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AI 陪你學習：既細致入微也鐵面無私
AI+教育公司這么火熱，到底都做些什么呢？根據(jù)服務對象的不同，小探把 AI+教育公司分為了四大類：面向老師、面向學生、面向家長、以及面向學校。
首先我們來說說第一類：面向老師的 AI 公司。
老師們除了在臺前上課，下課后除了給學生答疑解惑，還有哪些工作要做呢？其中很重要的兩項工作，恐怕就是判卷子和批改作業(yè)、以及制定教學計劃和備課了。一些 AI 公司瞄準了這塊市場，希望幫助老師們更高效省時地判卷子改作業(yè)，以及更有效、靈活地制定教學計劃。
從技術角度來看，答案標準化程度較高的是非題、選擇題和填空較容易讓機器判斷，而推演題、問答題的自然語義識別（NLP）、甚至是答題行為動態(tài)的捕捉與分析是目前正在進一步探索強化的領域。創(chuàng)業(yè)項目 Gradescope（下文會有詳細介紹）和給你改文法錯誤、確保你不再天天被英語老師罵的 Grammarly 是目前此領域比較知名的項目。
不過代替人類批卷子的 AI 也有 “缺點”。小探上學時每逢重要考試前夕，老師們總會叮囑學生們 “看到不會答的題也要盡量寫點別空著，閱卷老師心一軟說不定還能給點 ‘感情分’。” 而火眼金睛一目十行的 AI，恐怕一眼就能看穿你政治題和證明題下，密密麻麻東拉西扯寫的那一堆東西里，到底有沒有正確答案...
除了改作業(yè)，AI 還能為老師的教學教研提供指導，幫助老師置頂教學計劃。
AI 可以通過對學生行為數(shù)據(jù)、語音情感進行識別與分析，為教師和教育機構提供信息數(shù)據(jù)支持。報告可以作為教師考核的參考，也可以幫助教師制定計劃和為課程設計做指導。
比如，當系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)很多學生都做錯了同一道作業(yè)題，系統(tǒng)會提示在該知識點上給予學生更多的指導，或是講解更多相關的習題。如果是線上錄播課，可以對未來課程設計進行改良，為習題添加提示。如果是一對一直播課，甚至可以為教師提供實時反饋，讓教師同步掌握學生的心理狀態(tài)，調整下一步教學活動。教育機構還可以通過跟蹤分析學生數(shù)據(jù)預測哪些人有退學風險，來幫助學校和教師提早進行干預。該領域的代表機構有 Affectiva、Acrobatiq。
以 Affectiva 為例。不知大家上學時有沒有過這種經歷：當老師掃視全班問 “這道題怎么做？” 時，你越不會、越心虛、越希望老師千萬別叫你，下一秒就越容易聽到了自己的名字。
還不是因為你的表情出賣了你！而這就是 Affectiva 努力 “破譯” 的事情。Affectiva 是一家基于情緒識別技術的 AI 科技公司。團隊首先搜集了大量不同種族、年齡、性別的表情案例，然后使用深度學習來分析真笑還是假笑。
（Affectiva / 圖自網(wǎng)絡，版權屬于原作者）
隨后，Affectiva 利用視覺識別和機器學習在面部提取鼻尖、嘴角、眉峰等關鍵點，與情緒的數(shù)據(jù)點做對照，然后利用這些數(shù)據(jù)與情感狀態(tài)進行比對，如困惑、感興趣、享受等。隨著數(shù)據(jù)的積累，情緒分類會更準確，當訓練同類型的分類器時，100 個樣本準確率大概為 75%，而10萬個正向訓練樣本，準確率可以超過90%。
基于上述技術研究，Affectiva推出了一款 Affdex 軟件，用戶面部輸入后將以 Affdex 指標的形式獲得表情輸出：7種情緒指標，20 種面部表情指標，13 種網(wǎng)絡表情符號以及 4 種外觀指標。在教育方面，團隊希望程序能有效捕捉學生的困惑，進而指導調整教學節(jié)奏，讓學習更高效。教育 APP Little Dragon 使用的就是 Affectiva 的情緒 SDK 監(jiān)測學生的狀態(tài)，以此調整內容難度和向老師和家長提供反饋。
說完了老師，我們再來說說面向學生的 AI+教育公司。
一說起教育，大家都說要 “因材施教”，但在現(xiàn)有的模式下，教師很難照顧到所有學生，而 AI 卻讓因材施教成為可能。自適應學習系統(tǒng)可以捕捉和回應學生不同的需求和反饋，通過對知識點的選擇或強調、或重復，或跳過，或補充，讓每一個學生都能有最適合自己的學習速度和路徑。創(chuàng)業(yè)公司 Knewton、Kidaptive 就是這一領域的代表。
