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2018年中國AI+教育行業發展回顧、2020年教育信息化行業市場空間及AI+教育行業應用前景分析[圖]

2019年08月08日 13:23:52字號:T|T

    AI+教育的不斷演進

    國務院2017年印發了《新一代人工智能發展規劃》,標志著人工智能作爲産業變革的核心驅動力和引領未來的戰略技術,已上升爲國家戰略。《規劃》中明確提出要加快培養人工智能高端人才,強調“利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革,構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系”。

    在過去一兩年,AI技術和內容深度連接的緊密度越來越緊,在教學場景裏面都在進行非常多的應用。目的有兩點:一邊是讓老師能夠有更好的應用,有幸福感;另外一邊是學生體驗有趣,快速反饋,有成就感。

互聯網教學服務載體的不斷演進

數據來源:公開資料整理

    相關報告:智研咨詢發布的《2019-2025年中國教育信息化行業市場調查及發展趨勢研究報告

AI賦能教育:更高的性價比

數據來源:公開資料整理

    教育部發布的《高等學校人工智能創新行動計劃》提出,高校要探索“人工智能+X”複合專業培養新模式,到2020年建設100個“人工智能+X”複合特色專業,解決AI的人才問題。

    AI+教育,其實指兩種應用場景,第一個是“教育+AI”,即推動人工智能學科專業的普及,儲備和培養AI人才。第二個是“AI+教育”,即利用人工智能技術提高教學效率,提升教學效果,包括幫助學校提高管理、輔助教師教學、幫助學生提高學習效果。

    拿來說,在線教育很大程度上是隨著移動互聯網的浪潮發展起來的,在傳統的PC時代,雖然出現了網絡教育形式,但是真正的所謂在線教育仍然是在2011年左右開始爆發的,這也正是移動互聯網發展和普及的時間點。

    2011-2017年中國在線教育市場規模呈逐年增長趨勢。2011年中國在線教育市場規模已達574.9億元,2014年中國在線教育市場規模突破千億元,截止至2017年中國在線教育市場規模增長至2089.1億元,同比增長28.1%。初步測算2018年我國在線教育市場規模將達到2670.6億元左右。未來幾年,中國在線教育的市場規模同比增長幅度將會持續較低但增長穩健。

2011-2018年中國在線教育市場規模走勢

數據來源:公開資料整理

    對于教育+AI,政策面要求,到2020年建設100個"人工智能+X"複合特色專業,目前許多大學都將開設人工智能相關的課程。教育+AI的發展正按部就班地落實推進。

    在AI+教育方面,2018年,許多學校推出了刷臉進校門功能。同時,從在線教育、拍照識題解題,到個性化推送習題,學習軌迹、學習習慣抓取分析,衆多教育企業正在對AI技術在教育領域的應用進行不斷的探索,並且得到了資本的青睐,頻頻獲得大額融資。

    二、個性化學習作爲AI+教育核心應用場景,市場廣闊

    個性化學習是未來教育的核心發展方向,也是AI+教育的典型落地場景。人工智能技術的發展,將使得未來教育發生重大的結構性變革,具體落地形態是多樣的,比如,國際化的學習、機器人助教和老師、個性化學習等。個性化學習能夠從根本上解決傳統教育中師生比低、模式化教學的痛點,是AI+教育的核心發展方向。

2018年美國Top30的AI+教育公司業務領域分布

數據來源:公開資料整理

2018年美國Top30的AI+教育公司融資金額分布

數據來源:公開資料整理

    個性化學習也是目前國外AI+教育最主要的推進方向。美國Top30的AI+教育公司中,有9家專注于人工智能個性化學習的技術研究。從融資額度上看,個性化學習相關公司的融資額度占到Top30AI+教育公司融資總額的47%,占有絕對的重要的地位。

當前教育系統與個性化學習系統的區別

數據來源:公開資料整理

    人工智能賦能個性化學習的核心價值是把教育行業從勞動密集型的農業時代帶向成本更低、效率更高的工業時代。人工智能個性化教育是一次行業改革,對機構、對學生、對老師三方都具有降本提效的價值。

