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星河互联助力论答以AI打入应试教育B端市场

发布时间:2018-04-25 16:22:18  来源:互联网    采编:徐彬  背景:

  (论答创始人兼CEO王枫)

  根据某互联网移动试题库的一组数据,全中国孩子人均搜题数的前三甲是青海、西藏和新疆。

  由此可管窥,优秀教育资源越来越向一线、二线城市倾斜,经济相对欠发达地区的孩子,由于教育资源尤其是师资的匮乏,为了取得同样的成绩,需要付出的努力可能会比发达地区的孩子要多一些。

  论答创始人兼CEO王枫博士,2015年初从美国纽约回国创业,当时审视自己的内心后明确了要做应试教育的方向,应试教育背后其实是教育公平。

  “因为自己就是通过考试改变了命运,从农村考上了大学,大学毕业后又有机会到美国留学。博士学成,回国创业,要帮助中国过亿孩子更好地应对考试,和自己一样改变命运。”

  而教育市场的痛点是,特别依赖好的老师,而好的老师价格是很贵的,要帮助中国过亿孩子更好地应对考试,靠传统模式没法做到,王枫萌生了一个想法,要用人工智能手段创造100万个名师,尝试以技术手段推进教育公平。

  主要面向B端市场,论答目标是学校和教育培训机构,从2016年开始,论答先后和江浙沪、湖南湖北,山东等地的几十所学校建立了合作关系。

  论答2017年9月获得了星河集团旗下天马股份等数千万元级别的A轮融资,目前由星河集团旗下星河互联提供联合创业服务。

  王枫认为,星河互联给予的最大支持是持续看好这个市场,论答已经投入好几千万研发成本,从商业上来说,走的是长线,星河互联和论答都相信,人工智能手段天然地适合应试教育,应试教育背后蕴含的是教育公平,论答将为了使命稳步前行。

  AI破解教育资源不平衡难题 为非一线城市孩子人生开外挂

  中国好老师孔雀东南飞的现象非常严重。

  批量培养老师难、周期长、非标准,好老师也不爱去偏远的地方。老师是教育的一个Feature,还是一个Bug呢?新东方和好未来这两家教育巨头的市场占有率,在2017年仍不足3%,原因也是好老师难以批量复制。

  王枫认为,人工智能最核心解决的问题,其实是创造100万个、1000万个名师,在最短时间内,最精准找到孩子的学习问题,然后有针对性的进行互动教学。

  人工智能破解了教育资源不平衡难题,为身处非一线城市的孩子人生开外挂。

  名师凭借经验,能够很快找到学生的问题,给学生反馈,这一点是可以通过人工智能和大数据分析做到的。

  怎么做到?做题是很重要的手段,教育圈儿里有句话,“见到王枫博士就要做题”。

  论答目前的学科包括英语和数学,年级包括5~12年级。

  笔者亲测了论答的人工智能测评,测评的是小升初英语,系统总共推送了20道涵盖19个知识点的选择题,测试结束后给出一份测评报告,测评报告由测评得分、知识点掌握数、知识点掌握情况、薄弱知识点列表以及已掌握知识点列表几部分构成。

  使用论答的人工智能测评,就相当于名师大脑在盯着你,你做错哪道题,这位“名师”就会知道你哪个知识点没掌握。

  以初中数学为例,在初中数学应试教育的应用场景上,论答团队把整个初中数学的知识图谱拆分为181个大知识点。把每个知识点的掌握情况分为“掌握”和“没掌握”2种可能,就有2的181次方种可能的知识掌握状态,这个数量级超越了任何机器的运算能力。

  如果采用没有任何算法的传统测评方式,每个知识平均出3道题,每道题目花3分钟去做,那么一共需要27个小时。

  而论答通过人工智能算法优化,将运算量降到百亿级来精准定位181个知识点,只需要完成8道题,24分钟便可以判断学生对于知识点的掌握情况,精准度可以达到92%。

  这样,论答不但实现了名师的一部分功能,还大大提高了学习的效率。

   PRISM人工智能算法引擎

  (论答人工智能评测效果图)

  说起人工智能算法,大家最容易想到的是第一个战胜围棋世界冠军的AlphaGo。

  号称有人工智能算法的论答,到底有怎样的人工智能算法?

  论答和AlphaGo其实是完全不一样的算法。AlphaGo的算法,不断分析,在哪个棋格上落子,对于最终赢这盘棋的概率最大。论答的PRISM算法引擎,不断分析,在哪个知识点上出题,能最快地了解一个学生的知识状态。

  产品简单来说是以数据驱动的,包括人工智能算法引擎、系统和内容的完整学习体系。

  论答将K12知识点拆解成纳米级知识图谱,通过以国际顶尖算法为核心的人工智能学习引擎,基于海量数据运算,只需要数十分钟,就可以迅速而准确地找到学生的知识盲区,并给出解决方案。

  相对于市面上已经涌现出的大量自适应学习系统,王枫认为,很多的自适应系统是基于规则的,即事先埋点。

  比如,一个学生做一元二次方程做错了,系统会推五道一元一次方程、五道因式分解题目给学生做,这个是预先设置好的。听起来逻辑合理,实则没有价值。

  因为每个学生出错原因不一样,A 学生可能是因为一元一次方程不会,B 学生可能是因式分解不会,C 学生可能连小学的乘法快速运算都不会,这个没法预先直接埋点。

  “高级的自适应系统,一定是真正通过大数据、根据算法模型来分析学生的学习数据,匹配下一步应该学什么”。王枫介绍,论答的区别在于,每做完一道题,没有人知道下一道题是什么。

