解锁2019年教育行业两个关键词：AI+教育，人才的供与求

导语

AI人才的供与求

到底过去一两年，尤其是过去一年我们看到了什么，它是怎么融入的？到底是经历什么样的过程？

（互联网教学服务载体的演进）

互联网教育开始起来是在2008年，很多人听过这个词叫MOOC，这是互联网教育的第一波，MOOC加博客。那个时代基本上用的是录播的视频，再加上用文字第一波的互动，是一个非常慢的过程，上课用的是40分钟的录播视频，当时很多人对MOOC寄予厚望，后来发现不行。那一波宣告失败，没有大规模的应用起来，虽然沉淀了很多好内容，好老师，但是用不起来。

第二波是从2013年开始，大量的在线直播技术被应用于教育行业，不只是所谓的远程教育传播方式，现在课堂上有互动，而且在课后的服务，可以随时说话，可以看到对方的反应，互动性特别好。还有PPT、白板，随时可以写字，还有上麦。

但问题是什么呢？整个过程很难结构化，你要想知道这一个学生在这一节课里在那个点上掌握得好不好，你拿过来一个小时的视频没法分析，老师说话，学生说话，跟线下面授很像的过程，是非结构化的，你想从中提取信息不太容易。

现在进入到一个什么状态呢？现在是融入状态，录播加直播加微信。现在很多教育机构发现如果你让老师直播讲，讲得不好，中间会有很多废话，把很多精致的环节做成很好的短视频，在课堂上使用，中间穿插很多高频的结构化的实时互动，有点像游戏。

这两个方面都已经被非常好地应用于新的一波教育项目中，包括之前一些教育项目，无论是VIPKID，还是其他的做直播的教育项目都在开始往这个方向去尝试，在课堂里面增加更多的优质内容和互动形式，使得这个数据结构化，这样可以知道学生这节课参加多少次提问，这个过程可以更好地实现对于老师的教学质量、学生学习质量的分析，这个过程能够使你的替代速度更快。教育行业之所以能够发展很快，根本原因也是更多数据可被收集，更快反馈，更快迭代，整个产业发展更快了。 

再远一点是未来了，完全的AI老师，AI的助教，AI的同学，但是现在这个阶段AI还没有完全到那个状态，AI还没有办法完全替代老师，情感的连接部分，陪伴的部分，学生学习动力的激发部分，现在的AI还不行。但是未来可能会走到那样一个状态。

·学习场景的不断融合

这个融合不只发生在互联网载体上，还发生在哪里呢？

教学形式很多，不同的教学方式价钱也不一样。但从当前来看，我们发现教育行业的场景，大家都在不断地往中间走，下面的人想要往上走，因为他希望提升效率，人员的成本不会这么高，上面的人想要往下走，因为他们过去的方式不能保证教学效果。他们各自都有自己的优势和劣势，就开始往中间走。这是我们看到融合的趋势。

去年越来越多偏向于那些定价在200元到2000元中间的产品，没有那么便宜也没有那么贵。但是我们认为最后会落在两个场景：一个是在家里自己学习，每个孩子独立学习；一个场景是在线下的教育机构，无论是双师，还是智能教材，把产品应用进去。它的渗透率可以非常高。也是我们认为很重要的应用趋势，场景不断往中间融合。

融合的核心是什么？无论怎么融合，我们认为有三个很重要的词：课程感、参与感、现场感。这三个词对于原来做传统面授的机构往线上走，或者对于原来做纯互动的内容，往课程感走，都很重要。

比如“得到”、“流利说”，它们在不停地讲它们去做大学，要做服务，就是往下面走，不断地塑造课程感：你不是在看一本书。线下的教育机构对于这三点非常了解，让学生不停地参与，要互动，有现场感，但是在尝试做线上课的时候会发现这个感觉的塑造不太容易，要尝试各种新的办法去产生这个感觉。

怎么产生呢？我举一些例子，比如说课程感，一定是不能随时让他上课，到点才能上课。要有助教体系、作业体系，这才是一个系统。第二个部分是参与感，有效真实互动。他们的互动层次越来越高，怎么样用一个可以外化的方式感知到这个互动，从最开始10分钟的一次答题，到设计好多少秒有一次跟用户的互动，拉回他的注意力。还有就是现场感，有些可以做直播，老师可以点你的名字，还有是实时反馈，实时弹出来哪个同学怎么样或者分组PK，这些有助于带来现场感的形式。这是我们看到的一些案例，这些都值得大家探讨，要让一个学生有真正的沉浸感、有参与感、有陪伴感。

