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培訓機構管理軟件：本文將以網(wǎng)絡教育為例，按照“人工智能技術——人工智能能力——應用場景”的邏輯順序，分析:什么是網(wǎng)絡小班化的人工智能+？

就像前幾年的“互聯(lián)網(wǎng)+”一樣，最近兩年，“人工智能“突然成了熱門話題。一切都可以是人工智能，現(xiàn)在你正在和別人聊天。如果你不談人工智能，似乎你跟不上時代。

作為“永遠的風口行業(yè)”，教育行業(yè)永遠不會放過任何風口上的任何概念。一夜之間，線下，網(wǎng)上，ToB，ToC，老牌機構和新企業(yè)都開始或多或少地談論人工智能+的創(chuàng)新和轉型。快速發(fā)展的組織也開始實施產(chǎn)品并投放市場。

當然，由于技術水平、經(jīng)濟實力、理解和設計深度的不同，每個家庭實際做的事情在深度上也不同。有些產(chǎn)品真的很棒，極大地提高了教育的效率和質(zhì)量，還有很多產(chǎn)品人們看不到“人工智能”到底是什么。這導致了兩種極端的印象:開口談論人工智能+的人要么是頂級玩家，要么是騙子。

為了在當前嘈雜的聲音中梳理出一條線索，本文試圖以網(wǎng)絡教育為例，從最底層的技術概念入手，按照“人工智能技術——人工智能能力——應用場景”的順序，冷靜思考網(wǎng)絡小班中的人工智能+是什么。

人工智能技術 首先，就當前的“人工智能”概念而言，以下類別的技術更具代表性(以下只是示例)。

文本分析:從文本中提取特征詞，并通過統(tǒng)計和機器學習方法進行量化，以促進對句子結構、意義、情感和意圖的理解。 語音識別:根據(jù)不同應用場景的需要，人類語音被轉換成計算機能夠識別和處理的信息。 自然語言生成:從計算機數(shù)據(jù)中生成可用于人機交互的文本、圖像或自然語言。 生物特征識別:通過對語言、圖像、觸摸識別、肢體語言識別等信息的處理，人類和機器之間可以進行越來越多的自然互動。 虛擬代理:機器人被用來代替人類做一些特定的工作。隨著技術的發(fā)展，應用模式正逐步從簡單的聊天機器人轉變?yōu)楦酉冗M和精細的分析、交互和執(zhí)行系統(tǒng)。 決策管理:將規(guī)則和邏輯插入人工智能系統(tǒng)的引擎，用于初始設置和訓練；以及通過持續(xù)維護和調(diào)整的輔助或全自動決策。 機器學習平臺:提供算法、api、開發(fā)和培訓工具包、數(shù)據(jù)和計算能力，以設計、培訓和部署應用程序、流程和其他機器的模型。目前，它主要用于預測和分類。 深度學習平臺:一種特殊類型的機器學習，由具有多個抽象層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡組成。目前，它主要用于模式識別和分類應用。 機器人流程自動化:使用腳本和其他方法來自動化人類活動，以支持高效的業(yè)務流程。 人工智能優(yōu)化硬件:包括從通用圖形處理器到可編程器件(如現(xiàn)場可編程門陣列)，再到專用集成電路(如TPU)的定制設計、開發(fā)、嵌入和優(yōu)化，使硬件設備能夠有效運行面向?qū)ο蟮挠嬎愫蛨?zhí)行。 人工智能能力 在第二步中，通過對上述各種人工智能技術的深入挖掘和組合，可以實現(xiàn)哪些人工智能功能(以下只是示例)？

智能語言和文字處理能力:如語音和文字識別、實時翻譯、語音合成等。 計算機視覺:例如，人臉識別和美化、圖像識別和自動處理、視頻分析、各種光學字符識別等。 模擬和仿真技術:例如，各種機器人、自動客戶服務系統(tǒng)、自動銷售系統(tǒng)等。 智能決策:例如，實時操作流程管理和監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)、一些業(yè)務決策引擎平臺等。 智能硬件:如智能家居產(chǎn)品、智能可穿戴設備、具有自動駕駛功能的汽車等。 應用場景 第三步:在網(wǎng)上小班的教學和服務過程中，哪些環(huán)節(jié)可以(或可能)與上述人工智能技術相結合，為提高教學質(zhì)量、效果、效率或降低成本提供服務(以下只是例子)？

