2019年中国AI+教育行业市场现状及发展趋势分析 数字化、移动化、智能化发展不可逆

AI+教育行业市场现状及发展趋势分析

国务院2017年印发了《新一代人工智能 发展规划》，标志着人工智能作为产业变革的核心驱动力和引领未来的战略技术，已上升为国家战略。《规划》中明确提出要加快培养人工智能高端人才，强调“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系”。

本文介绍了人工智能在教育领域的挑战、应用，以及AI+教育的行业发展趋势。

对于AI教育企业而言，去年的政策环境足够振奋人心。教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，高校要探索“人工智能+X”复合专业培养新模式，到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业，解决AI的人才问题。

近日，教育部网站发布了《教育部2019年工作要点》，提出实施教育信息化2.0行动计划，明确推进信息技术与教育教学深度融合，研究中国智能教育发展方案，推动教育信息化升级和“互联网+教育”大平台建设。该计划的实施将为近两年发展的如火如荼的AI+教育和互联网教育注入一剂强心针，将进一步刺激该领域的投资和发展。然而，已经经过几年政策刺激的AI+教育现在发展如何呢?

1、AI+教育应用现状分析

我们通常所说的AI+教育，其实指两种应用场景，第一个是“教育+AI”，即推动人工智能学科专业的普及，储备和培养AI人才。第二个是“AI+教育”，即利用人工智能技术提高教学效率，提升教学效果，包括帮助学校提高管理、辅助教师教学、帮助学生提高学习效果。

拿在线教育来说，在线教育很大程度上是随着移动互联网的浪潮发展起来的，在传统的PC时代，虽然出现了网络教育形式，但是真正的所谓在线教育仍然是在2011年左右开始爆发的，这也正是移动互联网发展和普及的时间点。

据前瞻产业研究院发布的《中国在线教育行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2011-2017年中国在线教育市场规模呈逐年增长趋势。2011年中国在线教育市场规模已达574.9亿元，2014年中国在线教育市场规模突破千亿元，截止至2017年中国在线教育市场规模增长至2089.1亿元，同比增长28.1%。初步测算2018年我国在线教育市场规模将达到2670.6亿元左右。未来几年，中国在线教育的市场规模同比增长幅度将会持续较低但增长稳健。

2011-2018年中国在线教育市场规模统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

对于教育+AI，政策面要求，到2020年建设100个"人工智能+X"复合特色专业，目前许多大学都将开设人工智能相关的课程。教育+AI的发展正按部就班地落实推进。

在AI+教育方面，2018年，许多学校推出了刷脸进校门功能。同时，从在线教育、拍照识题解题，到个性化推送习题，学习轨迹、学习习惯抓取分析，众多教育企业正在对AI技术在教育领域的应用进行不断的探索，并且得到了资本的青睐，频频获得大额融资。

例如，2月18日，掌门1对1创始人兼CEO张翼正式宣布完成3.5亿美金E-1轮融资。本轮融资由CMC资本、中金甲子联合投资，海通国际、元生资本等机构跟投。这是K12在线一对一辅导领域迄今为止融资金额最高，同时也是2019年以来整个教育行业最大的一笔融资。同在本月，在线语言培训品牌阿卡索完成了亿元级C1轮融资，由老股东IDG和深创投领投，广东文投和泊富基金跟投。阿卡索于2011年6月正式上线运营，以一对一外教留学语培起家，2016年推出了少儿一对一英语教育，阿卡索利用先进的AI技术和海量教学数据，不断提升外教的授课表现及学生的学习积极性和学习效果。

然而，行业火爆的表象下同时掩藏着众多的失败案例。据统计，国内在线教育相关企业达上千家，其中，70%的企业面临亏损，10%的公司勉强持平，能够盈利的仅占5%，还有15%的企业濒临倒闭。更令人失望的是，据称，90%以上的公司是“伪”AI公司，他们只是打着AI+教育的招牌，却没有实质的AI研发或应用，AI在整个教学过程中的利用甚少或者根本没有带来任何效益。

因此，无论从技术发展还是产业落地来看，现阶段AI都还停留在初级阶段。AI与教育的结合，也面临着落地难的尴尬。一方面是因为缺乏数据，数据和算法是AI应用的基础和核心。目前绝大多数教育公司在算法模型上并没有太大差距，但在数据上却大都存在着实实在在的短板。人工智能需要海量的数据进行学习，缺乏数据将大大制约其升级和发展。另一方面，许多创业公司普遍存在短视行为，一切向着VC看，忽略了教育的本质，没有真正考虑学生的需求，把学生当成了刷题机器，因此也很难获得学生和家长的认可。

AI+教育行业应用前景分析

教育的终极形态依然在演化进程当中，教育的未来是属于"智慧“的时代，是Intelligence Technology带来的人工智能革命。教育会与更多的技术相结合，语音语义识别、图像识别、AR/VR、机器学习、脑神经科学、量子计算、区块链等等。这些技术我们统称为智能化技术。这些技术已经开始并且持续地、加速地在与教育产业结合在一起。教育产业的智慧化升级正在如火如荼进行中。

