傳統教輔的互聯網革命

王輝輝

這些貼著大數據、云計算、人工智能等高科技標簽的產品，正在將學習方式帶入一個嶄新的時代

30年前，高中數學老師李巖（化名）每天從一本手抄的習題集里挑選出合適的題目，然后寫在黑板上，讓學生隨堂或者課下練習；

20年前，李巖從學校提供給數學教研組幾位老師的幾冊教輔書里，挑選好的習題，每周油印出一摞摞卷子，作為學生的周末作業；

10年前，李巖和學生的桌上排滿了各種各樣的教輔書和習題集，無論是考試用卷還是家庭作業的習題，都不用李巖再費心地去搜集整理；

5年前，雖然桌案上的教輔書越堆越高，李巖卻開始通過互聯網在茫茫題海中搜題。

而今天，李巖上課只需要帶一部手機，講完課后，打開在線題庫軟件的教師版，選擇本節課所講的知識點，點擊“布置作業”按鈕，不到20秒，班里35名學生就可以在自己的平板電腦或者手機上看到老師留的隨堂練習作業。李巖甚至可以根據軟件提供的數據，為每一位學生留不同的家庭作業。

這種移動互聯網技術和大數據在k12領域的應用，讓教師們感覺到，傳統教輔行業似乎要掀起一場真正的互聯網革命。

這些貼著大數據、人工智能標簽的產品，正在將學習方式引入一個嶄新的時代。

顛覆傳統的教輔3.0

在傳統教輔市場上，教輔產品經歷了紙質書的1.0時代和電子書籍的2.0時代。在阿凡題創始人、CEO陳李江看來，無論是教輔1.0還是2.0，其本質都是在賣產品。

而且這些產品時效性不高，買賣雙方沒有辦法進行及時溝通。

互聯網信息技術的發展，為解決這一問題提供了可能。2012年，一些在線題庫類的應用軟件開始陸續推出。

“剛開始的時候，大家都還是簡單地把紙質的教輔搬到網上，做成在線題庫，讓學生可以實現在線練習。”猿題庫聯合創始人、副總裁李鑫對《瞭望東方周刊》說，他們在2013年9月推出自己的在線高考題庫。

與傳統教輔相比，在線題庫通過互聯網技術既實現了無差別的資源分享，同時又是一場效率革命，因為它比傳統教輔出版的時間更快、效率更高，信息互通更有時效。

“一本紙質的高考習題集，從策劃編寫到最終出版發行賣到學生手里，至少要半年。而在線題庫卻可以在高考結束的第二天就把全國各地區的考卷上傳?！崩铞握f。

但是，在陳李江看來，比效率更重要的是，單一的教輔產品很難串聯起“診、教、練、測、答”等完整的教學環節?！坝绕涫窃谳o導和答疑環節，傳統教輔是沒有辦法介入的?！标惱罱嬖V《瞭望東方周刊》。

據陳李江介紹，很多傳統教輔出版商已經意識到了學生對答疑的需求。他了解到，很多品牌教輔對微信公眾號后臺的監測數據顯示，學生關注企業微信，使用最多的便是“問教輔”功能，“這道題我不會做，答案也看不懂”，成為最常見的后臺留言。

所以傳統教輔企業開始嘗試建立QQ群，希望以此來解決客戶對產品延伸服務的需求。但是幾百人的QQ群里，上百個學生在不斷地提出問題，卻很少有人能夠全部清楚地解答這些問題，更不可能做到及時溝通，有效交互。

一些在線題庫企業看到了這種市場需求，開始在解決答疑問題上發力。如猿題庫在2014年推出了拍照搜題的應用軟件小猿搜題，2014年上線的阿凡題甚至將自己的發展方向定位為“在線答疑”。

而學生通過下載具有在線答疑功能的客戶端，可以將不懂的題目拍照上傳，然后這些搜題軟件通過云端完成自動檢索識別，在其龐大的題庫里找到相同的題目，并快速給出解題思路。

陳李江說，如果說傳統教輔是在賣產品，那么具有輔導和答疑功能的在線題庫就是在做服務。這樣傳統教輔就完成了從2.0向3.0的升級，實現了從產品到服務、從平面到立體、從斷開到連接的轉變。

在陳李江看來，包括阿凡題在內的在線答疑軟件，幫助學生實現了與答疑第三方立體全面的溝通，“目前，我們與學生的溝通已經覆蓋了圖片、文字、語音、視頻等所有人與人之間的溝通方式?！?/p>

