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汤峥嵘认为，互联网大浪潮下，公司经过AI技能、大数据赋能，可大大推进在线教育教师、学生、教材的高效匹配，然后完成教育的规划化和特性化打开。从产品作用和运营出入模型分析，在线教育正向小班课程打开，将来，线上各项课程分配大约为：大班课占比10%、一对一教育比例为20%，小班课程占比将抵达70%……
教育是一个陈旧的作业，2000多年前孔子便提出了“有教无类，对症下药。”这两句话翻译成现代言语，有教无类是规划化，让一切人有受教育的权力；对症下药是特性化。如何一起做到这两点呢？孔子自己也只能做到第二点，因为他只需72个弟子。
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在线教育规划化和特性化
当今面临互联网大浪潮，如何让教育规划化的一起又做到特性化，这一点在线教育产品现已可以完成。比方APP、东西型LMS、MOOC，还有网校大班、双师课、小班课、一对一。在教育特性化、标准化、人机互动方面，APP、东西型LMS、MOOC显着归于人机互动，而网校和双师偏标准化，小班课和一对一既能抵达特性化，又可完成师生互动。
再看一下产品作用和运营凌乱度怎么样？
东西型LMS，作用必定差一些，可是运营难度、凌乱度不高，网校和双师课作用还好。最难的是一对一和小班课，因为它既要有运营凌乱度，又要有作用。这儿引入一个最新的概念——出入平衡线，纯做内容型、APP型的，今日也还在亏。
在教育作业，流量获取仍是蛮贵的，因为内容本钱低，边缘收益也低。边缘本钱就是制造一个视频给1自个看和给100人、一百万人、一亿看，本钱会越来越低。边缘本钱低，意味着收益也不会高，最终会变成免费。
咱们没有做东西型APP，网校、双师也不是特长，咱们是偏本质教育的，中心是真人在线教育。从图中看出，只需做小班课，才干既有盈利，也能做到规划化。
这个图再拆解一下，为啥它达不到营收平衡呢？它的本钱包括获客本钱和运营本钱。
在线教育，特别是一对一和一对多小班课获客本钱非常高，可是运营本钱也非常高。因为有这么多教师要在上面，就是运营本钱。而东西类，根柢不需要太多运营本钱。大班课、双师课教师的本钱也相对低。
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AI技能赋能
咱们看到了疑问和机缘，就把精力投入到做小班课上，这就是咱们的优势。咱们选择往小班课上打开，怎么用技能处置这个疑问呢？
上课教育环节分为微观作用和微观作用。微观作用指每堂课的学习作用，比方，将教师课堂脸部表情动作录下来，对有没有笑脸、有没有互动做分析，可大大前进功率，否则要一堂一堂课去看。在课堂中，会像直播节目中带一些道具，添加互动性，这是AI用在课堂里的微观作用。
咱们要做的是商场上几乎没人做的微观作用。啥是微观作用？就是规划化的一起让我们得到特性化的教育。当一个小时1万人上课的时分，怎么让1万人都相对比照满足？
咱们今日所用的打车软件，如同没有让乘客选司机的功用，但几乎一切的在线教育都是学生选教师。在线教育作业，咱们有两到三万名外教教师，假定让我们在APP上挑，很快头部10%的优良教师被抢光，90%的长尾教师没有人用，是一个本钱非常大的浪费。
咱们经过AI做了一个非常推翻的操作，不答应学生选教师，而是给他们匹配教师、举荐教师。每一个学生上完课之后，可以给教师打分，只需打了低分，就再也不匹配这个教师。只需打了高分，持续碰到这个教师的概率就很高。他也可以保藏，保藏就清楚告诉咱们，他喜爱这个教师。
租借车某种意义对应如今的一对一，接下来必定会衍生出顺风车、拼车的方法，拼车方法就是在线教育小班课、一对多方法。
商场上有一些小班课，班里四个学生永久是相同的，教师、学生都是固定的。假定是拼车方法就会很新鲜，需求这四自个住一个小区，去一个当地上课。咱们的做法是把这么多学生的一切特征匹配起来。
咱们做英语培训，英语水平要类似；他们选的上课时刻要完全相同；会勾相同的作业布景、作业；会勾学习意图是出国旅行、移民或许外企作业；假定说对运动感快乐喜爱，课程内容就是偏运动；对美食感快乐喜爱，就是美食。因为是英语教育，可以对教师的口音提出需求，喜爱英式口音仍是美式口音。每节课都是一个推翻，某种意义上，你不晓得下一节课的教师和同学是谁，这是第二个立异。