·AI赋能教育，追求更高的性价比

接下来具体到AI赋能一个企业的时候，到底能够做哪些事？赋能的场景是什么？

追求更高的性价比，追求更高的品质，更便宜的价格，这是AI做的事情。怎么做到呢？更高的品质，在教育行业的核心是个性化，做到因材施教。

在个性化的方向上，具体的应用场景分为两个部分，一是在内容生产迭代上，AI一定要应用到内容的生产和迭代里面去，内容是核心。另外一个是培养质量的评估上，过去对教学质量的评估很慢，很长周期评估一次，未来可以让它更高频，有助于整个行业快速迭代，也可以在教学不同的环节进行更精致的评估。

AI对整个教学内容的影响是联动的。包括教学设计也是这样，整个教学设计是一个完整的闭环，不断地螺旋式上升，很难拆出来一个单独的部分去评估它。在这个部分中，除了具体的内容生产，教学质量评估之外，还有一个是教学品质的品控、监控和监测。你可以看到这个学生最近课效不好，提醒一下可能对于这个小朋友服务没到位，可以在关键的指标上监测，以及更好的预警去做相应的服务动作。

左边这一侧和怎么降低成本有关，对于一个企业来说，最大的成本是人。因为教育是一个人力资本密集的行业，老师的成本占到百分之四五十，还有市场销售的成本，最后落下来很多是人的成本，提升每一个关键岗位的人效是非常重要的一件事情。

（AI赋能教育：更高的性价比）

我们就把市场侧、销售侧、班主任侧放在这里，我各自举了一些例子，都是和场景里面的一些环节有关。比如在市场侧很重要的是做精准的用户画像，进而更好地去投放，做精准的用户传播；销售这条线，比如什么样的人更适合接待哪一波客户，你有用户画像可以更好地匹配；班主任这一侧是智能批改和考评，能够很好地将其工作流程化，降低成本。

这三类人的招管培各个环节都有很多事情可以做，这些人的招聘非常重要，因为量很大，要充分分析他们的特点，分析应该招什么样的人，招过来之后，我怎么培训他是最快的。这里面都有很多的数据分析，进而提升效率。业绩指标也会落实下来，落实到一个岗位一个人效，通过这样的方式真正把成本降低下来。教育行业本身就是一个有众多环节的工种，AI赋能教育的场景中，需要在不同的环节做很多惊喜的工作，最终的效果会产生出来。

对于企业来说，最重要的是先清楚首先要解决的问题是什么，把这个问题想清楚，在这些方向尝试怎么用AI解决效率最高，而且一定要落地到最后的指标，AI要想产生效果最好的方式，一定是你的每一次尝试都有结果，结果告诉我好不好。

·AI时代人才的供与求

接下来再分享一下人的部分，在AI时代人该怎么培养，需要我们好好思考，我们的未来需要什么样的人才，这个社会需要什么样的人才，进而产生什么样的职业培训的机会，创业者、投资人可以在这个过程中创造价值。

（供给侧劳动力情况）

首先是在供给侧，首先供给的人是谁呢，劳动力。劳动力在未来几年发生什么样的变化，这是我们认为最重要的四个因素：首先是劳动力在减少，未来十年能够进入到市场的劳动力人口在慢慢下降，供给一稀缺，就意味着变贵，劳动力成本不断提升。第三部分显示着，新生的劳动力是95后，他们有自己的特点，相对来说更迷茫一些，更不讲究，更快换工作，针对这个群体需要一些新的方式去吸引他们。

大家想想95后的爸爸妈妈是什么年龄的人？可能是70年代的人，核心企业的核心岗位已经很多人都是70后了，他们都是有知识的，有收入的家长，他们在孩子上小学初中高中的时候花了很多钱培养孩子，他们在课外辅导上花了很多资源精力培养孩子，所以在孩子找工作上，大概率他们还是愿意培养一下孩子，让他接受更好的职业教育。