個性化學習的價值

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    依托合理可靠的發展模式、完整的生態優勢、科大訊飛領先的技術,個性化學習手冊、訊飛智能學習機等教育C端産品,有望成爲公司教育業務核心增長點,與持續打磨的B端方案協同構建教育生態,進一步夯實教育作爲訊飛最核心AI落地賽道的戰略地位。

    路線優勢:個性化學習爲國內外具有共識的AI+教育落地方向

    人工智能個性化學習産業是美國AI+教育最主要的落地形式,受到資本市場的大力認可與支持。美國Top30的AI+教育公司中,有9家專注于人工智能個性化學習的技術研究。從融資額度上看,個性化學習相關公司的融資額度占到Top30AI+教育公司融資總額的47%,占有絕對的重要的地位。美國融資總額排名前兩位的AI+教育公司Knewton和DreamboxLearning,均來自個性化學習這一領域。

美國融資總額排名前五的AI+教育公司

公司名稱
融資輪次
總融資額(百萬美元)
Knewton
F輪-上市前
182.25
DreamboxLearning
C輪
175.60
Grammarl
yA輪
110.00
Duolingo
E輪
108.30
CivitasLearning
D輪
63.95

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    在校生人數龐大,爲個性化學習提供了大量潛在用戶。根據國家教育事業“十三五”主要目標,預計2020年九年義務教育在校生人數達到1.5億,高中教育在校生人數達到4.13千萬。在校生人數如此之大,爲個性化學習産品提供了廣闊的市場空間和潛在用戶。

教育發展“十三五”規劃主要目標

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    隨著中國人生活水平的提高,家庭對于孩子教育的需求越來越大,對于教育的投入也不斷增長。2017年中國家庭教育支出占家庭年收入的20%以上,國內市場對于教育的需求比較旺盛。對更因材施教、個性化的優質教育資源的投入意願也在不斷加強。

教育支出占家庭收入的情況

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    三、教育信息化聚焦應用,打磨B端方案構建閉環生態

    1、改革持續推進強調應用落地,教育信息化進入新階段
國家持續重視教育發展,教育投入空間顯著。2012年以來國家財政性教育經費占GDP比重保持在4%以上,2017年財政性教育經費達3.4萬億元,占GDP比重爲4.14%;根據聯合國教科文組織《2016全球教育監測報告》,財政性教育支出占GDP的比重在2015年世界範圍的中位數爲4.7%。我國在教育上的投入還未達到世界平均水平,未來有較大增長空間。

2015-2018國家財政教育支出

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    教育信息化是國家信息化的重要組成部分,具有廣闊的市場空間。根據《教育信息化十年發展規劃(2011-2020年)》,建立教育經費投入保障體系,提出各級政府在教育經費中按不低于8%的比例列支教育信息化經費。教育信息化市場規模巨大,主要由政府財政投入和消費端投入組成,國家財政投入對于教育信息化的投入逐漸增長,根據預測,2020年有望突破3800億。(

2020教育信息化市場分類

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2013-2020教育信息化財政投入資金估算

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    推進教育信息化1.0建設,深化教育改革。從2012年以來,教育信息化領域的政策集中出台,2012年3月的《教育信息化十年發展規劃(2011-2020年)》對未來10年的教育信息化建設提供了指導意見和總體方向,開啓了教育信息化1.0時代。2016年教育部印發的《教育信息化“十三五”規劃》提到,“十二五”以來,以“三通兩平台”爲主要標志的各項工作取得了突破性進展,學校網絡教學環境大幅改善,2016年全國中小學校互聯網接入率已達87%,多媒體教室普及率達80%。

    教育信息化2.0目標“三全兩高一大”強調智能教育應用落地,産業發展迎來新機會。2018年4月教育部發布了《教育信息化2.0行動計劃》,通過實施該計劃,到2022年將基本實現“三全兩高一大”的發展目標。

“三通兩平台”工程

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“三全兩高一大”發展目標

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    經過前期發展,我國教育信息化已經基本度過第一階段,信息技術在我國各級各類教育中得到廣泛應用,但尚未引發教育的深層變革。教育信息化1.0向2.0時代轉變,意味著從重點關注量變向重點關注質變轉變;從強調應用驅動、融合發展,向注重創新引領、生態變革轉變。

