原标题：iTutorGroup汤峥嵘：在线少儿英语教育下半场教育为本AI赋能

　　11月14日，在以“碰撞·演变”为主题的GET2018教育科技大会分论坛，iTutorGroup COO汤峥嵘为观众们带来了题为《在线少儿英语教育下半场：教育为本 ，AI赋能》的分享。

　　汤峥嵘认为，教育行业要解决的其实是个性化和规模化同时发展的问题。

　　以下是的汤峥嵘演讲精选实录：

　　我今天给大家分享一下iTutorGroup旗下vipJr这个品牌，我们怎么看青少年教育行业，怎么做差异化的。

　　其实今天本分会场的题目(红海语培，少儿为王)大家就能看出来，红海很明显，青少年教育今天发展的速度非常非常快，以至于你一看很多很多企业都在里面做。有做年龄段很小的，也有年龄段大一点的，其实是一个非常拥挤的赛道。

　　我今天想跟大家分享一下，在这么拥挤的赛道当中，我们怎么看问题，我们试图做一些差异化，也希望给这个行业同行一些借鉴，因为我们最终希望把这个行业一起做起来。

　　目前的几个趋势

　　1、低龄化

　　首先，我觉得整个少儿英语市场一个非常非常大的趋势是低龄化。过去可能还叫青少年英语，大家觉得学英语可能得小学以后，现在基本上可以从生下来就开始了。我觉得甚至以后可能还要往还没有生下来，就要做胎教，可能这个是这个市场的一个特点。当然，这个特点也不仅在这个市场，我觉得所有市场都有这个问题，因为中国的家长是全世界最最焦虑的一个家长族群。我觉得这也没有办法，这是个大趋势。

　　2、同质化

　　第二，我觉得现在确实，因为有这样的一个低龄，导致很多产品出来。但是，我觉得在消费者眼中大家的产品是非常相似的。举个例子，我们做的vipJr，学龄前到小学这个年龄段的产品非常非常多，我在地铁上曾经看过广告，基本上坐一圈地铁，把我们这个行业都看到了，大家投的广告，互相比较，最后可能做广告的公司把钱都赚到了。

　　3、门槛低

　　另外，我自己觉得很多企业其实门槛是比较低的，这是一个长期发展的问题。

　　4、快乐为主

　　因为低年龄段，导致学习本身是一件比较痛苦的事情。我经常在外面有时候跟别人分享，其实学习这件事情本身就是反人性的，我自己也不爱学。我想能够把学习做成快乐，是我们每家公司都希望做到的，但是有时候可能会做过头，变成以快乐为主了。青少儿英语，毕竟还是要学习的。

　　这是我看到的几个目前的趋势。

　　vipJr的差异化“打法”

　　我给大家分享一下，在这个红海当中，这样的趋势当中，我们想办法做一些差异，我们怎么做的，给大家分享一些经验。

　　第一件事情，我把整个这个称之为我们应该做正确的事。

　　什么是正确的事?不一定是市场目前最热的，最容易做的就是正确的事，我们试图定义教育是客户的需求和教育本身平衡的结果，也不能完全听客户的，不像有些行业，客户一定是第一。如果客户一定是第一，那学校里，学生应该都造反了，都跟老师说，你不应该这么教我，每天不要留作业。所以，它一定有这样的平衡。

　　1、教材

　　第一件事情，肯定做教育行业最重要的教材。

　　低龄段的教材其实是最复杂的，因为很多人认为教特别是零基础的小朋友，中国人的教法一定是26个英文字母开始，几百个英语单词，少量的语法。用这样的核心来做教材，我相信今天在座的各位可能都能做出来。

　　但是，2017年我们花几百万美金买了三套牛津出版社教材的版权，这其实是对很多企业来讲都觉得是不可思议的一件事情，你教这些东西，干嘛要去买三套。目前我们调查了几百套教材，我们认为这三套是最流行的，包括国内很多双语和国际学校都在用这个教材，我们买的是电子版的，就是在线的。所以，这是第一件事情，我觉得大家反思一下，教材是不是值得做差异化的东西，当然我们会继续去采购我们认为好的东西。