更為重要的是，這些答疑軟件，將出版商和消費者連接起來了。通過軟件采集的大數據資料，出版商可以清晰地了解自己的用戶在哪里，有什么特點，更偏愛哪些產品，甚至可以為教輔中的每一道題作出評價。

大數據教輔

隨著在線題庫的不斷增多，以往比題庫大不大、全不全的時代已經過去了，而大數據則成為了新的賣點。

如猿題庫通過大數據技術的應用，對試題進行分級，進而快速診斷和評估學生的學習水平，并最終給出個性化的學習方案。

首先，猿題庫通過大數據將每一道題目都按照1～9的難度系數，分為9個難度等級。

據李鑫介紹，目前猿題庫共搜集錄入了100萬道習題，主流習題每一道都有10萬名以上的學生做過。每做一遍就會留下結果數據。然后猿題庫根據結果數據，并結合做題學生的水平，對習題的難易程度和質量作出評價?！半y易適中，區分度高的習題便是好習題，我們就會升權。以后它被推薦給用戶的幾率就會比較高?！?/p>

之后，猿題庫會根據學生的做題結果、題目的難易程度，評估學生對某一知識點的掌握情況，乃至其學習程度。

北京海淀區某初級中學三年級的肖陽（化名）通過猿題庫練了幾道三角函數的習題，系統很快就根據肖陽的做題結果給出了測驗水平，并為其推薦了新的練習題目。

李鑫在接受《瞭望東方周刊》采訪時強調，在這一點上，猿題庫的水平測驗并不像是視力測試，被試者能看到哪兒就是什么水平，而是已經通過大量的數據分析掌握了學生所在學校的大部分學生在某一知識點上的水平區間，“這個區間是很窄的。”李鑫說，猿題庫就是在這個區間的基礎上，然后根據學生的測試結果，最終對學生的水平程度作出診斷評估的。

同時學生每在猿題庫客戶端上做一道題，后臺的算法就會據此調整水平診斷的精準度，以便更加接近學生的真實水平。

掌握學生的學習水平之后，猿題庫就會根據學生對知識點的掌握程度，并結合當地考試標準對學生知識水平的要求，推薦新的練習方案。

百度高考APP也在做同樣的事情。他們甚至于2015年12月推出了首部基于互聯網大數據分析的紙質教輔書。

人工智能的想象空間

專注于技術創新的阿凡題則希望未來能夠在人工智能方面有所突破。

目前，對于大多數拍照搜題軟件而言，其快速解答問題的關鍵是背后龐大的數據庫支撐。

也就是說，這些APP通過拍照識別出題目的內容后，就要根據這些內容在題庫中進行模糊檢索。只有當識別出的題目匹配上了題庫中現有的內容，才能返回結果。“這是一種跟百度搜索模式一樣的關鍵詞檢索，它解決問題的前提是題庫里有這樣一道同樣的題，才能檢索到正確的答案?！标惱罱忉尩?。

但是，無論什么樣的企業，都不可能把所有的試題都放入自己的題庫里，現在做不到，未來也無法做到。

如據猿題庫的李鑫介紹，小猿搜題在高峰時每天被請求6000萬次，目前有1億道被搜試題。即便如此，它對小學高年級和中學試題的覆蓋率也只能達到90%。也就是說至少有10%的題目通過小猿搜題是沒有辦法得到答案的。

其他搜題答疑類的APP更是如此。正是看到了題庫搜題模式的天花板，阿凡題希望能通過人工智能的方式破解它。

陳李江認為，未來要實現機器答疑的人工智能化，就必須研究拍照解題，這樣就需要首先在識別技術上取得突破。

目前，阿凡題通過拍照識別技術的不斷革新，已經能夠識別出極端模糊的字跡，并且掌握了國內領先的OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別）技術。

“漢王是國內最早開始研究OCR技術的品牌之一，目前他們擁有國內最好的OCR技術。而他們教育類產品的相關技術是由我們研發和授權的?！标惱罱f。

而在人工智能方面，隨著數學上擬人思維以及數學邏輯運算能力“化簡”的建立，阿凡題-X在拍照解題的基礎上，實現了“擬人思維”的分步解題。

“所謂的分步解答就像無形的線，將現有的知識點全部串聯成一張巨大的知識網絡，每一次運算過程都是無數‘神經元之間的高速信息傳遞，最終像人類一樣去思考、解題、得出結果?！标惱罱忉尩?。

而對于人工智能的未來，他認為，“我們可以有更多的期待和想象?！?