    海量市場空間下,行業集中度較低,強者恒強趨勢明顯。在教育信息化産業,頭部企業持續領跑,業績表現良好。教育信息化行業享受了政策助力帶來的全國性硬件大普及階

    段之後迎來行業洗牌期,強者恒強趨勢確立,依舊看好具備規模效應的教育信息化綜合運營服務商的轉型升級,不斷提升市場份額。

    2、市場空間廣闊,智慧課堂預計未來潛在用戶規模將達到20萬所學校。

    根據教育部發布《2017年全國教育事業發展統計公報》,2017年,全國共有各級各類學校51.38萬所,其中中小學校數量達24.35萬所。假設80%的學校具備建設智慧校園和智慧課堂的條件,則訊飛暢言系列産品的潛在用戶規模達20萬所學校。如果考慮學前教育和課外輔導教育的應用場景,則規模更大。

暢言智慧課堂潛在市場規模預測

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    三、AI+教育行業應用前景分析

    教育的終極形態依然在演化進程當中,教育的未來是屬于"智慧“的時代,是IntelligenceTechnology帶來的人工智能革命。教育會與更多的技術相結合,語音語義識別、圖像識別、AR/VR、機器學習、腦神經科學、量子計算、區塊鏈等等。這些技術統稱爲智能化技術。這些技術已經開始並且持續地、加速地在與教育産業結合在一起。教育産業的智慧化升級正在如火如荼進行中。

    1、自適應學習

    在所有教育領域的智能化技術應用場景中,最典型的一個就是自適應學習(AdaptiveLearning)。自適應學習致力于通過計算機手段檢測學生當前的學習水平和狀態,並相應地調整後面的學習內容和路徑,幫助學生提升學習效率。自適應學習的運作過程是這樣的:搜集學生學習數據,預測學生未來表現,智能化推薦最適合學生的內容,最終高效、顯著地提升學習效果。自適應學習能夠根據學生的個人能力制定個性化學習方案,提供個性化的輔導。

    自適應學習讓因材施教有了實現的可能性,自適應學習産品在國外各個學習階段都有應用,包括早幼教、小學、初中、高中、大學、職業領域等,並已覆蓋多個學科。早幼教領域的kidaptive,K12領域的Knewton,企業培訓領域的area9,素質類培訓的newsela,語言培訓領域的lingvist等等都是各自領域的佼佼者。

    2014年美國的自適應教育突然有了突飛猛進的發展,當時有個標志性的事件,美國有三家最大的自適應教育集團Knewton、Realizeit、ALEKS做了幾場人機大戰,比賽結果引起了很大的轟動:在取樣的學生群體當中,機器人教學的成績比優秀的老師教學的成績高了17分!而且在人機大戰中機器不僅戰勝了老師組真人授課的成績,同時還把及格率提升了一倍。

    提到自適應平台,必然要提其中的佼佼者Knewton。它爲發行商、學校及全球的求學者提供預測性分析及個性化推薦,其覆蓋的學生範圍包括K12、高等教育及職業發展教育等。Knewton的平台有三個重要功能:首先是推薦課程內容功能。系統抓取學生的學習數據,並分析下一階段應該學什麽,這與亞馬遜、淘寶的推薦類似;第二,預測性的學習數據分析。這或許是Knewton和出版商最大的差別,出版商讓學生知道做題的對錯。而Knewton是預測你未來的學習程度,你現在做的怎麽樣,未來能做怎麽樣。比如說一個學生測試得了60分,但系統基于學生數據分析和對內容的了解,可能會顯示學生水平要高于60分;第三,內容數據分析。系統會評估課程的內容質量,以及對學生學習有什麽影響,最終對內容本身做出評價和調整。

    2、自動答疑

    除了應用于個性化學習方案的制定外,人工智能技術還可以落地在自動化輔導和答疑子領域,這也成爲了教師面授外的有效補充。下一代培訓機構一定是智能型的機構,從大數據進化到人工智能。語音識別、圖像識別、手寫識別、語音分析等技術的發展,讓機器模擬人來答疑、服務成爲可能,這類應用會越來越多。最初機器是用來輔助人工教學的,未來的趨勢則是人輔助機器,而這個過程會一次次重塑未來的學習和教育。