　　2、标准

　　今天做教育最终一定要有一个标准来衡量你的结果好与不好。英语学习其实本身是有标准的。首先给大家介绍一套标准，我称之为叫母语型的CCSS，这是目前我看到很多企业在用的标准，是美国的一个标准，这是它的网站，首页也截图给大家看了一下。

　　CCSS就是美国有一家企业企图把美国50个州的标准统计起来。大家知道美国其实50个州有50种标准，不像咱们中国一个标准就可以打遍天下。美国有50个标准，试图把50个标准统一起来，所以他们搞了这样的标准。

　　但是，它上面写的英文大字母是为美国学生的成功而准备的标准。所以，如果把它再拆开来看更细，英语叫English Language Art。美国人学语言，跟我们学中文一样，中文肯定不是学对话，所以我觉得英语的标准其实对我们中国人来讲有点高了，关键是它不仅有英语，还有别的，因为他为了统一，他里面真的有数学，中国有些企业会把它搬进来，以这个照抄一下。

　　数学这里我拿出来它的幼儿园的标准是什么?Counting(数数)，我们中国孩子的数学，幼儿园大班可能乘法都会了，数数的要求可能就太低了。所以，英语很高要求，但是数学要求太低了，还有一系列标准。

　　我们其实挑了一套欧洲的标准，大家总觉得美国的英语最好，口音也最好，你去挑一个欧洲的，行不行?对大部分欧洲人来讲，英语不是他的母语，其实这样的标准才值得我们借鉴。所以，CEFR这个标准，如果把它稍微展开，里面的核心，就是我们常说的听说读写。我们学英语，无非还是在这几个点上下功夫。所以，我想第一件事情，我们在标准上还是坚持了一个差异，我们就觉得还是要坚持，这个不太性感的标准。

　　3、效果

　　我们做了一个小小演说家的演说课，要求小朋友来讲故事。事先给她一张图片，她试图用她的语言去讲故事，没有事先写好的脚本，由刚才那位老师去教他们。所以，这个是我们在对效果上投入的，我们觉得学英语有刚才前面有标准，但是怎么真正检验他的效果，其实是演讲能力。

　　这就是一节演讲课，三个小朋友来参与。然后我们也把这样的演讲课做到微信端，因为我们会要求，我们现在新的牛津科学要求小朋友必须参加演讲课，必修课，哪怕它的单词量很少，他也要去准备，给他一张图片，用他自己的语言去讲。

　　我们大概一个月以后就会组织一个小的比赛，他们会直播给爸爸妈妈、爷爷奶奶做一个阶段性的报告，这就是微信上看到的演讲比赛，给大家做一个演示，所以这是第二件事情，我们在效果上做了一些投入。

　　刚才先给大家简单介绍了一下我觉得虽然是个红海，虽然你看到门槛也许不那么高。但是，你可能要想一下怎么把自己的门槛提高，怎么真正去做让消费者觉得最终有效果的东西。

　　vipJr在AI上的投入

　　给大家介绍一下我们在AI上做的一些投入，因为我们觉得AI可以为教育行业做进一步的改善和改变。

　　第一，微观效果上，也就是课堂当中的一些改善，这个已经有蛮多企业都在做类似的东西，比如，我们对老师表情的分析，这个并不是我们实施后分析的，他做完之后，可以给到教研组对老师进行管理。我们在上课的时候，我们已经引入了实时的，比如说，道具，我们在玩各种各样的APP上都有了，我们引入课堂中，让上课比较快乐，这是提升微观效果的。

　　第二，宏观效果，每节课堂都是一个具体的微观事务，但是怎么提升宏观。我这里用另外一个行业给大家做一个比较，大家可能比较容易理解。我左边画的其实是现在大家用的打车，比如说滴滴、Uber这一类的共享公司，右边是我们自己。

