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教育,走向极致的服务(2)

时间:12-07 13:42来源:网络整理 作者:采集侠 点击: 次

从底层而言工具是服务公司和题库公司,除了大家都从事的教研,服务公司多了最大的一块就是对人的培养体系。它不仅是对题目进行训练,也对人进行训练。所以培训的能力非常重要,这一点可能是服务公司区别于其他公司的难题,但也算是壁垒。

三.平台模式还是自营模式?

丁玉婷:内容是做教育绕不过去的环节,哪怕是纯粹的工具公司,也面临一系列的问题,谁来做内容?怎么做内容?平台模式和自营模式哪个更好?如何才能有更好的内容来呈现给消费者?

黄佩华:具有互联网背景的在线教育公司和线下教育机构确实区别很大,他们更强的是在营销、获客、AI系统等等,不是那么注重教研品质,但他们可能是一开始注重在获客,后面再提升教研品质。

我觉得教育还是一个很重品牌的业务,我们投的罗辑思维、得到也是向精品平台发展,教育可能还是要做精品。

亓骥才:我认为针对成人的知识付费做平台的逻辑是对的,因为它是一个非常高频的、不停消费各种各样类型内容的领域。平台的内容提供者往往会专注于一个细分领域,给用户提供这个领域的教育服务,而平台的用户需求又较为分散。

但是K12或者少儿英语等领域,属于用户长期专注于同一个领域,交易上非常低频、相对而言试错成本高、机会成本高,这时候该选择做品牌。因为如果做成平台模式,用户和家长会困惑于如何选老师、如何选择优质的服务。教育的试错成本高,所以品牌一定得具备高质量、持续性、稳定服务输出的特质。

周枫:我觉得教育应该做精品的模式,品质最关键,因为学生选错之后成本非常高,这应该是大家的共识。

具体落实到有道,我们发现纯粹的自营也有对应问题,如果用户比较多元化,比如有道的用户是18岁以前和18岁以后各占50%,我们不可能只做高中课程一个产品,因为我们还要服务很多初中和小学的用户。从2016年开始,我们自己设计了一个工作室模式“同道计划”,把有道的精品课业务做成热爱在线教育的创业者创业平台。我们与多年教学和创业经验的团队一起,有点像自营和平台的混合,团队一起制定业务的定义以及如何把教研的多年经验变成一个完整的产品。过去两年时间已经初具规模,有道精品课的营收涨了6倍,获得相当不错的口碑。

张翼:我认为在线教育企业,尤其是付费的在线教育企业起于品牌终于平台,或者称为起于学校,终于平台。一开始上来做平台容易无以为继,根本原因在于无法把控质量,平台无法为老师提供资源,老师自己输出的质量也无法保证。所以这是教育一开始就切入平台的根本问题。

若起于学校,一开始必须非常重视运营,形成一套自己的教研体系和师训体系,所有70分的老师在这里都能输出90分的内容,那其实就是平台。这样一边大量扩张招聘有潜质但目前可能还是水平中上的老师,另一端大量招收学生,两端必须共同增长不能失衡。

第二个支持的逻辑,在线教育有很多赛道,比如编程、少儿英语等这些赛道上前两名的玩家差距还是比较大的。如果仅仅是品牌生意的话不应该差距这么大,原因在于平台化的趋势。

同样的垂直领域,同样做1对1的公司,获客成本的差异很大。同个领域参与第二名的用户 60% 以上会尝试第一名公司的产品,最终一部分被它圈走,导致获客成本有差距。从获客成本上也是平台效应往后走的表现。我认为从学校走向平台的过程中,最主要是教研体系和师训体系的发展。

四.互联网还能为教育带来什么?

丁玉婷:除了打破时间空间,帮用户触及到原来触及不到的领域,大家觉得互联网还能给教育带来什么?

黄佩华:我十年前就开始注意这个领域,当初的情况都是把线下体验搬到线上,所以体验不好。我觉得1对1外教有点像直播行业,不单单打破时间空间还具有互动性,小朋友比较喜欢互动。

为什么我还是比较看好AI改变教育行业呢?在K12领域,AI可以帮助搭建教学和练习这两块的桥梁。在教的方面,可能有AI课程的设计,按照不同的学习能力与基础,来帮学生定制不同的学习路径。另外一个是练,智能化的题库按照学习水平为学生制定适合的题目。

亓骥才:什么是推动教育发展的核心驱动力?本质上还是在于优质的教育资源供给不足。大家都希望拥有好的教育,但现实而言资源是分配不公且稀缺的。从未来的趋势上来讲,如何让好的教育服务资源,能够更加便宜输送给用户是教育发展的关键点,也可能因此带来“AI+”教育的时代。

所有做人力输出的教育培训机构,将来也都有可能配备“AI+”这种教育辅助工具。像乂学靠自适应学习的方法去驱动未来也有非常大的价值。本质就在于突破、不断的让用户既能实现个性化学习,又能把学习效率提升,把学习成本降低,我坚定看好这个方向的未来发展。

周枫:教育这个事从长一点的时间跨度而言,现在应该是电商爆发一瞬间的感觉。2017年,不管是少儿1对1还是大班直播课,发展都非常快。AI其实可以做两大类事情,一类是感知类的,这是现在AI最擅长的事情,在教育领域内,我认为所有感知类和所有直觉类的应用,其实都可以做很深。但另一方面,逻辑推理、常识情感这些问题对机器而言,目前还是非常难。

张翼:我一直认为目前做的人工智能只能称为人与智能。尤其在教育领域,因为教育领域所谓的AI,和下棋的AI不一样。下棋的AI规则比较简单,可以借由不断训练达到最终目的。但是教育领域的AI具体到每个知识点都有不同的规则,一道题可以拆成很多的模块,需要大量的人做大量的基础工作。机构本身也必须有大量的学生,如果没有大量的学生,做出来的AI可能也不算作AI。这两方面的条件必须同时具备,才能同时把AI的系统训练起来。

为什么现在在教育领域大家都特别希望提到 AI?或者称作智能化。打个比方如果匹配是智能化的,有部分老师的功能可以被AI替代掉的时候,平台才能越来越强。为什么所有人都希望可以把这个行业做成一个平台?因为只有做成平台,才可以出现大规模的扩展。有些行业觉得自己是 All in AI,但是我们可能更多理解是 AI in All。

(责任编辑:admin)
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