讓每位學生都能得到標準化的服務，讓每節課程把學習效率提升 10 倍，讓龐大教師團隊的教學質量保障在同一高水平基線之上，掌門教育讓 AI+教育生了根。
2014 年，轉型線上的掌門教育趕上了「O2O 投資熱潮」。彼時不被投資人所看好，比起「月進一城」的 O2O，在線一對一模式顯然不夠快。「當時市場給我們的感覺是『如果你不是 O2O，那你就別想融到錢』」，掌門教育聯合創始人吳佳峻回憶道。
時間給出了答案。五年之後，掌門教育跑到 K12 在線一對一學科輔導的頭部位置。今年四月，掌門教育註冊學員超過 4000 萬，旗下核心子品牌掌門 1 對 1 佔據 K12 在線一對一全科輔導近八成市場。
在線教育從蒙眼狂奔邁向精耕細作，良好的產品體驗，健康的 UE 模型，快速提升的運營效率都是下半場制勝的關鍵考量。在掌門教育創始人兼 CEO 張翼看來，網際網路效應將產品優劣勢放大了，在線教育公司不能存在短板，教研、老師管理、服務等每一項都必要做好，優勢才會在未來集中爆發，而智能技術就是賦能各個板塊的重要推手。
發力技術的教育公司並非掌門一家，智能化開始成為教育企業的顯性競爭要素。拍照搜題、作業批改、AI 助教、自適應學習系統等等智能應用場景紛紛落地，也有捕捉學生面部表情的智慧課堂管理系統走入體制內教育。有些真正奔著為學生好而去，旨在解決教師端供給的問題，但是沒有技術和數據沉澱就在「借風口，拿融資」的公司也不在少數，不禁讓人懷疑「AI+教育」是否實用大於噱頭？
顯然，掌門教育摸索出來一條道路。今年世界人工智慧大會上，掌門的「智能+教育」成果便集中亮相，從大數據到精準推送，從人臉識別到 VR/AR，「ABC 概念」（AI 人工智慧、BigData 大數據與 Cloud 雲計算）被全面融入掌門的學習鏈中。
張翼此前就曾公開表示，他最想用技術解決兩個難題，第一提升在線學習的效果，讓學生少做無用功，把學習效率提升 10 倍；第二隨著公司的壯大，如何保障龐大教師團隊的教學質量在同一高水平基線之上，AI 等智能技術成為做好規模化和標準化的關鍵。
教育是個重決策領域，決策來自用戶的體驗，效果就是用戶的核心訴求。對效果的不確定性將極大引發決策的不確定性，更影響付費的意願和連續性，進而影響到在線教育企業的盈利能力。
優質的產品體驗和用戶口碑則會讓教育企業進入「正循環」，越來越多用戶被品牌和口碑吸引而來，企業的獲客成本得以極大地降低。
AI 與教育的融合，讓教育行業看到了迭代教育形態和教育模式、讓效果更進一步的可能。
學生能夠感知效果的進步，能夠感知技術的進步嗎？掌門教育給出的答案是肯定的。事實上從「師生匹配」開始，掌門自主研發的智能化教學系統就開始發揮作用。原來線下教學中，老師只被考核了專業能力，而在習慣、性格等方面有可能與學生產生錯位。但是在線教育通過技術能夠很好的解決這個問題，掌門挖掘了成百上千個維度標籤（包括性格、學習習慣等）去刻畫每一名學生和老師的行為畫像，通過學生的學習測評數據和老師的教學行為數據，實現供需兩端精準的匹配。
吳佳峻對極客公園表示，「每一個智能教學產品並不是相互孤立的，都是智能教學系統全鏈條上相互關聯的環節」。千人千面的個性化教學，體現在課前是「智能測評」，體現在課中就是「智能課件」。
課前，掌門模仿面試場景，通過答題、語音問答、表情識別等進行數據收集，從而對學生的用戶畫像進行深度挖掘，掌握學生學習的情況、習慣、動力、熱情。
課中，根據課前學生的測評情況，掌門教育自主研發的「掌芯課件」精確推薦學生相應的學習內容和知識點。同時，通過語音識別和人臉識別技術實時收集課堂語音語義數據，識別學生學習情緒，給予老師反饋。
