學吧課堂：人工智能破解“在線一對一”魔咒

謝丹丹

如今，在線一對一教學越來越受到追捧，資本市場也頻頻拋出橄欖枝。相比傳統一對一市場，前者不僅大大節省了場地、教師成本，更為用戶帶來了前所未有的便利性。

然而，新東方在線COO潘欣對此卻大潑冷水。在他看來，成本結構是最大問題，在線一對一是“典型的規模不經濟”。在這種模式下，教師成本、營銷成本都不會隨著規模增大而被攤薄，甚至會造成營收越大而虧損越大。而近幾年頗受關注的51Talk，用了三年時間，也僅僅把毛利率提高了四個點。

如何破解在線一對一難題？

教育行業專家指出：技術的發力是線上一對一破竹的關鍵因素。只有通過技術提高教學效率，才能避免重蹈傳統一對一的老路。

而通過人工智能服務于學生個性化學習的學吧課堂，相繼獲得聯想之星、晨興資本、創新工場等Per-A、A輪等數千萬元人民幣投資，其在“在線一對一”教學領域的嘗試和探路，也許能為行業提供參考和借鑒。

警惕看似完美但鏈條長的模式

畢業于清華大學計算機系的李行武，創辦學吧課堂之初，希望通過人工智能打造一位“虛擬教師”，幫助學生獲得個性化的引導和教學，真正做到“因材施教”。這個想法在當初還僅僅停留在概念階段，虛擬教師的表現形式，具體的應用領域，以及最后的商業化路徑都不清晰。

李行武的第一次嘗試，是習題講解視頻課程，這些錄制的視頻時長大約5-10分鐘。一個獨立的視頻，由很多段幾秒到十幾秒不等的短視頻和問題實時拼接而成。在視頻播放過程中，學生會根據彈出對話框作出相應選擇，系統會根據學生的不同解題思路，給予不同的反饋。“我跟你講的每句話不是我事先背好的，而是根據你的反應一句一句拼出來，這就是一個模擬人說話的過程。”李行武說道。他希望通過系統來模擬人腦的思考，生成最符合學生實際情況的解題視頻。

2015年1月，學吧課堂在北京試點學校完成第一期試點，班級成績從年級中游上升到第一名。此前，憑借這款產品在“決勝新東方教育創業大賽”上，學吧課堂從350多支隊伍中脫穎而出，獲得最高獎項。

但看似簡單的視頻，背后實則需要做大量工作。首先是對教材中的知識點進行拆解和組合，大大小小的知識點就有上千個，同時還要把每道題進一步拆解為多個片段，并且使它們之間相互關聯，工作量可想而知。一個小時的視頻，需要耗費大約100個工時。

與此同時，李行武用機器做個性化輔導的思路，也遭到了投資人的質疑。有人認為，如果沒有足夠的資金來支撐這種模式，最后一定會死在路上。在移動醫療界，春雨醫生創始人張銳曾反思過：創業一定要警惕那些邏輯上正確但是鏈條太長的模式。

于是，李行武被迫放棄了這種“重模式”。

順人性，解決學習動力問題

2015年6月，李行武開始轉型嘗試做題庫。他找到了市面上已有的題庫產品，它們雖然數量不少，但并沒有真正被學生用起來。他琢磨：當整個品類都呈現這種局面時，只可能存在兩種情況，一是這件事情本身錯了，二是大家都沒有找對路。

而他認為，原因一定是后者。

題庫產品本身是不科學的，因為學生很少有喜歡做題的。“任何偉大的產品都是順應人性的。”李行武說。

但是，這并不是在線一對一領域才出現的問題。如何讓學生們愛上學習，這是傳統教育歷來討論的問題，甚至已經有結論：通過增強學習動力、改善學習方法來提高他們的積極性。而解決動力問題是首要任務。

學吧課堂設計了一套激勵體系，讓學生“邊學習邊賺零花錢”，做題可贏得金幣并且能兌換實物。當然，這種形式很容易被模仿，并不構成獨特競爭力。

李行武進一步解釋，學生缺乏動力，很大原因在于不斷累計的挫敗感。如果讓一個差生做一些難度系數高的題目，那他會有什么感受？如果讓學生做自己能力范圍內的題目，是不是會更有成就感，從而愿意做更多的題？

沿著這個思路，學吧課堂努力構建一個題庫，為學生推送適合自己的題目。

所以，在學吧課堂的用戶排行榜上，有一個有趣的現象，排名前十的不都是“學霸”，還有“學渣”“學沫”“學民”（根據學生水平劃分的戲稱），李行武以此來鼓勵每一個學生在學吧課堂找到成就感。