就目前人工智能技術的發(fā)展水平和應用實例而言，可以從產(chǎn)品人工智能、服務人工智能和管理人工智能三個維度對各種人工智能技術和在線小班化應用場景進行整合和探索。

產(chǎn)品的人工智能方面 人工智能評估:

在線小班教學模式的核心價值之一是，它不僅提供了僅次于1V1模式的高度個性化的教學，而且提供了比學習更好的課堂學習氛圍，同時比1V1模式更經(jīng)濟實惠。

為了達到這一理想效果，網(wǎng)上小班教學面臨的首要問題是如何科學合理地進行分班，以保證基礎水平和學習能力相近的學生被分成一個小班。

當然，根據(jù)學科的不同目的，這種學習能力需要細分為幾個維度，如記憶能力、理解能力、分析能力、表達能力、應用能力等。而且，隨著學習過程的不斷深入，經(jīng)過同一周期的學習，每個學生對本學期所學內(nèi)容的掌握和上述能力的提高仍有不同程度的提高，并逐漸拉開差距。

因此，多維度、高精度的評價尤為重要。實際情況是，由于自身的實力和成本，許多網(wǎng)上小班產(chǎn)品在這方面基本上是流于形式，使用試卷、教師的手工面試(許多組織甚至銷售人員或助教的面試，不可避免地會有不同的評價標準和不完整的評價維度)，甚至簡單地根據(jù)年齡、年級或?qū)W生在學校的考試成績來分班(K12對于分班或大班來說是可以接受的，而素質(zhì)教育的小班必然會受到競爭對手的限制，只使用這種考慮)。

同樣，在安排新入學班級時如此敷衍了事的組織在復課時基本上不會進行深入的重新評估，而是根據(jù)授課內(nèi)容直接復課。這些操作很難真正體現(xiàn)在線小班的價值。長期以來，沒有明顯的外部訓練效果。很難實現(xiàn)組織的高一次性轉換率和更新率，并且不可避免地會陷入高客戶獲取成本的流動漩渦(無論如何都看不到效果，只有比誰花在廣告上的錢更多)。

這是大多數(shù)網(wǎng)上小班組織面臨的問題，而一個精心設計和維護的人工智能評估系統(tǒng)可能是解決這個問題的最有效的方法。

人工智能課:

如果我想享受1V1高度個性化的教學服務，而又負擔不起高昂的教學費用，我該怎么辦？

隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，高度模擬的虛擬教師課程逐漸向我們展示了解決這一問題的希望。通過對學生學習數(shù)據(jù)的智能分析，并與學生庫中的教學大數(shù)據(jù)進行比較，人工智能教師不僅可以根據(jù)需要提出教學和實踐內(nèi)容，還可以對學生進行有針對性的教學和培訓。

同時，人工智能教師可以根據(jù)自己的需要改變自己的身份、形象和交流方式，并且始終保持耐心，無疑可以極大地激發(fā)學生的學習興趣，減少學習的無聊和疲勞。

更重要的是，這種虛擬教師可以根據(jù)行業(yè)內(nèi)最好的教師來設計和持續(xù)維護，真正實現(xiàn)名師的陽光。以前，網(wǎng)絡教育的使命是讓世界各地的兒童都能享受到最好的教育。

在未來，人工智能+網(wǎng)絡教育所能實現(xiàn)的是，一些偏遠地區(qū)的孩子不僅可以享受到最好的教育質(zhì)量，還可以有專門為他們設計的課程和家庭作業(yè)，這些都非常便宜。

當然，不可否認的事實是，人工智能的常規(guī)班和真正的教師小班都有自己的優(yōu)勢。從目前的實施水平來看，這兩者不能完全相互替代。

因此，目前的趨勢是，從人工智能課程開始的公司正在開發(fā)小班課程，而從小班課程開始的公司正在學習人工智能課程。

這兩種產(chǎn)品在同一家公司內(nèi)共存似乎將成為一種趨勢，這種結合基本上有兩種形式:

市場營銷中的勞動分工被用來獲取不同的屬性類別。與此同時，單位價格低、推廣更容易、速度更快的人工智能類也可以作為私有流池，以消耗單位價格高的小類。 這種形式是產(chǎn)品的組合，也就是說，出售給學生的課程包包括一定數(shù)量的人工智能課和一定數(shù)量的小班。在讓學生同時享受兩種教學形式優(yōu)勢的基礎上，產(chǎn)品成本進一步降低。 人工智能輔助教學:

