勢，等於前幾年說的網際網路+是同一個道理。人工智慧的發展將極大的提高未來社會的經濟發展。

“AI+教育”基於大資料以及對個體的資料分析，能夠給孩子的教育進行針對性解決。這個是現在傳統的教育解決不了的問題。舉例說明：每個孩子的掌握知識點是不一樣的，但是每個老師要去判斷以及針對性輔導很難，但是AI確可以容易做到。

線上教育不變的是教育本質。教育的本質是育人，所以線上教育解決不了孩子的育人問題，但是能解決專業、成績問題。這就決定了AI代替不了老師，也取代不了線下教育。線上教育一定是要找準自己的核心競爭力在哪裡？是技術還是師資？如果不能解決這兩個問題存活不了。

為什麼一定要AI+教育呢？本質上就應該看，AI+教育到底創造什麼核心價值？

而這一定是基於使用者價值與效率維度上的，不然是沒有商業價值的。教育的領域比較寬，這裡以以提升具體可衡量的能力領域為例，這一塊已經夠大了。

使用者價值層面——大規模滿足使用者的個性化學習需求

首先必須明確使用者的核心價值是什麼？使用者需要提升能力，這是根本，所有的設計都是為了這個目標。

AI的技術邏輯是這樣，標註資料叫做能力提升，然後告訴機器，達成這個結果是好的，機器然後不斷的收集資料進行深度學習，達到使用者想要的結果。就像阿爾法狗只要看棋譜，最後輸出的結果是贏對方，機器就在不斷的進行學習達到這個目標。

基於這一點，AI第一步是需要拿到使用者的資料和內容資料，然後拿到足夠的資料後進行自我學習，可以針對每個人提供個性化的解決方案，讓使用者的能力值得到提升。

總結下，就是AI的技術原理帶來的使用者價值就是大規模的滿足個性化的能力的提升。

難點1——知識點和解決方案如何進行資料標註和匹配？

但是如何做到大批次的個性化，這裡面有很難很難跨越的點。

在AI層面，實現精準化的匹配，需要資料標註。

具體表現為，一方面是使用者的能力項的定義需要明確，另一方面是解決方案需要足夠精準。可以把能力項和解決方案都定義為資料，並進行標註，那這資料到底如何細分和標註，才能讓機器進行有效的深度學習，這是很難的一個點。

而另外，給使用者推薦的內容又必須圍繞精準的能力項進行匹配，這樣效率才能更高。比如需要如何做主圖最佳化，如何做標題最佳化，如何做銷量遞增，如何設定下架時間。否則，根本就無法匹配出來。

而這對於現有的內容體系是需要進行重新的構造並進行資料標註。這將是一個很大很大的工程。

匹配也是很難的一個點，裡面的維度就更多了，比如同樣的知識點薄弱，學習時間是6個月和3個月的推薦維度是不一樣的，還有提升的難易程度等等，一些列複雜因素，需要不斷的調優。

難點2——提供給使用者的解決方案如何做到有效？

從機器識別需要提升的能力項，到推薦的方案，到完成學習，到能力的提升，這裡面是有鴻溝的，在學習領域，不是拿到了方案，使用者都能完成提升的。

學習的主體是使用者，不是機器。所以現在很流行的機器去考試，只能證明機器是發展到一定階段，但並不能直接等同於使用者能力提升。阿爾法狗的任務就是直接打敗對手就行。而教育不行，因為學這件事情是需要使用者自己去消費完成的。

所以機器更多的是在提供使用者方案層面的價值，這塊可以不斷的根據使用者行為進行調優，並反饋給內容端。但是使用者學習的過程的效果並不在AI的可控範圍內。這裡需要內容端大量的配合。AI要給使用者一個解決方案，可是內容根本無法承擔這個職責，這肯定是不行的。

