中國學生寫作業(yè)壓力全世界最大！智能教育創(chuàng)業(yè)者的機會來了？

日前，一份名為《中國中小學寫作業(yè)壓力報告》的大數(shù)據(jù)報告刷爆了家長們的朋友圈，這份報告由人工智能教育平臺阿凡題發(fā)布，通過大數(shù)據(jù)將中小學生寫作業(yè)的壓力量化。盡管筆者暫時還沒有孩子，但對于朋友要陪孩子寫作業(yè)的事情早有耳聞，在街上也經常遇到拉著帶輪大書包的小學生，甚至在地鐵還見到過孩子趴在地上寫作業(yè)，《中國中小學寫作業(yè)壓力報告》通過大數(shù)據(jù)分析和調研統(tǒng)計等方法，成功地將寫作業(yè)的壓力量化，從中我們也可以窺見互聯(lián)網教育創(chuàng)業(yè)的機會。

中國特色的作業(yè)問題背后是教育痛點

《中國中小學寫作業(yè)壓力報告》數(shù)據(jù)顯示，中國學生每天寫作業(yè)2.82小時，遠遠超過歐美日韓等國家，位居世界第一，這不只是與中國特色的教育體系有直接關系，也與中國人勤奮的美德、相信知識改變命運的理念有關。

然而，每天要花費大量時間寫作業(yè)，直接影響了睡眠、增加了壓力，進而影響孩子的心理和生理成長，85%的學生出現(xiàn)過沮喪、崩潰、自我懷疑等心理問題，54.2%的兒童當前身高水平沒有達到遺傳身高。

寫作業(yè)壓力也傳導給了家長和老師。對于家長來說，陪孩子寫作業(yè)成為日常生活的一部分，周一到周五必須給作業(yè)簽字，周末還有課外培訓輔導陪送等工作。數(shù)據(jù)顯示78%的中國家長每天都要陪孩子寫作業(yè)（一般來說，媽媽負責），直接影響了家長的幸福感，甚至成為部分家庭選擇不生二胎的“罪魁禍首”。對于老師來說，拿著微薄薪水（教師薪酬水平，中國與印度在主流國家中墊底）的他們每周工作55小時，其中大量的時間用在批改作業(yè)而不是備課或者課堂上，數(shù)據(jù)顯示，老師重復批改作業(yè)的時間平均占到了40.37%。

這份報告發(fā)布后，在家長、教師群體中都引發(fā)很大反響，為什么中國孩子寫作業(yè)壓力這么大？應當如何解決這個問題？從報告來看，相關部門已經從管理層面降低中小學生寫作業(yè)壓力，從2015年的3.03小時降低到今天的2.82小時。然而，僅僅是從管理層面來降低寫作業(yè)壓力是不夠的。現(xiàn)在看來，寫作業(yè)壓力大，給學生、家長和老師三個群體帶來的痛點，有望通過互聯(lián)網等新技術來解決。事實上，寫作業(yè)壓力的問題，其背后本質是K12教育效率的問題。通過統(tǒng)一考試選拔人才，恐怕是一直以來比較公平的選拔機制，如何讓學生在這樣的教育體制下更加健康高效地學習、學好、考好，是互聯(lián)網教育的機會。

寫作業(yè)壓力成為K12互聯(lián)網教育的破局點

上小學到高中畢業(yè)這12年基礎教育，在美國被歸納為K12(kindergarten through 12 grade)，也是中國在線教育最熱門的細分市場。此前，學大教育、學而思等在K12教育領域布局的公司已成功上市。今年互聯(lián)網K12教育領域則誕生了瑞思、51Talk等上市公司，均是主打英語教育。K12教育下一個機會在哪里？現(xiàn)在看來寫作業(yè)這個痛點是高頻流量入口和數(shù)據(jù)入口，，互聯(lián)網技術也是消除寫作業(yè)痛點的一個重要手段。

1、共享經濟。

在中國，共享經濟已經產生超級獨角獸滴滴，許多領域還有共享經濟的玩家，教育同樣可與共享經濟結合。家教理論上來說就是一種共享經濟，由第三方閑置人力來幫助家長輔導孩子，陪伴做作業(yè)；阿凡題則通過共享經濟來解決老師批改作業(yè)的難點，平臺采取“派單”模式，將作業(yè)批改和答疑眾包出去，全國各地的閑置教師可以30秒接單15分鐘完成批改，大幅降低了教師批改作業(yè)的工作量。

問題：批改作業(yè)每天都用很高頻，但與出行、住宿相比，它的買單人不清晰。學生和家長不買單，老師也不會為此買單。派單給第三方的錢誰來給？學校。學校的付費意愿是個問題。