先用戶，還是先技術？

然而，技術上如何做到呢？

這里涉及一個關鍵概念——顆粒度，即打標簽的密度。在李行武看來，粗顆粒度的個性化是偽個性化。例如：一道題的知識點、解題方法、所需能力值等維度，都必須打上相應的標簽。拿中學數學來說，其知識點大概幾百個，學吧課堂的知識點可以細化至幾千個。

以二次函數的解析式為例，其中有三個知識點：一般式、頂點式、兩根式。如果知識點標簽打的是“二次函數的解析式”，學生抽取到的題目可能隨機性較大，就不能進行針對性訓練。所以，必須細化到一般式、頂點式、兩根式。

目前，這個環節仍然主要通過人工來完成。如何保證這些人的輸出是穩定的？

具體做法是：一道數學題的打標過程被拆解為多個步驟，然后由多人進行打標，系統會根據每個人的情況采用類似“派單”的形式自動分配任務給打標老師，然后再根據每個任務的完成情況自動組合得到結果。隨后，再把這些題目小范圍地推送給認真做題的同學，根據他們的反饋，不合格的題目會被自動打回。

所以，對于學吧課堂而言，一個相當重要的命題是：考察創業者對教育行業的理解程度。在這樣的背景下，李行武邀請了有著十幾年數學教學經驗、同時有過創業經驗的齊明鑫加盟。另一方面，這也預示著，學吧課堂只能從單一學科切入，再逐步實現擴展。

現在學吧課堂的查錯成本已經是同行的1/50以下，平均日活數約10萬，次月留存約40%。

在李行武看來，標簽被打得越細，給學生推送的題目越精確，學生做題的正確率就越高，數據更有價值，從而推送更適合的題目，逐步實現正循環。

很多創業公司會陷入先做產品，還是先積累用戶的迷茫，學吧課堂也不例外。不過，經過一番探索之后，李行武得出結論：“用錢解決用戶的問題。”學吧課堂CEO齊明鑫也表達了同樣的觀點：沒有數據，再牛的技術也不能發揮作用。

從“練”到“教”，開啟商業化之門

積累了大量的用戶和學習數據后，擺在學吧課堂面前的下一個問題是：商業化。

2016年10月，學吧課堂正式啟動教師輔助系統的研發。這不僅是打造虛擬教師的必經階段，同時，也只有從“練”跨越到“教”，才能真正開啟商業化之門。

仍然切入一對一市場嗎？

在李行武看來，課外輔導本身是和學生的需求相悖的，很少有學生能夠在缺少父母監督的情況下，在線聽大班課。但是在一對一場景下，學生卻無法偷懶，且雙方的課程錄音都已經被儲存，只有耐著性子克服惰性。所以，在線一對一是切入點。

于是，學吧課堂將聚焦點放在了打造教師導航系統上。齊明鑫說：“學吧課堂所做的工作，只有被老師認可甚至被大量使用，才有深入的價值。所以導航系統是虛擬教師的必經階段。”

沒有輔助系統之前，在線授課的老師通常依據自身經驗判斷，給學生講解的知識點基本上是臨時到題庫里找出相應的例題。但是，這一過程受老師個體狀況的影響而差異較大，從而影響教學質量。這套輔助系統會根據學生的歷史學習數據、所在學校的課程規劃，形成整體學習計劃，以及每一課時涵蓋的知識點。對于單一課時而言，系統則會生成詳細講義，同時會對老師整體授課的時間流程有一個把控。

李行武認為，在線一對一面臨兩個主要的問題：流量成本高企、服務質量無法把控。最大的坑在于無法做到規模化的品控。而這一導航系統不僅解決了師資等成本問題，同時實現了規模化的教學質量的把控。回過頭來看，當題庫產品累積了高活躍度后，反而會成為導航系統的天然流量池，不斷攤薄獲客成本。目前，學吧的題庫產品已經積累了200萬用戶、7億條學習數據。

“當你有了用戶量，開始考慮后端上課服務時，會發現獲客問題的本源還是在服務端。”李行武總結。

目前，學吧課堂第一代教師導航系統已經上線并在內部測試。在李行武看來，人工智能為學生提供高個性化學習的同時，也能提高教師的人效比，降低對名師的依賴。只有為教與學提供了真正的價值，商業化變現才成為可能。

管理點評

學吧課堂通過技術手段，讓大數據在教育中的應用有效落地，進一步提升了一對一的學習效率，提高了線上教學質量，以此促進用戶的快速積累，為商業化變現打下了基礎。但是，依靠大數據給出的學習建議，與老師實際的豐富教學經驗，兩者如何更好融合，發揮“1+1>2”的優勢，仍是面臨的重要挑戰。技術與老師，如何看待兩者在教育中的角色與位置，成為學吧課堂未來需要重點思考的問題。

點評人：老師好CEO 李曉濱