這裡不可控的因素太多了，比如同樣的上課，同樣的教室，同樣的老師，不同的人的理解力不一樣，學習的主動性也不一樣，還受到課後各種外部的因素影響。

這一切都會影響到AI+教育的目標的實現。

所以，需要內容、服務都圍繞著AI的思路進行重新設計。這是很難很難的。

為什麼說人的作用不可替代

AI確實是可以解放很多重複性的人力勞動，但是從AI+教育對解決方案端的內容和服務的要求可以看出，人的因素非常重要。

比如完成內容的重構，需要老師，這是極其大的工作量，而且每年還不斷更新；解決方案的效果的好壞很依賴人，機器是冰冷的，人是有情感的，不管是克服惰性還是關懷，人在學習中有人陪伴效果也會更好。

整個過程中，一定要平衡好人和機器的關係，既有體驗的因素，也有成本的因素。如果體驗好了，效率跟不上，那整體的價值還是沒法發揮，反之亦然。

AI+教育 與智慧商業

未來商業的形態是智慧商業。智慧商業在教育領域是怎麼樣呢？

智慧商業有幾個特徵：1、大規模的實施線上 2、滿足使用者的個性化需求 3、不斷的迭代更新。而這其實也就是AI+教育的思路。

所以，在這個領域，更願意將AI+教育的AI當做一種商業思維，而不是單純的技術。本質上是教育行業結合AI技術的特點，重新去構建教育的內容、技術和服務體系，最終大規模的滿足個性化的使用者需求，從內容匹配到實施都為此準備，都能切實提升使用者的能力。

從教育發展規律來說，這也是符合規律的。論語云，有教無類，因材施教。1對1教育火的背後，也孕育著市場對於滿足個性化的認可。如果能夠透過AI，實現大批次的個性化，這豈不是更好？

如何從商業角度衡量AI+教育的價值

AI+教育，看起來很美，難度也很大，那很實在的，在商業中，如何看AI+教育的價值呢？

第一，將指標可衡量化，只有可衡量化了，才更有說服力。這是教育培訓很難做的，因為學習是綜合性的因素，除了學習時，還有學習外的影響。做教育培訓，特別應試類的，很明確的目標就是提分。這會很難，但是一定可以拆解，有辦法去衡量，而且已經有人在做了。

第二，使用者為這個目標所花費的成本，包括時間和金錢。是不是跟原來比有更明確的綜合提升。因為技術是普惠的，AI+教育也是。如果反而成本會更高了，那這沒法算是成功。

第三，從企業角度來說，首先要看使用者是否為此買單了，其次，一定要看運營效率是否提升了，成本結構是否健康。這樣才能持續提供服務。

總之，時刻記得服務的是使用者，不管是原來的技術，還是AI，還是內容，還是服務，都是從服務使用者的角度出發，在這個基礎上，運用技術，哪些可以透過機器完成，哪些必須需要人的參與，綜合起來，在使用者價值和成本上獲得競爭力。

AI+教育的團隊組織

綜合上面的描述，AI+教育下，本質上是創造更優的使用者體驗，同時，又是能結合機器，提升了運營效率。本質上是屬於產品驅動的。

而這產品的價值的體現，需要透過技術，內容加服務一起設計完成。

這是核心競爭力。跟靠營銷拉動的邏輯完完全全是兩碼事。

如何改造技術架構，怎麼改造內容，怎麼設計內容產品，怎麼定位不同的角色，都是面臨的挑戰，就像軍事中，火槍、坦克投入戰鬥中，對排兵佈陣都會帶來新的變化，只有這樣才能發揮先進武器的作用。

所以，對於未來的教育，是需要有技術+內容+服務綜合一體的團隊。

第一， 需要具備極強的智慧商業的思維，在這個層面上，AI+教育更傾向於是一種思維。

第二， 團隊必須要懂切入的行業，懂使用者，技術一定要落腳於客戶價值和企業的運營效率。

第三， 堅信人的力量，AI可以幫助人類完成很多重複性的工作，但是人是有感情的，尤其是教育領域，一定要重視人的作用。

這對於傳統教育機構來說，要做AI+教育，很難，因為需要改變的太大了，基因很難變，加上之前線上教育那波的經歷，依舊活的挺好的，估計擁抱的動力更不大。

而非傳統教育行業的切入，又勢必面臨的問題也很大，因為這裡需要內容、需要技術、需要品牌、需要服務，是相對來說比較重的模式。