目前的学校教育体系衔接社会部分还没有做的那么好，这个时候会产生一系列的机会，在社会上培训这些人群，家长的付费意愿是明显偏高。这是我们未来看好职业教育的原因之一。

（需求侧对劳动力的要求）

接下来我们看需求侧，哪些岗位，什么产业需要什么样的人，这是一个很重要的问题。我们认为在这四个方向上有很大的变化和人才需求：首先是城镇化率，现在城镇化率达到百分之五六十，但是这个过程还没有结束。城镇化率会带来人口集中，带来城镇公共服务设施的需求，会有教育培训的需求。城镇化会带动公共服务、基建的等各种行业的需求。

另外一个是人口的老龄化，日本、台湾地区都已经开始进入这个过程，中国有些城市的老龄化比例也非常高。失能老人群体已经有四千多万，每年不断地涨，但是能够照顾失能老人的养老护理人员非常少。这个市场肯定会有更多的社会需求。

还有一部分是AI自动化，AI和自动化并不一定那么显著地减少对社会人才的需求，但是会使得对人才需求的种类发生变化，越机械化的、不需要那么多同理心的、不需要那么多创造力的工种会被替代掉。更多人需要去利用这些AI技术，AI设备做更好的服务。那意味着对人才的培养方式发生变化，创造力的培养、同理心和人建立深度连接的能力更重要。

第四个部分是现代服务业，就是第三产业，随着人均GDP越来越高，第三产业占比越来越高。这个部分也是我们非常关注的大方向，广义的服务业对于人才的需求在不断增加。

在这场321创新教育峰会的最后，张丽君表示：“我们希望在创新工场这个大家庭中，大家能够深度交流，产生连接，携手在所谓的‘寒冬’里抱团取暖，扎实练好内功，在下一个资本和经济周期里跑在前头。”

AI+教育，落地后效果凸显

在VIPKID高级副总裁项碧波看来，AI在教育中的应用和在互联网中的应用有很大的差别。

“无论是算法还是大数据，AI在互联网中的作用是非常核心的，没有这个东西转不起来。”而在教育场景中，“更多是把业务搬到线上，没有AI也能转起来”。

他以VIPKID为例，AI在教育中的应用更多地是去“寻找”产品，“看看AI在哪个产品中能起到作用”。即使找到了产品，它的作用也不是一下子凸显的，“而是一点点放大，一点点让大家认识到它的价值”。

在VIPKID，AI发挥作用的地方有两处：一是如何保证教育的质量，比如教学和服务的质量；二是如何提高内部的效率，包括老师和服务的效率。

他以完课率为例：“在线课程最基本的需求就是课堂稳定性，但是我们的老师在美国，学生在国内，我们就布局了很多中国到美国的骨干网。为了最快的触及到家长，我们用了一些大数据和AI分析，对每个家庭的历史网络数据环境进行了采集，结合当前的测试方法，对它的网络环境做了预测，让家长获得最好的网络体验。”

他补充道：“这带来的效果就是，我们上课的完课率从98%多提升到99.5%。”

而在小叶子教育CEO叶滨看来，AI能够解决的是教育中的一些痛点，解决学习过程中的痛点。他以自身业务为例：“我们先是推出智能钢琴，解决成人自学的问题；之后，我们将智能钢琴与教学可见结合起来，推出智能音乐教室，这样一来，一个老师可以同时教多个孩子；后来，我们又通过AI技术做钢琴陪练，让孩子在家练习更加快乐。”

叶滨解释道，耳朵对于搞音乐的人来说是最宝贵的东西，但是真人老师的纠音，由于是远程指导，难免因为网络环境或者噪音影响音质，进而影响准确率，而AI没有这方面的困扰，可以做到“百分之百的精确识别”。

AI的另一个价值在他看来是提高练琴的趣味性。“比如我们研发了很多互动APP，让你弹琴的时候有背景音乐还有互动游戏，这是AI给孩子带来的体验感的提升。”

追一科技联合创始人胡晓则从提升教育组织本身的效能出发，讲述AI在教育场景的落地。

教育企业和金融等其他机构一样，也有大量的销售和客服，如何监管这些人是否按照企业的要求去服务客户，一直是个问题。而有了AI，则可以通过对语音的分析，识别哪个员工正确地服务了客户，“此外，还能通过AI看出这个营销人员擅长解决什么问题。这样就能把员工的能力画像画出来。以后，通过AI平台，可以实时地将用户的问题转给擅长解决此类问题的员工，实现服务销售的千人千面。”胡晓说道。