　　我们遇到的第一个问题就是学生怎么选老师，因为我们已经有两三万名外教，现在大部分公司的做法是，由学生来选老师，这个在过去一直是很正常的，因为线下都是这么做的。一个线下教学机构，二三十名老师，五十名老师，一百名老师，把他的课表写出来，学生去挑很正常。但是，当我们有两三万名老师的时候怎么去挑?所以，我类比一下大家知道了，如果大家今天拿出打车软件是请你们来选司机，你会觉得是什么样的效果?一定会出现几个奇怪的事情。

　　一，你觉得有的司机特别好，把他收藏起来，你说我就指定要这个司机，这个司机好到什么程度呢?比如说，一上车还送你一杯咖啡，一杯茶，问题是这么好的司机肯定不止你一个人喜欢，很多人都喜欢，所以你抢不到他。我们现在行业很多碰到这样的问题，把老师开放出来个，互联网会导致二八原则的加速，头部老师最后只剩下所谓的好老师，怎么也抢不到，剩下90%的长尾老师没有人要，但并不见得他们不好，因为他们的分数积累，就跟今天去淘宝上买东西一样，今天刚刚开的商家你肯定不敢去买，没有评价，这是第一个问题。

　　我们用的是动态匹配，其实跟这些算法是一样的，我们算出来，我们认为哪个老师是最适合你的，用现在的话说，我们认为我们更懂你，其实认为那些静态信息不足以让你知道哪个更好，我们完全是倒过来的，我们做了一点颠覆，就是不让学生选老师，我们帮你选好一个老师。但是，大家也不用担心，因为每节课学生都可以给老师打分，你一旦打了低分，我知道你肯定不喜欢他，我有两三万名老师，下次就可以换一个你喜欢的老师，这其实是一个动态的做法，这个其实跟打车软件一模一样。

　　二，现在已经有了所谓的叫顺风车，就是拼车。在教育行业，对应的就是一对一还是一对多。现在一对一是非常非常流行的，以至于很多人认为在线教育就是一对一，或者是大班课，一对无数。一对多，这里多指的是一个小班课的概念，就是一对三，一对五这样的一个比较小的，因为再大，大家没有办法互动了。像今天这么多人，我没有办法跟每个人互动，这是没有办法的。

　　一对多和拼车的有什么相似地方?由于如果拼车是这三个人，这四个人每天早上必须得从同一个小区出发，去同一个地方上班，可能性是有的，但这算拼车吗?显然不是一个真正的动态拼车。所以，现在也有一些做在线一对多小班的，就是这种固定的模式、固定老师、固定同学、固定时间。我们认为这个是非常不合适的。

　　我前面讲，我们有能力去匹配你的老师，所以我们又做了进一步，我们所有的一对多的小班课，3-6个人的全部是动态算出来的。因为我们还有成人，成人的需求是非常不一样的，我们知道这几个人他们必须得是英语等级相似，时间一样不用说了，英语等级相似，他们的工作岗位要相似，比如说学技术的和学财务的可能是不一样的，他们的行业，然后他们甚至对老师的要求，有的喜欢英式口音，有的喜欢美式口音，我们全部把这些偏好记下来，确保这一堂课当中这些学生是极为相似的，然后我们通过这样去给他匹配教材，匹配老师。

　　最后一个类别，如果出租车走的是公交车的固定路线，我们也觉得很奇怪。但是，在线或者是整个教育行业，一直以来因为我们过去都是依赖于纸质书本，所以我们就把课程称之为叫线性课程，什么叫线性课程?就是这本书是从第一页翻到最后一页，所以我们上课也是从第一课上到最后一课。

　　我们有这套匹配的AI算法，我比喻成学生来了，这本书我就把每页撕下来，摊在桌说，我直接说，请你直接上第10页，下次直接跳到第20页，所以我把它称之为动态的、非线性的、灵活的课程。甚至还可以倒回去，因为知识点之间有些是没有前后关系的，不一定哪个要先学哪个要后学。

　　还拿英语举例子，学过去时和将来是这两个知识点，可能哪个先，哪个后没有直接关系，但是可能都得先把现在时学会了，他们对现在时有个依赖关系，但是他们俩之间哪个先，哪个后没有关系。所以，它不是完全线性的、顺序的。但是，因为过去我们依赖于书，书只能从第一页翻到最后一页，就导致了我们几乎所有的课程都是这样子的。