第三个立异叫线性课程。如今的课几乎都是线性课程，课程从第一课到最终一课。咱们把书撕下来，你上第8页，下一节课上第20页，也可以回去再上2页。因为常识点不是线性的，把常识打乱，让匹配的时分更活络，经过这个做法使得每一个学生的学习途径是特性化的，甚至没有任何两自个的途径是完全相同的。
关于低龄或许基础水平较低的学生，途径一初步是差不多，可是发展会纷歧样。这是咱们的动态课程匹配体系，也是咱们的中心。
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数字化引导
在线教育最重要的当地是可以带来数据。在线教育或许线下教育没有一个清楚的鸿沟，大约分红数字化教育，也就是课堂中把学生林林总总的数据记载下来，以便于分析。
今日是互联网年代、大数据年代，不是靠每个学生回去思考怎么改进。咱们把课堂数据反应给教师，每自个实时开口时长占比，哪个讲得多，哪个讲得少。关于低水平的，要请教师不能讲跨越百分之七十；关于高水平的课，教师不能跨越30%，要把大有些时刻留给学生，有非常数据化的引导。尽可以把爱说话和不爱说话的人匹配在一同，他们的用户领会会非常好，这是AI带来的。
前面讲从商业视点一对多的小班课是可以盈利的，究竟一对多学习作用怎么样？咱们对前史数据做了许多的研讨，发
现一个有意思的表象。
在低水平学生中，相同22节课，一对一的前进没有一对多的快。在高水平中，一对一前进会更快。最终找到了一个重要缘由：咱们的方法是纯外教，老外不会讲中文，另一边是我国人，初步的时分英语比照差。回想一下咱们学习，教师说话进程中，你的大脑在转，你在烧脑。假定是一对三，有一有些时刻在听学生说话，“听”耗费的精力比照少。可是你仍然在学习，你发现他失口了，或许教师说失口了，能推进你的学习。
从作用来讲，不能完全验证一对多非常好，但至少阐明小班课作用不见得亚于一对一的课。咱们得出一个结论，在线教育将来主领会往在线小班课走，比例是10%大班课、70%小班课，一对一是20%，咱们的实践操作中也是混合。因为有的单向传递常识，大班课某种意义是单向的，不需要交互，听概念就可以；答题的时分，一对一作用就好；中心需要互动，可以有一对多。咱们做公司既要挣钱，也要可持续打开，一起也要有作用。
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平台化打开
除了在AI上立异，咱们做了一个平台化的战略。右边的橘色是成人英语品牌TutorABC，左面是青少儿教育品牌vipJr,咱们不只做了英语，还有语文、数学、编程。为啥做这么多呢？首要是作业获客本钱太高了，用这种方法做穿插教育，数学、语文、编程没有花一分的商场费用，悉数是从其他两个客户群或许转介绍中得到的，就是品类越多，转化率越高。
想象一下将来，咱们用科技做了许多作业，可是咱们认为将来接见会面临几个疑问。
特性化和规划化，我们都会碰到这个疑问，如今是AI年代、AI辅佐教师，一个终极的疑问真人教师是不是会完全被AI替代，咱们没有答案。
咱们查验了一个有争议的机器人，它是香港汉森公司研宣告来的有脸部表情的机器人Sophia，脸的肌肤跟真人很像，睫毛也是用真人做的，她是第一个被沙特公布公民权的机器人。在上课中，她扮演一个小兄弟助教的人物。咱们也思考测验，机器人是不是可以真实的替代教师？
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现场问答
Q1：AI技能处置了教育公司哪些疑问，我是一家营收1200万的二线城市K12公司，如何引入AI技能？
汤峥嵘：AI在教育中最有用处置的第一类疑问是测评方向，因为考试完要改卷子，看考试成果，曩昔这是人工做的作业。即运用AI处置了测评疑问，也接见会面临要晓得这自个缺陷是啥，怎么前进自个。AI技能跟一切作业也是相同的，如今最快的就是测评类，而咱们当前首要是做匹配，把学生和教师、教材进行匹配。
Q2：如今少儿在线英语赛道拉高了几乎一切的在校教育获客，除了添加口碑，还有哪些办法可以真实降低获客本钱、降低总本钱？
汤峥嵘：如今青少儿在线英语赛道是被本钱拉高了，因为本钱觉得这是一个可以靠烧钱走出来的方法。我认为靠本钱，只能持续拉高获客本钱。咱们要思考公司规划是啥，获客本钱是多少，究竟能不能抵达盈亏平衡。毛利可以非常高，但获客本钱持续高的话，不管靠转介绍仍是啥，仍然不能盈利。教育有个特征，最佳每一单都是正向的，本钱进来加剧商场竞赛最大的疑问，是致使许多公司每一单都是负的。