·AI只是工具，并非一切

AI在落地过程中，可以帮助教育企业做很多事情，然而，还有一个不得不面对的问题是AI在落地过程中的挑战。

在叶滨看来，AI落地过程中的最大挑战来自场景和边界。

他以钢琴陪练为例：“做钢琴教育，最大的场景是传统老师1对1教孩子，当你试图用AI赋能，你会发现这个老师很不愿意，他觉得一个小时教一个孩子就挺好。所以，即使你AI做得再好，老师没有这个需求，AI就无从下手。”

在他看来，AI真正产生作用，是学生从老师那里离开后，回家练琴，产生了陪练场景，“AI的价值才体现了出来”。

“技术有边界的。因为要想让孩子打开你做的APP，你的产品得有趣，但是要知道，趣味性再强，它也是用来学习的，也很难超越王者荣耀。所以如果不使用强制手段，孩子不去练习，你也没有什么办法。”

胡晓则认为数据落地的解决方案和人才是AI落地中的两个挑战。“在中国做AI，光有技术是不行的，它得去结合场景，结合产品，因此，它需要大量的数据来喂养。”此外，他还表示，AI最终的壁垒归根到底是人。“AI方面的人才愿不愿意做这份工作，愿不愿意投身于此，这是关键。”

项碧波表示：“AI在教育领域的应用，不像互联网公司，能产生一针见血或者立竿见影的效果，更多时候是润物细无声。另外一点，不管现在我们把AI吹得多神，归根到底它还是一个工具。就像互联网之于传统行业一样，过了五年、十年，大家不会再提AI，就像现在大家不会去提互联网企业，所有的企业都上网了，以后所有的企业都会有AI元素。”

盒子鱼CEO黎小说同样表示：“我觉得未来的AI就像人体里面的神经和左大脑，人工智能不是卖点，人工智能更多的是‘to’行业的、‘to’概念的，它还是一个底层的东西，还可以更好。人工智能是你的内容，你教学的神经和左大脑，并不是一切。”

·AI人才培养过程中的挑战

正如胡晓所说，AI最终的壁垒归根到底是人，那么企业需要什么样的人才，如何去培养这些人才呢？

事实上，AI方面的人才其实是金字塔结构的。最顶尖是极少数的科学家，他们能发明改进理论、核心算法；第二个层次是优秀的AI工程师，他们可以将理论和算法很好地整合应用，甚至进行局部改进，将其变成可以用来解决实际问题的AI解决方案；第三个层次是工程师，他们做开发工作，将AI解决方案包装成完整的可以使用的产品和服务；而另外一个更大的群体就是对AI的泛泛应用者，这个群体更多时候不是进入到AI专业领域，而是通过对AI知识、技能、思维方式的理解，赋能其所在的行业。

传智播客CEO黎活明在演讲中表示，目前企业对AI的用人追求主要集中在中高级人才，而短期培训培养的更多是初级人才，离社会要求的中高级人才还有一段差距，所以在他看来，要培养中高级人才，就要把精力放在大学里。

“大学本科四年，有足够的时间有针对性地培养AI人才。不仅仅是编程知识，还有基础学科数学、算法等等。”

在实践过程中，他发现，很多学生的基础很差，“基本上只能培养成初级程序员，干一些边角料的活儿。”黎活明说道，“此外，要把学生培养好，得有水平很高的老师。但实际上，这样的老师很少。”

小象学院CEO谢磊则在实践过程中发现，除了学生基础差、优秀老师数量不足之外，学生的需求差异化很大。“换句话说，正是因为每个来学习的人，他的基础情况不一样，因此需要安排与之相适应的内容，但是目前，显然，我们做得还不够理想。”

对做少儿编程的VIPCODE CEO唐亮来说，最大的挑战来自家长的认知，即如何让家长认识到孩子学习编程的必要性。

“学习编程是一件枯燥、折磨人的、反人性的事情。因此，我们需要花很长时间通过我们的案例和学习效果来引导家长，改变他们固有的思维——编程不只是程序员的事情，它可以真正改变孩子的逻辑思维。”这也就需要他们在课程的设计上下很大功夫。

他还补充道，人工智能可能会是一个赛道，“这像极了30年前的英语”，但是他预计它普及的速度会比英语的普及速度快很多。