2、人工智能。

機器正在越來越多地取代人的重復性強的腦力勞動。金融、零售、服務等行業(yè)正在大規(guī)模上演機器換人。教育行業(yè)批改作業(yè)就是最典型的可以“機器換人”的領域，因為批改作業(yè)重復性很強，而當前的AI技術已經接近可以做到智能批改作業(yè)甚至閱卷。

事實上，此前高考閱卷等領域就已經實現(xiàn)部分題目閱卷的自動化——通過答題卡等技術實現(xiàn)，這對于答題者有要求，適用題目類型有限。此前曾有傳言稱阿凡題正在研發(fā)智能批改作業(yè)機器人。不過目前阿凡題還只是做到了作業(yè)批改的四大關鍵技術（題目切分、答案匹配、手寫識別和語義理解）的突破。長期來看，更多的題庫內容、習題答卷數(shù)據(jù)加入后，可以促進算法進步。同時圖像識別、自然語言處理、語義理解、深度學習等AI底層技術也在進步，作業(yè)批改自動化很快會成為現(xiàn)實。

問題：老師批改作業(yè)不只是判斷作業(yè)對錯等等，還要了解學生個體的學習狀況，進而因材施教。因此，機器在取代老師批改作業(yè)后，還要同步解決因材施教這個問題才行。

3、線上答疑。

這是目前比較普及的模式，作業(yè)幫、猿輔導、阿凡題等玩家都有這個業(yè)務，學生或者家長通過拍照搜題解答作業(yè)，同時可以采取派單模式得到一對一的線上輔導。這種模式適合部分作業(yè)的解決，比如家長無法答疑的難題（畢竟現(xiàn)在學生做的題越來越難了），就可以求助線上，但不可能每道題目都如此解決。今年有一條新聞躥紅《在線輔導教師一小時收入18842元超網紅》，則反映出一對多的在線直播教育的火爆。

問題：只是讓家長陪孩子做作業(yè)的壓力有所降低，而沒有真正將家長解放出來，同時教育的本質意味著不可能走純線上模式——除非英語口語陪練等少數(shù)場景。

4、OMO教育。

線下是教育不可或缺的，正如我在《K12在線教育三大誤區(qū)和機會》一文所言：

如果在線視頻能夠讓學生被教育的話，現(xiàn)在高校就可以去買黃岡中學名師錄像按順序在教室公播了。教育是被動的，教書育人，尤其是育人，恐怕永遠都是面對面才能解決的事情了?？瓷先ソ逃?span data-origin-sentence="看上去教育只是點對多的講授，其實還有因材施教、點對點溝通、根據(jù)課程進度不斷調整授課內容和方式、根據(jù)課堂表現(xiàn)動態(tài)地調整、提問舉手這樣的互動方式、課后討論、自習課輔導、習題課講解、課間活動等諸多“教育手段”，這并非是信息的灌輸、傳遞或者互動，而是人與人之間直接的交流才可解決" data-target-sentence="看上去教育知識點對多的講授，其實還有因材施教、點對點溝通、根據(jù)課程進度不斷調整授課內容和方式、根據(jù)課堂表現(xiàn)動態(tài)地調整、提問舉手這樣的互動方式、課后討論、自習課輔導、習題課講解、課間活動等諸多“教育手段”，這并非是信息的灌輸、傳遞或者互動，而是人與人之間直接的交流才可解決">只是點對多的講授，其實還有因材施教、點對點溝通、根據(jù)課程進度不斷調整授課內容和方式、根據(jù)課堂表現(xiàn)動態(tài)地調整、提問舉手這樣的互動方式、課后討論、自習課輔導、習題課講解、課間活動等諸多“教育手段”，這并非是信息的灌輸、傳遞或者互動，而是人與人之間直接的交流才可解決。

正是因為此，眼下越來越流行的在線教育模式是OMO（Online Merge Offline）教育。以阿凡題為例，它開出了100家“寫作業(yè)專賣店”——阿凡題教育實體店，主要針對小學高年級和初中生，學生到阿凡題做作業(yè)后，可以獲得線上一對一個性化教學、線下小班式標準化管理，就是說，看管孩子、陪寫作業(yè)、難題輔導、課程輔導都在這個實體店一站式解決。與普通的托管中心不同，阿凡題利用AI技術，實現(xiàn)作業(yè)在線批改、錯題舉一反三，再根據(jù)作業(yè)所采集的學習數(shù)據(jù)定制后續(xù)個性化輔導，據(jù)說一學期即讓80%的學生成績得到提升。