一方面反饋幫助老師實時調整上課節奏，另一方面立體化、多維度的反饋能夠為系統提供更真實有效的學習行為數據，進一步完善學生能力的量化評估，從而使後期的課件和題目推送更加精準，形成良性循環。
在已有課前和課中的數據基礎上，智能化系統不斷優化學習路徑，推薦課後作業。這便解決學習過程中的另一個痛點——如何給學生最值得做的題。一個 80 分水平的學生要麼重複做 70 分的題，要麼被拔苗助長做 100 分的題，這都是浪費時間，效率低下的表現，而他最應該做 85 分的題。
對此，掌門將所有題目進行標籤化處理，在其資源庫中已經覆蓋 2000+萬智能題庫、12 萬個知識切片。在了解哪些知識點掌握地還不夠充分之後，足夠細顆粒度和完備的題目得以「填補」進去，推送給學生。掌門表示目前的推送精準度能夠達到 90% 左右。
通過智能技術了解學生，結合知識圖譜定位學習路徑，從而精準推送知識點和題目，減少無效刷題，學習效率提升 10 倍對於在線教育來說似乎並不是遙不可及的夢想。
值得注意的是，大數據是人工智慧技術強大與否的決定性要素。有報導表示，人工智慧的落地，海量數據是基礎，這不僅包括歷史數據還要有實時性最新數據，也意味著，大量用戶需要參與進來，才能驗證並持續改進智能教育的有效性。
掌門教育在數據方面的積累由來已久，2017 年，智能系統框架開始搭建。知識點切片、題庫是底層基礎，智能化課件將這些切片不斷重組。隨後，基於千萬學生的數據掌門沉澱出三大資料庫，用戶學習畫像大數據、題目大數據、視頻教學大數據。張翼認為數據是隱藏在技術下方的巨大冰山，也是構建一家在線教育科技公司的重要壁壘。
如果說，掌門想利用 AI 技術解決前端「千人千面」教學問題，那麼對於後端服務和人效兩項指標，技術驅動的智能化系統也是最優的解決方案。
「教育行業想要做輕，只有把每個環節通過智能技術優化得足夠簡單，把難以標準化的服務變輕，變輕才能複製，才能更好的規模化」，張翼說道。AI 成為標準化的關鍵，要知道，掌門已經對此投入數億元人民幣。
比如智能匹配將老師和學生從各自龐大的資源池中對應出來，減少大量的時間和人力成本。AI 還能幫助內部標準化教學，「教育本質是一個服務業，服務業的核心在於控制方差」，張翼此前表示，「管理 1000 個老師和 2 萬個老師的組織系統是不一樣的。管理 1000 個老師可以讓他們自由發揮，組建自己的課件，一旦管理 2 萬個老師，這種方法就會造成無法控制的局面，其中 100 個老師沒做好就會毀掉企業長期建立的良好口碑。」
在掌門看來，AI 完全替代老師無法實現，但是 AI 可以成為老師的得力「助教」。
比如掌門平臺上運行的 120 萬的「掌芯課件」，系統可以分析出來針對哪一類學生哪種講法最有效果，進一步沉澱並提取相應課件方便老師備課和答疑。從智能組合教學課件幫助備課，到 AI 替老師留作業，再到提醒老師每個學生學會了什麼，沒學會什麼，掌門是在用智能技術標準化流程，提升人效和教學質量。
張翼談及優質課件的重要性時強調，「以往線下上課的老師，一節課上的好不好八成靠老師、二成靠課件。但在線教育要保證一節課上的好需三成靠老師、七成靠課件。在這樣一個前提下，一個半年老師輸出的課程質量甚至超出線下一個 1-2 年 (平均水平) 老師的輸出質量，因為課件的影響力達到七成的比例，老師一進來就能達到這種水平，通過兩年的磨鍊可以提升到更高的水平。」
「AI 教學能力是百億規模教育公司的必備能力」，掌門教育創始人張翼曾經公開表示。如今掌門教育將 AI 技術貫穿於教學的全鏈條，以智能技術為基，以效果體驗為營，優化成本和運營，做好用戶和產品，不斷加固自己的「護城河」。
圖源：視覺中國｜責編：靖宇