對于網(wǎng)上小班來說，老師是個頭疼的問題。

一方面，雖然這種形式?jīng)]有1V1那么多的教師，但隨著規(guī)模的擴大，大量的教師隊伍是不可避免的。好老師既貴又少，經(jīng)驗少的老師會影響教學效果。一些組織會試圖稍微擴大班級類型，以減少對教師的需求比例，但在擴大后，人們發(fā)現(xiàn)學生的體驗再次直線下降！

同一個老師教同樣的內(nèi)容，在一個小班里增加2到3個學生，這種體驗會下降到哪里？

主要原因在于教師現(xiàn)場控制能量的稀釋。這個問題對于處于特殊低年級和低年級階段的學生或者對于素質(zhì)教育的內(nèi)容來說尤其明顯。低年級學生的自我控制能力和集體意識不足，學習素質(zhì)教育的壓力和意識不強。

對大多數(shù)人來說，學習本身就是一種反人類的勞動。與此同時，在線教育在現(xiàn)場氛圍、現(xiàn)場控制方式和儀式感方面不如線下教育。因此，當班級規(guī)模稍微擴大時，老師就越來越難以準確及時地找出哪些學生眼睛模糊，哪些學生看起來模糊。在人工智能的幫助下，它已經(jīng)成為許多解決方案之一，具有相對一勞永逸的屬性。

人工智能的輔助教學體現(xiàn)在兩個方面。一方面，輔助教學教師通過計算機視覺技術，隨時跟蹤學生的課堂狀態(tài)，并給出預警，提醒和協(xié)助教師關注每個離家出走學生的課堂狀態(tài)，實現(xiàn)干預和糾正。另一方面，通過對這些數(shù)據(jù)的收集、分析和比較，教學管理團隊可以為教學內(nèi)容、形式、課件、教學技能等的持續(xù)改進和優(yōu)化提供支持和參考。

人工智能教學設備:

這部分主要涉及硬件教學產(chǎn)品的開發(fā)和更新。注重成本的硬件改造更多地集中在在線教學、雙師型教學和ToB場景中。目前，實體輔助教學機器人和虛擬現(xiàn)實設備的開發(fā)和應用是在線小班場景的主流，產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊。真正的人工智能產(chǎn)品仍處于概念和最有價值產(chǎn)品階段，暫時不會討論。

人工智能服務 與產(chǎn)品的人工智能相比，在服務的人工智能領域，各種人工智能場景在實際開發(fā)和使用中似乎更加頻繁和廣泛，許多企業(yè)通過這種方式取得了巨大的成功。

自動作業(yè)修正:

照片和主題搜索軟件已經(jīng)遍布各地。具有自動批改作業(yè)功能的應用程序已經(jīng)全部進入校園，其中很多已經(jīng)被刪除，因為其中一些應用程序涉及廣告、游戲和其他不適合兒童的內(nèi)容。以一種更放松、更有趣的形式安排少量的課后重點練習并完成自動糾正，不再是一個技術問題。

從長遠來看，這一功能不僅比助理教師手動評分更具成本效益，而且通過其即時反饋和智能作業(yè)調(diào)整功能，結合下面將討論的自動回答功能，將實現(xiàn)更好的學習效果和學生體驗。

自動問答:

批改作業(yè)不是目的。在人工智能和大數(shù)據(jù)的支持下，學生的錯誤答案被自動分析并給出正確的答案。同時，添加相同類型的主題或自動調(diào)整后續(xù)作業(yè)的內(nèi)容和難度，以確保有效利用學生有限的時間和精力。批改作業(yè)的價值在于幫助學生克服疲勞，提供及時、高水平的自動答疑。

自動化客戶服務:使用人工智能構建自動化客戶服務系統(tǒng)是以超低成本實現(xiàn)24小時客戶服務和快速響應大規(guī)模并發(fā)訪問的最佳方式。

學習數(shù)據(jù)、效果和建議由三方自動呈現(xiàn):

對于低年級、年輕甚至整個K12階段，教育產(chǎn)品涉及三方:學校、學生和家長(在學校內(nèi)部，關心學生具體學習條件的人還包括教師、助教、銷售和客戶服務)。

產(chǎn)品的使用者和付款人不是同一個決策者，也不是同一個促進學習、輔導、更新、支付、推薦或接收的工作者。因此，學生的學習數(shù)據(jù)、學習效果、學習建議等數(shù)據(jù)如何以及在多大程度上自動在三方之間共享，是決定企業(yè)運營效率的重要支撐。

