2019年3月28日-3月29日,零界·新經濟100人2019年CEO峰會在北京隆重舉行。從傳統線下轉到線上,從人工轉向智能,從一二線城市發展到三四線城市,新的變量不斷影響著教育行業的發展。極課大數據創始人、CEO李可佳受邀參與論壇:教育行業新變量,并分享了他對教育行業的理解。
左起:藍馳創投管理合伙人朱天宇、慧科集團共同創始人兼CEO岳喜偉、極課大數據創始人兼CEO李可佳、美術寶創始人兼CEO甘凌
李可佳表示,在K12教育領域存在兩個變量,一個是慢變量,一個是大變量,數據是個底層,可以訓練不同的模型、訓練算法形成人工智能,這個能力可以慢慢解決行業的一些具體問題?;跀祿?,基于現在的科技,可以進一步的發展,不是去取代老師,而是至少提高這種決策的精準性以及響應效果,這是比較可期的。極課大數據現在在做的事情,希望通過技術去驅動教育的公平。
以下摘取了李可佳在本次論壇上的部分發言:
極課大數據創始人、CEO李可佳正在分享觀點
問題:我們已經可以看到、可以用到的一些技術,給我們自己的業務帶來哪些新的變化、新的可能,有什么體會?
李可佳:第一,我們正在經歷一些變化,如果要講技術的話,站在我的角度,K12這個領域里面我們首先面對的是什么樣的變量?第一是慢變量,大家都是能夠感受到的,比如學?,F在信息化的基礎設施在提升,老師的年齡結構在改變,教師的信息化素養也在提升,這是我們K12眼里的慢變量。這個慢變量的范式是否會在某一個時間點升級?比如因為年輕的老師能夠掌握新的技術,那他可能會突破原來的題海戰術、經驗式的教學,他可以利用數據更好的做自己教學范式的升級。
第二,實際是一個大變量,在我們的K12賽道里,政策影響是一個比較大的變量,但這個變量本身有一定的可期性。本質上是因為我們培養人的目標在發生一些微妙的變化,比如現在大家都在用人工智能解決行業問題,但作為一個教育工作者我們有沒有考慮過未來我們的孩子畢業以后可能不止跟身邊的同學競爭,可能真的要跟那個時代非常強大的人工智能競爭,這個政策變量的背后是對原來知識的要求轉變成對素養、能力的要求。
回到新技術這個點,首先數據是個底層,可以訓練不同的模型、訓練算法形成人工智能,這個能力可以慢慢地解決一些行業的具體問題。其次,相對遠一點來講,在整個K12的教學環境下,比如5G對分散場景這種建立,尤其在直播環境下的這種低延遲、高帶寬,其實可以對行業帶來很多新的體驗。因為教育行業過往存在一個中心化的結構,區塊鏈是不是能夠在分散版權,在內容創作和價值鏈上做一些顛覆,這可能是三到五年之間我們這個行業的變化。
問題:現在在普惠化個性化教育走到哪里?有什么機會和挑戰?
李可佳:從愿景上講,我們希望能夠去驅動教育公平,我相信這是所有做教育科技或者從科技賦能教育的最根本情懷。
從方式上,首先我們面對現在大班教學的環境,老師面對這么多的學生一定會存在教學的累計誤差,或者存在某一部分學生盲區,存在原來的這種教學方式依賴于經驗,依賴于題海戰術,其實我們也是這樣高考過來的。但實際上,如果有新技術進入到這個學校,其實可以更好的去識別,找出學生的關鍵問題,包括班級的典型性問題。過往的環境雖然老師有經驗,但還是不能很精細的識別這些問題。所以如果能夠借助這樣的系統,他就可以得到更好的效率提升。
我拿醫療行業舉個例子,因為國內比較成熟,大家可能聽過IBM的一個明星系統,實際是建立在美國醫藥學會一套CDSS的臨床決策支持系統的框架之上。醫療和教育一樣,我們面臨的是很多非結構性甚至半結構性的問題,非常復雜,基于數據,基于現在的科技,可以進一步的發展,不是去取代醫生和老師,而是至少提高這種決策的精準性以及響應效果,這是比較可期的。
問題:普惠教育本質上有兩個問題,一是成本上可不可以負擔,二是教育服務的水平、質量是不是均質。通過技術手段的應用,使得對老師的依賴降低,可以達到一些均質服務的效果。這個是不是可能推行下去?
李可佳:去年大家關注的一個新聞是成都七中的優質資源通過互聯網的方式到達了邊遠地區。運用AI教學技術,成本可以無限降低,這實際是從教育的內核爆發,驅動這種能力更好地輻射到邊緣地區。極課大數據現在在做的事情,希望通過技術去驅動教育的公平。原來的教學方式依賴于經驗、題海戰術,我們將大數據技術運用到教學中,可以更精細地去識別,找出學生的關鍵問題,提升學習效率。