①自适应学习

在所有教育领域的智能化技术应用场景中，最典型的一个就是自适应学习(Adaptive Learning)。自适应学习致力于通过计算机手段检测学生当前的学习水平和状态，并相应地调整后面的学习内容和路径，帮助学生提升学习效率。自适应学习的运作过程是这样的：搜集学生学习数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。自适应学习能够根据学生的个人能力制定个性化学习方案，提供个性化的辅导。

自适应学习让因材施教有了实现的可能性，自适应学习产品在国外各个学习阶段都有应用，包括早幼教、小学、初中、高中、大学、职业领域等，并已覆盖多个学科。早幼教领域的kidaptive, K12领域的Knewton, 企业培训领域的area9, 素质类培训的newsela, 语言培训领域的lingvist 等等都是各自领域的佼佼者。

2014年美国的自适应教育突然有了突飞猛进的发展，当时有个标志性的事件，美国有三家最大的自适应教育集团Knewton、 Realizeit、ALEKS做了几场人机大战，比赛结果引起了很大的轰动：在取样的学生群体当中，机器人教学的成绩比优秀的老师教学的成绩高了17分!而且在人机大战中机器不仅战胜了老师组真人授课的成绩，同时还把及格率提升了一倍。

提到自适应平台，必然要提其中的佼佼者Knewton。它为发行商、学校及全球的求学者提供预测性分析及个性化推荐，其覆盖的学生范围包括 K12、高等教育及职业发展教育等。Knewton的平台有三个重要功能：首先是推荐课程内容功能。系统抓取学生的学习数据，并分析下一阶段应该学什么，这与亚马逊、淘宝的推荐类似;第二，预测性的学习数据分析。这或许是Knewton和出版商最大的差别，出版商让学生知道做题的对错。而Knewton是预测你未来的学习程度，你现在做的怎么样，未来能做怎么样。比如说一个学生测试得了60分，但系统基于学生数据分析和对内容的了解，可能会显示学生水平要高于60分;第三，内容数据分析。系统会评估课程的内容质量，以及对学生学习有什么影响，最终对内容本身做出评价和调整。

②自动答疑

除了应用于个性化学习方案的制定外，人工智能技术还可以落地在自动化辅导和答疑子领域，这也成为了教师面授外的有效补充。下一代培训机构一定是智能型的机构，从大数据进化到人工智能。语音识别、图像识别、手写识别、语音分析等技术的发展，让机器模拟人来答疑、服务成为可能，这类应用会越来越多。最初机器是用来辅助人工教学的，未来的趋势则是人辅助机器，而这个过程会一次次重塑未来的学习和教育。

比如学霸君、作业帮等软件都是借助了智能图像识别技术，学生遇到难题时只需要用手机拍成照片上传到云端，系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路，而且这类软件不仅能识别机打题目，手写的题目的识别正确率也越来越准，目前已经达到了70%以上。

③虚拟教学场景

AR/VR也是一种得以普遍应用的智能化技术。AR/VR在教育领域的应用最大的贡献是虚拟教学场景的呈现。首先从整个AR/VR细分领域来看，发展乐观。GSV预测整个产业将会达到2000亿美元的规模。同时很多行业巨头也通过AR/VR技术把目光投向教育领域，比如微软Hololens和培生教育集团合作，通过运用微软的全息图，学生们可以更加清楚地了解一些系统的构造，并且在虚拟的世界里体验一些在现实生活中体会不到的内容。北美另一大科技巨头Facebook，在OC3大会上也宣布将投入1千万美金到VR教育领域。不仅是北美，韩国科技巨头三星也在德国推出了VR教育系统，这个VR教育系统主要是给7年级和9年级的生物课提供应用。通过佩戴Gear VR，学生就可以观察到器官是如何工作的。

虽然AR技术并不是全新的,不过AR在教育领域的应用才刚开始。AR技术特别适合教育,因为它很好地匹配了情景教学和建构主义教育思想。AR技术可以让学习者自主探索各种有趣的学习材料,并且可以在做实验犯错的情况下也不会有任何严重后果。学习者通过AR技术进入一个和现实高度仿真的环境,可以动态地进行交互形式学习。因为是虚拟和现实交融在一起,AR技术让学习在正式和非正式的学习场景之间快速切换,也可以在学习和教育中使用移动技术。AR在教育行业有非常广泛的应用,比如虚拟场景培训、AR图书、AR游戏学习、AR建模等。尤其是在职业教育领域，比如医疗和建筑等领域的技能培训，AR技术已经有比较深入的应用了。

④智能批改

大数据、文字识别等技术的发展，还推动了文字的规模化自动批改和个性化反馈。如何利用人工智能减轻老师在作业、试题、作文领域的批改压力，实现规模化又个性化的作业反馈，是未来教育的重要攻克领域，也是国内外众多企业看中的市场。比如美国的计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件，能够联系上下文去理解全文，然后做出判断，它提高了英语翻译软件或程序翻译的准确性，解决了不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步，使得自动批改作业成为可能，对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这将会大大提高老师的教学效率。中国的批改网，也是在这个领域做出探索的一款产品。