管理人工智能 建立一家在線教育公司并不太復雜，這也是為什么一夜之間有這么多在線教育公司，而僅僅幾年時間，一個藍海市場就迅速變成了紅海。

與此同時，管理和運營一家健康的在線教育公司并不容易，這也是為什么許多在線教育公司普遍受困于流量和客戶，在融資周期中苦苦掙扎以求生存。

縱觀人工智能的發(fā)展和對人工智能未來的展望，一個典型的觀點是將人工智能的發(fā)展分為三個階段:第一階段是計算智能，它可以存儲和計算，比如我們現(xiàn)在使用的個人電腦；第二個階段是認知智能，它能說話、聽和識別，如Siri由蘋果公司開發(fā)。第三階段是感知智能，這需要機器或系統(tǒng)去理解和思考。這是人工智能領域追求的目標。

在第一階段，人工智能管理反映了企業(yè)資源計劃和客戶關系管理系統(tǒng)的建立和發(fā)展。在進入第二至第三階段的過程中，市場也對人工智能管理提出了更高的要求。

教師評價:

客觀地說，網(wǎng)絡教育公司的發(fā)展過程也是一個折磨教師的過程，包括轉換率、更新率、滿意度、出勤率、退款率和學習效果& # 8230；& # 8230；

這些指標似乎都與老師有關，但并不是完全由老師決定和改變的。最初，一個只對說教、授課和解決疑問的學術形象負責的老師被迫變成一個小首席執(zhí)行官的樣子(后來，這些被迫成功的老師真的走出去創(chuàng)辦自己的企業(yè)，成為你的競爭對手，帶走了你的大量學生，對你之前對他們的不公正進行了嚴厲的報復)。

因此，只通過某個數(shù)據(jù)或一個研習班和一個督導班的結果來評價教師是有偏見的。更重要的是，它落后了。

教學服務是同時生產(chǎn)和消費的產(chǎn)品。當你發(fā)現(xiàn)問題時，相應的損失已經(jīng)發(fā)生了。隨著人工智能技術的發(fā)展，現(xiàn)在可以對各種交互數(shù)據(jù)(交互頻率、交互范圍、及時完成課程、學生活躍程度等)進行實時監(jiān)控和反饋。)當場師生之間，這不僅可以給教師一個更客觀的評價。同時，也有利于及時發(fā)現(xiàn)和解決教學過程中的問題。

教學產(chǎn)品各模塊的效果評價；

除了教師自身的教學水平和狀態(tài)之外，在線小班教學產(chǎn)品的成功還與教學邏輯、課件水平、課程內(nèi)容分發(fā)、視頻和交互系統(tǒng)以及后端服務策略和流程的實施等因素密切相關。更廣泛的方法是通過CSI調(diào)查和每個模塊的反饋來發(fā)現(xiàn)和調(diào)整。

強大的公司將通過對每個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進行單點測試來發(fā)現(xiàn)和改善問題。通過人工智能深度學習平臺的不斷演進和學生各種數(shù)據(jù)的積累，有望在未來實現(xiàn)對教學產(chǎn)品各模塊效果更系統(tǒng)、更實時的評估。

服務流程自動化:

從教育領域的招生和服務模式來看，大多數(shù)教育企業(yè)的運作過程都是按照“獲取流量”——“試聽體驗”——“付費”——“鼓勵老同學推薦新同學”——“續(xù)費”的模式進行的。

面對相同的運營框架、無法快速反映的產(chǎn)品差異和幾乎相同的流程采購價格，如何精細設計每個環(huán)節(jié)的子流程以實現(xiàn)流程效益最大化、如何穩(wěn)定緊湊地促進各業(yè)務模塊之間的聯(lián)系以最大限度地減少流程轉換損失、如何設置綜合指標和削減任務邊界以確保最佳協(xié)同等策略的研究和落地，已逐漸成為各教育企業(yè)在同一紅海以不同姿態(tài)前進的主要動力。

然而，這項研究是基于對整個業(yè)務流程的嚴格數(shù)據(jù)和流程控制。如果這件事要有效，它將花費大量的人力資源、管理精力和數(shù)據(jù)收集成本。通過人工智能決策管理和自動化流程能力的設計，可以在獲取流程模型、切換閾值和數(shù)據(jù)的基礎上，充分發(fā)揮計算機輔助管理和決策的功能，更有效地實現(xiàn)服務流程的自動化。