AI就是追求更高的性价比，也就是更高的品质，更低的价格。
3月21日，创新工场的合伙人张丽君在“3.21创新教育峰会”上，做了主题为《2019教育行业趋势关键词》的分享。
以下为其分享内容，经i黑马&火柴盒整理编辑：
我自己是从2013年开始花全部的时间看在线教育品类，如果说过去五六年主导技术的革新是直播，未来的五年最大的一波机会，就是技术的改进应该是来自AI。在两年前，AI还是忽悠一下，我们有很多的AI能力，但是真正落地的场景并不太多，但是到今天已经很多了。
我们基本上每年都有两个最重要的主题，去年我们关注的是“市场下沉”和“素养教育”，我们也有新投了若干项目，也有很多项目获得很好的成长和发展。
今年我们分享的关键词是“AI+教育”、“人才的供与求”。
我们自己投资了很多K12领域的教育项目，最后发现，教材行业的根本是培养人的综合素质和技能，未来能够更好的就业。职业教育市场是我们教育组过去投资的资金分布里面，是相对偏少的，但是未来我们会更加主动在这个方向上关注，更好地为社会的发展助力。
首先来看第一个部分，关于AI和教育。
AI和教育提了很多年，2017年底，教育行业有三个主流商业模式，当时有提到未来还有一些新的商业模式出现，AI出现之后，它的边界会不断的模糊，内容变得越来越智能化，服务变得越来越智能化了。但在当时只是一个模糊的感觉，可能会融合，怎么融合呢，当时不知道。只是觉得好像AI出现了，会发生一些反应。
2018年3月21日，我们思考认为，内容、数据、场景要“三位一体”，这三者是在一起的。AI只是技术的一种方式，它对于教育来说一定是应用到场景来，而且一定是带着内容，只有数据是没有用的，一定和真正的教育相关的教学体系深度连接。
在过去一两年，AI技术和内容深度连接的紧密度越来越紧，在教学场景里面都在进行非常多的应用。目的有两点：一边是让老师能够有更好的应用，有幸福感；另外一边是学生体验有趣，快速反馈，有成就感。
我们不只是在讲AI，更重要的是讲AI怎么真正融入构建教学场景。
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？
互联网教育第一波是在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，而且在上课过程中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。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。像多贝这样的企业，使得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。
但是问题是什么呢？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的好不好，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，都是非结构化的，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，讲的不好。所以会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的应用于新的一波教育项目中。很多教育项目，无论是VIPKID，还是其他做直播的教育项目都在开始往这个方向去尝试。即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。从而可以知道学生这节课参加多少次提问，从而可以更好的实现对于老师的教学质量，对于学生学习质量的分析。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。
再远一点是未来，完全的AI老师，AI的主教，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。
这个图是去年我在内部分享的时候经常用的图。从上到下，我们列了好多教学形式，从最轻的、最简单的到最重的内容，越网上越便宜，工具免费，越往下越贵，最好的私立学校都是几十万的学费。
我们发现教育行业的场景，大家都在不断的往中间走。下面的人想要往上走，希望提升效率，减少人员的成本。上面的人想要往下走，因为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。去年越来越多的定价在200到2000块中间的产品，没有那么便宜也没有那么贵，可能在一些指标上进入一个中间态。最后定在哪里，有可能在不同的年龄层，不同的学习品类里会产生不同的业态，但是我们认为最后的场景会落在两个场景：一个是在家里面自己学习，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，去把产品应用进去。它的渗透率可以非常高。
这也是我们认为很重要的应用趋势，即场景不断地往中间融合。
融合的核心是什么？无论你是怎么融合，我们认为有三个很重要的词，课程感，参与感、现场感。
这三个词对于做原来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，都是很重要。原来在上面这一类的，比如得到、流利说，他们在不停地讲要去做大学，要去做服务，就是往下面走，不断的塑造课程感。线下的教育机构则对于这三点非常了解，要让学生参与，要互动，要有现场感，但是他们尝试做线上课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。先说课程感，一定是不能随时让他上课，需要到点才能上课。要有助教体系，作业体系。再说参与感，要有效真实互动。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，到设计多少秒有一次跟用户的互动，让他注意力回来。最后说现场感，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得怎么样，分组PK，这些都有助于带来现场感的形式。
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？
我认为，AI就是追求更高的性价比，也就是更高的品质，更低的价格。
1）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，具体的应用场景分在两个部分，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。另外一个培养是质量的评估上，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的迭代，也是在教学不同的环节进行更精致的评估。在这个部分中，除了具体的内容生产，教学质量更好的评估之外，还有一个是教学品质的品控、监控和监测。
2）更低的价格，对于一个企业来说，最大的成本是人。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。提升每一个关键岗位的人效是非常重要的一件事情。具体来说就是市场侧、销售侧、班主任侧。比如在市场侧，很重要的是做精准的用户画像，进而更好的去投放，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，有用户画像可以更好的匹配度。班主任这一侧是智能批改和考评，能够很好的把他的工作流程化，降低成本。
教育行业本身就是一个众多环节的工种，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，最终的效果自然会产生出来。
刚刚分享了AI的融合趋势，以及AI赋能真正落到企业可能的场景。接下来再分享一下人的部分，在AI时代人该怎么培养?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?
我们思考的是人才的供给和需求在发生哪些根本的改变。这个赛道我们投的项目不是很多，今天的分析还是根本的驱动因素层面上。
首先是在供给侧。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:
1)劳动力在减少，未来十年能够进入到市场的劳动力人口是在慢慢下降;
2)供给一稀缺，就意味着变贵，劳动力成本不断提升。
3)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，更不将就，更快换工作，针对这个群体需要一些新的方式去吸引他们。
4)95后的爸爸妈妈是什么年龄的人？可能是70年代的人，现在大多处于核心企业的核心岗位，他们都是有知识、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去培养，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，大概率还是愿意去花钱培养一下孩子，让孩子接受更好的职业教育。这部分家长的付费意愿是明显偏高。
接下来我们看需求侧。哪些岗位，什么产业，需要什么样的人？我们认为在四个方向上有很大的变化和人才需求：
1）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。
2）然后是人口的老龄化，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，每年不断的涨，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。
3）然后是AI自动化，AI和自动化并不一定那么显著的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。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。
4）最后是现代服务业，也就是第三产业。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是在不断的增加。
从去年下半年开始到现在，整个的经济环境不是太好，但是我们相信只要我们扎实的练好内功，抱团取暖，就能够更好的在下一个资本和经济周期里面跑到更前面。
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