學完了后，到底結果如何呢？和別人比起來，我算學得好的、還是學得不好的？AI 還可以為學生提供學習反饋和決策指導。
與教學教研指導類似，AI也可以通過數(shù)據(jù)為學生提供指導建議，比如 Civitas Learning、Noodle 等公司。學生可以從系統(tǒng)那里了解到自己目前的學習進度、狀態(tài)、知識點掌握情況，以及和大數(shù)據(jù)進行比較參考，了解自己所處位置。系統(tǒng)也可以根據(jù)學生的個人情況和大數(shù)據(jù)為學生提供個性化的選課、選校、選導師建議與服務。
除了老師和學生，教育的另一外一個重要參與者是誰？當然是家長啊 —— “家長會” 這三個字，讓千萬學子在家長會當天謹言慎行，夾起尾巴做人 …
（認真記筆記的家長 / 圖自網(wǎng)絡，版權屬于原作者）
AI+教育系列的公司，當然也有面向家長的公司，比如 ROBOTERRA, Inc、Wonder Workshop 等，就旨在打造 AI 虛擬助手和機器人等工具，使其起到部分人類教師或教具的作用，主要應用于兒童早教、語言閱讀和 STEM 領域。
AI 助手通過語音互動、知識講解、音樂播放等手段，既增加了學習的趣味性，也實現(xiàn)了陪伴孩子和輔助學習的目的。需要注意的是，目前實體機器人屬于硬 AI，和純軟件 AI 相比，還處于發(fā)展的早期階段，可探索空間很大。
此外，也有一些針對教育機構的 AI 創(chuàng)業(yè)項目，希望可以通過 AI 實現(xiàn)教務管理的智能化。換句話說，這些 AI 項目針對的主題不是老師、家長、或學生個人，而是學校。主要應用領域包含圖書館管理、招生咨詢、財務管理、學生考勤和安防幾個方面。
具體說來，智能圖書館可以根據(jù)學生的背景匹配個性化書目；而 AI 客服可以為感興趣的學生、家長提供學校介紹和招生咨詢；在預算有限的情況下，如何決定投資的優(yōu)先級呢？借助 AI 的力量，學校的學生、老師和設備的數(shù)據(jù)分析可以干預學校的投資決策；另外，圖像與人臉識別可以實現(xiàn)學生考勤記錄和校園防火、犯罪等安防監(jiān)測。Jenzabar、BrightBytes 等就是這一領域的創(chuàng)業(yè)公司。
AI+教育：不少教育科技公司的升級之路
小探在整理過程中發(fā)現(xiàn)，在美國 TOP30 AI+ 教育公司中，除了“根正苗紅”的 AI 教育公司（如 Volley Labs），還包含教育科技公司技術升級（如前文提到的 Gradescope、 Duolingo），以及 AI 技術公司應用于教育等多個領域（如 Affectiva）。
我們簡單介紹以下幾家比較有代表性、各有特色的公司：
首先是根正苗紅 AI 教育公司的代表：Volley Labs。大家讀書時有沒有那種筆記記得特別好、特別清爽、特別全面的同學？Volley Labs 就是 AI 版的他/她！
Volley Labs 創(chuàng)立于硅谷，其產品 “Volley” 是一款針對企業(yè)的知識引擎。團隊利用機器學習和深度神經網(wǎng)絡，將文本自動匯總為微課程、簡報和測試等移動端學習資料。使用者用手機拍下傳統(tǒng)學習資料（比如教科書的一頁）， Volley 就可以自動識別出關鍵詞，檢測出相關概念，然后從互聯(lián)網(wǎng)上獲取相關信息，最后生成圍繞該知識的學習資料。
與最開始就做 AI 的 Volley Labs 不同，Gradescope 則是 “教育公司起家、以 AI 升級” 的典型代表。
Gradescope 使用 AI 技術幫助教師打分，為教師節(jié)省時間。其實，團隊最初開發(fā)的應用程序是為了遏制作弊，把打完分數(shù)的試卷制作成數(shù)字檔案，這樣學生就無法修改原先的答案、再找老師說是分數(shù)打錯了。
在這個過程中團隊積累了大量的課程問題和答案樣板，完成了原始數(shù)據(jù)的積累。這種積累也使其之后引入 AI 成為可能 。Gradescope 通過應用界面實現(xiàn)了輔助助教評分的功能，將打分數(shù)的工作時間縮減至一半，在加入AI技術后，打分數(shù)的時間更是減少了 90%。AI 主要對問題與答案進行識別、歸類，并進行批量處理，讓打分自動化。