⑤分级阅读

除了自适应学习，人工智能技术与教育可以从多个维度进行结合，比如构建和优化内容模型，建立知识图谱，让用户可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台，推荐给用户适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。

相较于传统分级阅读只是根据学生年龄推荐阅读书目，无法根据不同学生阅读能力、兴趣爱好进行个性化精准阅读，分级阅读类的产品替代了教师的收集书目、推荐书目、阅读监督等工作，大大提高了教师的工作效率，同时实现了学生自适应阅读，达到了分级阅读的核心目的——匹配适合学生个人的书目，解决了学生阅读太难的书会失去阅读兴趣、阅读难度低的书无法提升阅读能力的问题。通过人工智能赋能的分级阅读优势明显：提高学生阅读兴趣、养成学生阅读习惯、清晰个人阅读水平、清楚了解阅读能力变化、教师和家长全方位监测、分析报告快捷精准。分级阅读类的产品发展空间巨大，目前该类产品主要集中在英文分级阅读，国内市场上亟需中文类的分级阅读产品。同时，目前国内英文分级阅读产品的分级方式主要采用国外分级方式，该方式适用于母语是英语的国外儿童，但对于非英语母语的中国学生的适用性仍有待观察。

Newsela是一家2013年成立的公司，公司的主打产品是适用于青少年儿童阅读的新闻，从而把英语学习融合在新闻阅读的过程里。它运用了科学算法来测量用户的英语水平，把来自《彭博社》、《华盛顿邮报》等主流媒体的内容改写成适合从2年级到12年级学生可以阅读的版本，从而提升青少年儿童对社会的敏感度和认知程度。同时Newsela也会给用户推荐个性化的新闻内容，用户也可以自己调整阅读的难度。

⑥课堂高效管理

人脸识别、语音识别等技术也已经引入在线课堂。在上课期间，人脸识别技术将通过对学生面部表情的识别，记录学生的课堂表现，并反馈给师生和家长，让在线课堂的老师“看见”学生的表现。

2017年5月，好未来投资情绪识别引擎公司FaceThink。通过情绪识别系统，能够对孩子上课的表情进行实时采集，从专注、疑惑、高兴、闭眼四个维度分析其听课状态，形成注意力曲线学习报告，反馈给老师和家长，从而让老师根据学生的情况优化课程和教学内容。此外，2017年好未来还发布了IDO2.0个性化学习体系。通过个性化学习任务系统，人脸识别、语音识别、触感互动等科技手段在教育上的应用，为学生打造学习计划更明确、学习方式更多元的在线学习闭环，为在线教育提供智能化、个性化的解决方案。

⑦区块链

人类社会正在进行一场数字化的大迁徙，我们正在网络世界、虚拟空间里建立一个数字化的新世界。AR、VR、AI、区块链等新兴技术正是人类驶向数字世界的帆船。区块链作为一种新兴技术，也开始在各个行业广泛地应用。

区块链可以被用作一种存储教育信息的集中分类记账方式，比如学位信息、文凭信息以及考试信息等，这些信息将作为一种“数字化文字记录”。这既能被用作防止信息的欺诈和篡改，也可以开放给第三方用于求职面试的参考。

区块链解决的痛点还包括信息确认。之前要核实一个人的学位是一件非常痛苦且耗时的事情，需要一个学校接一个学校的获取需要的信息。在基于区块链的系统中，每个人的学习相关信息都被会被永久保存且不会得到篡改。

索尼公司及其旗下的索尼全球教育公司(SGE)借助区块链的属性，通过开放且安全的方式将教育学习中的数字记录和数字成果加以多方多次的利用。该系统将来自多个教育机构的数据进行集中式管理，这也使得记录和参考这些教育数据成为了可能。

索尼的这一区块链+教育系统具有两个主要功能：1、对教育数据的使用权限进行验证和使用权限控制;2、用于教育机构处理这些权限的应用程序编程接口。

另一个案例是EduCoin。EduCoin是一款服务于在线教育内容分享的数字加密虚拟货币，用于教育服务的消费和提供教学产品和技术的共享，以及教学质量的检测和评估。

相信未来还会有更多的应用于教育领域的区块链产品诞生。区块链在教育行业能够发挥的最大作用就是解决信用问题，教师的信用、学生的信用、还有机构的信用。比如在前些年经常会有培训机构“跑路”的负面消息，最主要的问题就是信息流和现金流不够透明，但如果区块链成为行业的底层技术，这一切都会不会发生。

3、AI+教育 未来已来

智能化的技术还有很多教育领域的应用场景，无论是教学管理还是行政管理方面都有用武之地。从产业投资的角度来讲，智能化技术的应用产品还没有达到足够成熟的地步，依然有待市场的验证。但毫无疑问，这些技术和应用代表了未来教育行业发展的方向，在市场爆发的前夜投资布局可以期待指数型的增长。

未来智能化技术会贯穿教育的教、学、练、测、评、管等所有环节，大数据、云计算、区块链会成为所有教育应用的底层技术，教育的数字化、移动化、智能化将成为普遍的规律。这一天已经临近，未来已来。