  2016年3月,王枫曾采用严格的随机对比实验,领导完成了国内第一个有关人工智能学习技术有效性的实证研究。结果表明,论答人工智能学习技术的提分效率是一个主流的传统在线学习系统的3倍~27.97倍,这个结果的准确性超过99.9%。

  美国的Knewton、ALEKS等人工智能自适应学习系统,近年来都获得了巨额融资和广泛应用,不过,国外的人工智能自适应学习系统,没有对中国市场优化的内容,在中国比较容易水土不服;国外的一些系统在中国能不能运用起来,还需要实践检验,更需要在应用的过程中不断优化。

  王枫自信地说:“在中国市场,我们已经将顶尖的人工智能技术真正地应用到K12教育中。”

  团队成员:顶级数据科学家+顶级名师

  论答团队成员主要由两部分人组成:顶级数据科学家+顶级名师。

  王枫是美国佐治亚大学(University of Georgia)教育技术学博士,宾夕法尼亚大学(University of Pennsylvania)、弗吉尼亚大学(University of Virginia)博士后。

  2008年,王枫开始了自己在美国体制内的创业生涯,先后在美国圣玛丽山学院和纽约城市大学兴办在线教育专业,从事在线教育管理。

  2015年,王枫回国,准备开发中国第一款人工智能学习系统,他在弗吉尼亚大学的朋友马镇筠博士随后加入了开发团队。马镇筠是美国弗吉尼亚大学(University of Virginia)统计学博士,是一位同样来自农村地区、同样通过考试改变命运的数据科学家。

  马镇筠在国际核心期刊及学术会议上发表自适应设计、大数据分析、学习分析、个性化医疗等相关领域论文20余篇,并长期担任统计分析领域各类学术杂志的评审。曾联合主持了美国国立卫生研究院(NIH)和Moffitt研究中心的多项科研课题,担任了多个美国政府和研究机构的科学评审委员会(Scientific Review Committee)委员,累计评审科研经费申请100余项。

  2016年,王枫与马镇筠等中美顶级大数据算法专家组建了论答公司。王枫在美国高校的工作经历使其积累了大量大数据方面的科学家人脉,在美国组建论答算法人才团队的过程得以比较顺利。

  顶级数据科学家成员包括Ryan Baker,美国宾夕法尼亚大学(University of Pennsylvania)教育学院终身教授、学习数据分析研究中心(Penn Center for Learning Analytics)主任。Baker教授在各类期刊和会议发表了260余篇学术论文,先后主持了美国科学基金会,盖茨基金会等研究基金的多项重大项目, 累计获得研究经费超过1600万美元。

  还包括胡飞芳博士,美国乔治华盛顿大学(George Washington University)统计学终身教授,中国人民大学统计与大数据研究院教授,2012年入选中组部千人计划国家特聘专家。胡飞芳博士主持过5项美国国家自然科学基金(其中包括美国自然科学杰出青年基金)以及2项新加坡自然科学基金。

  “人工智能+教育最早的体现形式是自适应学习,其实90年代在美国就已经开始了。所以说,我们站在‘巨人的肩膀’上是毫不犹豫的。我们团队有美国最顶尖的数据科学家和数据工程师,利用原始文献以及根据中国的教学体系,进行原创性开发。比如,我们根据每个学科体系的实际情况,不断调整算法;背后的知识图谱是名师团队和数据科学家,通过平均每天3小时以上、持续3-5个月的碰撞才做出来的。”王枫说。

   打入B端市场

  论答主要面向B端市场,目标是B端的学校和教育培训机构。2018年,论答将大规模推广与培训机构的合作。

  目前,论答已经与江浙沪、湖南湖北,山东等地的几十所学校合作。第一步是使用论答的测评系统,希望能够帮助他们检测孩子的学习问题,使老师对学生的学习情况更了解;第二步,希望与更多学校合作,包括现有已经合作的学校,能够更深度应用论答的产品。

  “我们的原创开发题目,针对中国的任何一家学校和教育培训机构,都可以实现‘拎包入住’。”王枫说。

  面向B端市场的难点主要在于,公立学校或者培训机构对人工智能用于应试教育的接受度,的确是有一个过程。

  对于公立学校而言主要有三个原因。

  首先,即使觉得系统很精准很靠谱,但并不知道如何利用学习系统教学,发现学生的学习问题又没有时间精力解决;上课过程中,每个学生的进度不一样,进行真正的分层分组教学会非常困难。

  其次,学校的管理制度和教学运营本身已经很成熟,系统的应用等于要把整个体系打乱,教师时间分配和教室空间利用等全部要重新设计。

  再次,站在老师的角度,用产品可能跟升职没有关系,还得把自己工作搞得很复杂。所以这也是很大的挑战。

  对于教育培训机构而言,挑战也不小。使用人工智能系统需要重新备课;另外,很多培训机构的基础设施可能也都不完善。

  论答创立已有两年时间,虽然已经投入好几千万研发成本,不过王枫认为,论答从商业上来说,走的是长线,将持续投入,“这个市场足够大,1.6亿中小学生,技术的边际成本为0。”

  王枫也很感谢投资人以及星河互联的支持,“他们也有耐心,大家都相信这事情是靠谱的。”

  “非常看好论答的前景:第一,团队优秀,由顶级数据科学家和顶级名师组成;第二,算法与平台已根据国情落地,是国内首个以顶级算法为基础的自适应学习平台。”星河互联互联网教育事业部负责人表示。

  “论答像英特尔,Intel Inside,作为芯片给终端厂家赋能。论答人工智能学习系统,为老师、培训机构和学校赋能,提高教学效果和效率。”王枫说。




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