這里面包含：識別問題類型；區(qū)別書寫符號；識別手寫內容；識別繪圖。其中識別手寫內容需要使用在 Tesla K40 和 GeForce GTX 980 Ti GPU 上訓練過的循環(huán)神經網(wǎng)絡，輸入圖片后產生文字。伴隨著產品的應用，數(shù)據(jù)會不斷增加，結果也會不斷得到修正，使算法越來越精確。公司的運行模式是免費+增值：給簡單的試題打分是免費的，使用AI技術將收取一定費用。
學外語不是件容易事，相信不少人都曾為學外語頭疼過。沒關系，AI 這不是來幫你忙了嘛！
Duolingo 是一個在線語言學習平臺，有APP版和網(wǎng)頁版。它通過游戲化和多選題試錯的方式，讓用戶快速掌握一門外語。
怎么快速掌握呢？比如你想從零學習英語，它會先用中文問你問題，再用英語搭配圖片讓你選出正確答案。之后 Duolingo 會根據(jù)你的答案正確與否，推送不同難度的下一題，也就說每個人的學習過程都是個性化的。
它通過AI機器學習技術轉型為自適應模式后，用戶量獲得了大幅度增長，迅速超越了同類競爭對手。2016年，Duolingo 又加入了聊天機器人，引導用戶進入特定主題進行談話，如果用戶遇到談話的瓶頸，聊天機器人會幫助你脫困。隨著對話時間變長，外語詞匯的難度也會增加，語言也就一點一點學深了。
另外值得一提的是，Duolingo 早期的商業(yè)模式很有意思，項目為了對公眾免費，采用了眾包盈利的模式。用戶一邊學習一邊通過練習進行翻譯，最后成功實現(xiàn)了學生免費學習，網(wǎng)站付費得到翻譯的雙贏局面。
AI+教育：潛力巨大的年輕 “慢行業(yè)”
美國的 AI+教育全景，到底是怎樣的呢？小探在梳理了大量數(shù)據(jù)后，認為 AI+教育在美國，是一個潛力巨大、比較年輕、需要時間證明的 “慢行業(yè)”。
首先我們要意識到，由于多種原因，美國的教育和中國的教育側重點會有不同。
相較于國內最火爆的英語輔導與K12輔導，高等教育在美國一直是重頭戲。美國高中生申請大學不需要高考，而是以推薦信、個人陳述等文書，加上SAT之類的入學考試和中學學習成績共同作為申請材料的。因此對基于分數(shù)的課外輔導的剛需，相比國內要小很多。
而美國高等教育是當今世界最具競爭力的產業(yè)之一，在為世界各地輸送大量人才的同時，也是各種前沿科技研究的先驅。美國 TOP30 AI+ 教育公司中，大部分從事“高等教育”和“K12輔導”，兩者合起來占總數(shù)的一半（其次是占比 20% 的素質教育）。所以在美國，高等教育得以與 K12 平分秋色。
另外，和國內的全民學外語不同，美國人對學外語熱情不高，所以語言輔導類占比并不高。
Top 30 AI+教育公司服務領域分布
而之所以說 AI+教育潛力巨大，是因為從其背后技術角度看，不論是語音識別、還是表情識別，都是已經獲得較多關注、較多資源的、迅速發(fā)展的領域。在這種情況下，技術的不斷突破勢必會給這些公司帶來強勁增長。
AI+教育技術領域分布
也正因為這些技術本身都很尖端，很年輕，這些美國 TOP30 AI+教育的公司大多也很年輕，比他們輔導的小朋友們還要小一些：大多成立于 2012-2014 年。2012年誕生的教育公司最多，有7家，其次是2012年和2014年，皆為4家。但和一些一飛沖天式的風口領域不同，美國的教育產業(yè)發(fā)展趨勢和成長速度很平緩，是個慢行業(yè) —— 當然，也不太可能像有些風口一樣迅速偃旗息鼓。
美國TOP30 AI+教育公司成立時間
此外，以融資輪次劃分，可以看到目前不少美國TOP30 AI+教育公司主要以A輪和B輪為主，共計12家，占總體的40%。融資額度最高為1.8億美元，平均值約為4000萬。
美國TOP30 AI+教育公司融資輪次分布
具體來看，美國AI+教育公司總融資額前 30 分別如下：
數(shù)據(jù)來源：Crunchbase, Reports such as Global AI in Education Market Insights 2018-2024
目前，AI+教育的大方向越來越偏向于如何更精準地了解用戶、分析用戶，幫助用戶（無論用戶是學習者，教師還是教育機構）。那么技術方面具體如何實現(xiàn)這一點？而相應技術細分美國又有哪些最新案例，它們的商業(yè)模式是什么，優(yōu)勢和挑戰(zhàn)又在哪里？因為篇幅有限，小探將在下篇文章2018美國AI+教育新趨勢中為你細細道來。