    比如學霸君、作業幫等軟件都是借助了智能圖像識別技術,學生遇到難題時只需要用手機拍成照片上傳到雲端,系統在一到兩秒內就可以反饋出答案和解題思路,而且這類軟件不僅能識別機打題目,手寫的題目的識別正確率也越來越准,目前已經達到了70%以上。

    3、虛擬教學場景

    AR/VR也是一種得以普遍應用的智能化技術。AR/VR在教育領域的應用最大的貢獻是虛擬教學場景的呈現。首先從整個AR/VR細分領域來看,發展樂觀。GSV預測整個産業將會達到2000億美元的規模。同時很多行業巨頭也通過AR/VR技術把目光投向教育領域,比如微軟Hololens和培生教育集團合作,通過運用微軟的全息圖,學生們可以更加清楚地了解一些系統的構造,並且在虛擬的世界裏體驗一些在現實生活中體會不到的內容。北美另一大科技巨頭Facebook,在OC3大會上也宣布將投入1千萬美金到VR教育領域。不僅是北美,韓國科技巨頭三星也在德國推出了VR教育系統,這個VR教育系統主要是給7年級和9年級的生物課提供應用。通過佩戴GearVR,學生就可以觀察到器官是如何工作的。

    雖然AR技術並不是全新的,不過AR在教育領域的應用才剛開始。AR技術特別適合教育,因爲它很好地匹配了情景教學和建構主義教育思想。AR技術可以讓學習者自主探索各種有趣的學習材料,並且可以在做實驗犯錯的情況下也不會有任何嚴重後果。學習者通過AR技術進入一個和現實高度仿真的環境,可以動態地進行交互形式學習。因爲是虛擬和現實交融在一起,AR技術讓學習在正式和非正式的學習場景之間快速切換,也可以在學習和教育中使用移動技術。AR在教育行業有非常廣泛的應用,比如虛擬場景培訓、AR圖書、AR遊戲學習、AR建模等。尤其是在職業教育領域,比如醫療和建築等領域的技能培訓,AR技術已經有比較深入的應用了。

    4、智能批改

    大數據、文字識別等技術的發展,還推動了文字的規模化自動批改和個性化反饋。如何利用人工智能減輕老師在作業、試題、作文領域的批改壓力,實現規模化又個性化的作業反饋,是未來教育的重要攻克領域,也是國內外衆多企業看中的市場。比如美國的計算機科學家喬納森研發了一款可進行英語語法糾錯的軟件,能夠聯系上下文去理解全文,然後做出判斷,它提高了英語翻譯軟件或程序翻譯的准確性,解決了不同國家之間的交流問題。語音識別和語義分析技術的進步,使得自動批改作業成爲可能,對于簡單的文義語法機器可以自動識別糾錯,甚至是提出修改意見,這將會大大提高老師的教學效率。中國的批改網,也是在這個領域做出探索的一款産品。

    5、分級閱讀

    除了自適應學習,人工智能技術與教育可以從多個維度進行結合,比如構建和優化內容模型,建立知識圖譜,讓用戶可以更容易地、更准確地發現適合自己的內容。國外這方面的典型應用是分級閱讀平台,推薦給用戶適宜的閱讀材料,並將閱讀與教學聯系在一起,文後帶有小測驗,並生成相關閱讀數據報告,老師得以隨時掌握學生閱讀情況。

    相較于傳統分級閱讀只是根據學生年齡推薦閱讀書目,無法根據不同學生閱讀能力、興趣愛好進行個性化精准閱讀,分級閱讀類的産品替代了教師的收集書目、推薦書目、閱讀監督等工作,大大提高了教師的工作效率,同時實現了學生自適應閱讀,達到了分級閱讀的核心目的——匹配適合學生個人的書目,解決了學生閱讀太難的書會失去閱讀興趣、閱讀難度低的書無法提升閱讀能力的問題。通過人工智能賦能的分級閱讀優勢明顯:提高學生閱讀興趣、養成學生閱讀習慣、清晰個人閱讀水平、清楚了解閱讀能力變化、教師和家長全方位監測、分析報告快捷精准。分級閱讀類的産品發展空間巨大,目前該類産品主要集中在英文分級閱讀,國內市場上亟需中文類的分級閱讀産品。同時,目前國內英文分級閱讀産品的分級方式主要采用國外分級方式,該方式適用于母語是英語的國外兒童,但對于非英語母語的中國學生的適用性仍有待觀察。