這種模式的優(yōu)越性體現(xiàn)在，當技術（部分）代替了傳統(tǒng)教育模式所依賴的駐店老師，就大大提升了可復制性。教育輔導行業(yè)是上萬億的產業(yè)，但新東方、好未來兩大巨頭聯(lián)手的市場占有率還不到5%。行業(yè)高度分散的主要原因就是師資供給能力的問題——當?shù)乩蠋熾y找、難管——人是最難以標準化的，尤其是知識型人才。利用共享經濟+AI技術打造師資 “中央廚房”模式，可以把高質量的教育資源輸送到任何地方。供給端改革實現(xiàn)質量和成本的優(yōu)化，進而具備了整合一個分散行業(yè)的模式基礎。

問題：線下實體店模式較重，需要較高的物業(yè)、人力和管理成本，互聯(lián)網公司做線下需要較大的資金投入和較長的回報周期，自營擴張慢，加盟管理難。同時，如何避免線下實體店淪為傳統(tǒng)的“考試機器”訓練機構也有很大挑戰(zhàn)。

從作業(yè)切入K12在線教育有望誕生獨角獸

從《中國中小學寫作業(yè)壓力報告》可以看到，中國孩子寫作業(yè)問題給學生、家長、老師都帶來了痛點，特別是大量的時間成本。短期內教育體制不會有大的變化，認真寫作業(yè)、提升考試能力是中國學生的唯一選擇。好在互聯(lián)網技術特別是AI等技術可以很大程度解決寫作業(yè)的壓力。更重要的是，AI技術可以提升學習效果，提高考試成績，而家長對于此有很強的買單意愿。

說到K12教育就不得不提美國的KnewTon，這家被稱為自適應教育平臺的K12機構，通過大數(shù)據(jù)分析等手段對學生進行智能分析，讓學生可以跳過已知知識點，只學習需要學習的內容，大幅降低了學生的學習成本、提高了學習效率，成為個性化教育的標桿，不過KnewTon是在做課堂教育，在中國這短期內還不是創(chuàng)業(yè)者或者說互聯(lián)網玩家的菜。不過，如果可以通過AI技術來讓學生的作業(yè)批改自動化，或者部分自動化，個性化教育就不是夢想。

過去老師是憑借經驗來對每個學生的學習情況進行摸底，進而因材施教，只有優(yōu)秀的經驗豐富的老師才能做到這一點，在AI技術的助力下，因材施教將更加普及。

以阿凡題為例，它可以基于以圖搜圖技術，通過知識點地圖對題庫內容進行標簽化，進而大幅提升老師的題庫內容建設，在出題層面都可以更加個性化。同時在輔助老師批改在線作業(yè)的過程中可以生成大數(shù)據(jù)報告，進行學情智能診斷等等。就是說，阿凡題至少可以輔助老師進行個性化教育，輔助學生進行個性化學習。

在我看來，基于AI技術的個性化教育未來有望普及到整個教育行業(yè)。目前，阿凡題創(chuàng)立的人工智能研究院已經正式發(fā)布題庫智能標注系統(tǒng)，并向教育行業(yè)開放使用，被幾十家機構應用。BAT等布局AI技術的巨頭也在走開放路線，比如阿里巴巴已成立面向不同行業(yè)的AI平臺如ET工業(yè)大腦、城市大腦、航空大腦等等，針對教育行業(yè)推出底層AI平臺ET教育大腦只是時間問題。當教育機構應用AI技術來批改作業(yè)和管理題庫后，更多學生的學習樣本被提交，驅動算法進步，未來每個學生學習的知識點、做的習題都將變得不同，他們只需要花時間在需要的知識點和習題上，壓力自然會減小。

最近，iiMedia Research發(fā)布的《2017年中國在線教育行業(yè)白皮書》顯示，2017年中國在線教育市場規(guī)模預計達到2810億元，預計2018年市場規(guī)模將突破3000億元關口，達到3480億元。其中K12教育是最大的市場，2017年K12在線教育市場規(guī)模預計達到629億元，預計2018年市場規(guī)模將達到781億元。預計2018年K12在線教育用戶規(guī)模將超過1900萬人。其分析師認為：

目前K12在線教育的滲透率仍處于較低水平，市場潛力有待進一步挖掘，未來隨著相關技術的發(fā)展和應用，產品和課程的優(yōu)化升級，K12在線教育市場滲透率將隨之上升。

現(xiàn)在看來，借助AI技術，從寫作業(yè)這個“小點”上切入，就是一個K12教育很好的一個破局機會，智能K12教育誕生下一個超級獨角獸也將是必然。

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