　　这是我们利用AI提升宏观效果给大家做的一个简单的介绍。我觉得这个在未来会越来越放大。为什么?因为我们的非线性课程，或者灵活课程，现在把知识点越拆越细，我刚才讲可能每一页撕下来，接下来可能每句话撕下来，而且真的可以做到这一点。你会发现大家学习的能力是不一样的。

　　还拿一对多小班课来说，本来这三个同学在一个班，非常有可能，就算是固定，有一个是学霸，他学三周以后，就觉得剩下那两个人跟不上他，或者他觉得太容易了。因为他学习能力强，你再把他放到那个班里，显然不合适。你就应该让他跳级了，所以我们动态把他换到别的班去了。也许有另外一个人学习能力相对比较差，你总是把他放到这里面，他就觉得很累，这也是我们现在整个教育，大的教育就有问题，因为我们不够个性化。

　　再给大家分享几个比较有意思的，也许将来大家在做英语这个行业可以用到。

　　这是我们上成人课的一个画面，这个地方放大出来，这是一个一对三的小班课，蓝色的是老师，她教三个学生，左面有一列数字，老师是25%，其他是23%，1%，51%。这个百分比是我们实时的计算出来，这四个人，老师加三个学生，四个人在那节课上，当下为止他们的讲话时长的占比。

　　我们这个是给老师一个最直观的数据，告诉他这三个学生付你一样的钱，你不要形成图上我这个例子，就是中间那个学生是讲1%的时间，然后最下面的讲了51%的时间，对他们不公平，你应该鼓励讲话少的人多讲话，讲话多的人稍微少讲一点，所以我们这个已经做了很久了，其实这个效果非常好，而且我们会给老师一个建议，这是一个比较高等级的。比较低等级的，老师讲话会比较多，我们也建议你不要讲话超过多长时间，要留时间给学生，我们有这样的。

　　这个数据放着，也是给大家另外一个建议，就是想办法让你们的所有的事情都能用数据沉淀下来。所以，他放着放着给我们就产生了一个新的价值，我们后来也会发现，真的会有这样的学生他就不爱讲话，然后另外一个学生特爱讲话。所以，我们又可以用这个数据再做精准的匹配，让他们组合更好，话痨和不爱讲话的人组合在一起，其实是蛮好的。

　　我们认为现在其实大班课是一种，它的问题在于它其实互动是很少的。在线一对一互动是非常高的，其实在线一对一在经济上来看很难赚钱，很多都是亏钱的，其实在线小班课，我们认为未来的趋势或者比例可能是这样的。两个不会都消失，都会有它的需求，但是中间这个会是非常大的可能性，既能保持整个规模经济下你是可以盈利的，互动的效果也好。但是，他有一定的技术门槛，就是我讲的你怎么把他们精准的匹配在一起。

　　除了这个之外，也跟大家分享我们其实除了做英语，我们也已经做了数学、语文、编程。数学是我们现在仅次于英语第二大的，这是我们目前全学科的一个平台。

　　最后，给大家分享几点我们对未来的思考。大家可以想一下：第一，未来所有人都面对的问题就是知识其实是爆炸的，知识太多了，今天你是学不完的，不像20年前，30年前，知识是匮乏的。教法要完全不一样，时间碎片化，我就不用讲了。最后，AI普及了。哪些东西你还得教，我们自己都在思考，我们现在在教英语、数学，未来还用教吗?是不是AI可以替代你做翻译，数学不用学就可以了，这些都是我们要思考的问题。

　　前面给大家讲到我们宏观的算法，其实它解决了一个什么问题?我觉得教育行业要解决的其实是一个个性化和规模化同时发展的问题，因为个性化这件事情老早就有了，孔子就已经有了72个弟子，他是个性化教出来的。但是，问题是他只能教72个人，大家听说过他有3000个门徒，他只培养出72个人，怎么把个性化做到规模化。

　　第二，我前面讲到，AI的挑战。我们认为AI不一定会替代老师，但是一定可以做辅助教学。所以，我觉得我们在整个教育行业中，对AI的投入仍然要持续。