    Newsela是一家2013年成立的公司,公司的主打産品是適用于青少年兒童閱讀的新聞,從而把英語學習融合在新聞閱讀的過程裏。它運用了科學算法來測量用戶的英語水平,把來自《彭博社》、《華盛頓郵報》等主流媒體的內容改寫成適合從2年級到12年級學生可以閱讀的版本,從而提升青少年兒童對社會的敏感度和認知程度。同時Newsela也會給用戶推薦個性化的新聞內容,用戶也可以自己調整閱讀的難度。

    6、課堂高效管理

    人臉識別、語音識別等技術也已經引入在線課堂。在上課期間,人臉識別技術將通過對學生面部表情的識別,記錄學生的課堂表現,並反饋給師生和家長,讓在線課堂的老師“看見”學生的表現。

    2017年5月,好未來投資情緒識別引擎公司FaceThink。通過情緒識別系統,能夠對孩子上課的表情進行實時采集,從專注、疑惑、高興、閉眼四個維度分析其聽課狀態,形成注意力曲線學習報告,反饋給老師和家長,從而讓老師根據學生的情況優化課程和教學內容。此外,2017年好未來還發布了IDO2.0個性化學習體系。通過個性化學習任務系統,人臉識別、語音識別、觸感互動等科技手段在教育上的應用,爲學生打造學習計劃更明確、學習方式更多元的在線學習閉環,爲在線教育提供智能化、個性化的解決方案。

    7、區塊鏈

    人類社會正在進行一場數字化的大遷徙,正在網絡世界、虛擬空間裏建立一個數字化的新世界。AR、VR、AI、區塊鏈等新興技術正是人類駛向數字世界的帆船。區塊鏈作爲一種新興技術,也開始在各個行業廣泛地應用。

    區塊鏈可以被用作一種存儲教育信息的集中分類記賬方式,比如學位信息、文憑信息以及考試信息等,這些信息將作爲一種“數字化文字記錄”。這既能被用作防止信息的欺詐和篡改,也可以開放給第三方用于求職面試的參考。

    區塊鏈解決的痛點還包括信息確認。之前要核實一個人的學位是一件非常痛苦且耗時的事情,需要一個學校接一個學校的獲取需要的信息。在基于區塊鏈的系統中,每個人的學習相關信息都被會被永久保存且不會得到篡改。

    索尼公司及其旗下的索尼全球教育公司(SGE)借助區塊鏈的屬性,通過開放且安全的方式將教育學習中的數字記錄和數字成果加以多方多次的利用。該系統將來自多個教育機構的數據進行集中式管理,這也使得記錄和參考這些教育數據成爲了可能。

    索尼的這一區塊鏈+教育系統具有兩個主要功能:1、對教育數據的使用權限進行驗證和使用權限控制;2、用于教育機構處理這些權限的應用程序編程接口。

    另一個案例是EduCoin。EduCoin是一款服務于在線教育內容分享的數字加密虛擬貨幣,用于教育服務的消費和提供教學産品和技術的共享,以及教學質量的檢測和評估。

    相信未來還會有更多的應用于教育領域的區塊鏈産品誕生。區塊鏈在教育行業能夠發揮的最大作用就是解決信用問題,教師的信用、學生的信用、還有機構的信用。比如在前些年經常會有培訓機構“跑路”的負面消息,最主要的問題就是信息流和現金流不夠透明,但如果區塊鏈成爲行業的底層技術,這一切都會不會發生。

    智能化的技術還有很多教育領域的應用場景,無論是教學管理還是行政管理方面都有用武之地。從産業投資的角度來講,智能化技術的應用産品還沒有達到足夠成熟的地步,依然有待市場的驗證。但毫無疑問,這些技術和應用代表了未來教育行業發展的方向,在市場爆發的前夜投資布局可以期待指數型的增長。

    未來智能化技術會貫穿教育的教、學、練、測、評、管等所有環節,大數據、雲計算、區塊鏈會成爲所有教育應用的底層技術,教育的數字化、移動化、智能化將成爲普遍的規律。這一天已經臨近,未來已來。

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