2020年12月1日，第十二屆網易教育金翼獎頒獎盛典在網易北京研發中心盛大舉行。十二年耕耘，金翼獎已經成為中國教育界影響力最大、最權威、最具代表性的年度評選之一。今年，網易教育以「守正破局·創贏未來」為主題，再度搭建「金翼獎」這一廣闊合作平臺，旨在凝聚教育各界力量，共謀教育新未來。
（圖：巧口AI英語創始人 美國楊百翰大學博士 高培生）
活動現場，巧口AI英語創始人 美國楊百翰大學博士 高培生，發表了主題為《巧口技術驅動OMO，如何真正賦能中小學教育？》的精彩演講。以下為演講全文：
剛剛鄭總前面已經做了鋪墊，他提到了人工智慧AI和OMO，我節省一下時間直接進入主題，就談關於AI驅動OMO，怎麼樣賦能，剛剛鄭總也提到了賦能。
少兒英語 學習，這是很嚴肅，也很沉痛的話題，少兒英語學習，也有人說少兒不應該學英語，今天暫不討論。既然學了，我們的學生都在經歷一個痛苦的過程，這個痛苦的過程是什麼呢？是我們當年所經歷的同樣的痛苦，我們的教育者無論是公立教育，還是課外培訓機構都要思考，我們怎麼樣減少孩子的痛苦，在英語學習的環節裡怎麼樣增加那一環，使他學的更有興趣，他對英語學習更自信，同時對他未來自己是不是繼續學英語，有一個很智慧的選擇。這個是我今天想和大家分享的。
OMO我相信在座的大家都很熟悉，尤其教育領域裡面的，OMO稱之為線上跟線下的融合，這個在教育行業裡面大家都有共識，未來的教育需要OMO，線上和線下的融合，怎麼樣融合，一千個人心中有一千個哈姆雷特，每個人的認知不一樣，線下和線上融合，在教育裡面我們認為這是未來，資本市場他們不認為這樣，他們還在追逐純網際網路打法，希望砸出在教育領域裡面的滴滴也好、美團也好，這個不要緊，我們今天的主題是守正，我們要堅守我們自己應該做什麼。
我們知道線上有很多的機構，而且做了很多的事情，比如51talk、VIPKID、跟誰學，線下也有很多的機構，比如新東方、學而思，包括大大小小的課外培訓機構。大家想一想，這兩種機構怎麼融合，這兩種學習方式怎麼融合，這是非常重要的問題。OMO最終的關鍵是融合，最簡單直接的就是雙師的課堂，疊加起來，非常優質的師資怎麼傳遞到師資缺乏的地方，這個從效率來講可能效率不是那麼高，其實還是原來的配方，還是熟悉的味道，靠老師在教，下面有很多的學生在聽，有多少人掌握了老話講的，有多少人需要在額外單獨的關注的，其實老師並不知道。
越是大班課這個問題越明顯，剛剛新東方有一張照片，一個大的體育場館裡面幾千個學生。只要有班課就有優劣，就有顧及不到的地方，我們到底怎麼樣OMO。還有OMO怎麼樣深度的融合，怎麼樣實現個性化學習，前面嘉賓都提到了，每個人都是一個獨特的個體，有什麼更適合我的學習方式，這個裡面就涉及到核心的算法，核心的模型，以及數據。剛才提到了因材施教，怎麼樣激發每個學生的潛能，OMO應該在這個方面起到一定的作用。
學習，我想讓每個人都回顧一下我們曾經在偏科時候經歷的痛苦，傳統的老師上課我們都是經歷了這個過程，任何一門學科，都有知識點和應用，在學習過程裡各種學習的漏洞，整個學期下來之後我們的漏洞一直存在，我們的老師怎麼樣檢查我們的漏洞呢？其實就是布置作業和考試，做完作業以後大多數同學不會的就是老師要講的，對不起好的也要聽，不好的聽不懂也沒有辦法，這就是我們教育所面臨的問題。這個是公立學校存在的問題，師資問題，班容問題，一個班級一個老師帶幾十學生，顧及不到，這種情況下，課外培訓機構應該起到的，是重複這個狀態的作用，還是起到真正解決問題的作用，這個是大家都需要思考的問題。有問題存在的時候人工智慧怎麼賦能，讓學習更高效，讓學習更有針對性，針對學生來講賦能很簡單，從幾個維度來說：第一，花同樣的時間能不能學到更好。第二，花更少的時間能不能學的更好。當然個性化學習，就是我怎麼樣發現我的問題，然後解決我自己的問題，然後我變得更好。作為培訓機構來說，依賴名師這是很困難的事，培養名師本來就很困難，留住名師更困難，怎麼樣不依靠名師學的更好，這也是技術可以賦能可以解決的問題。
課外培訓畢竟是商業，同樣存在著，這麼大的空間能不能服務更多的學生達到更好的效果。同樣數量的老師能不能更好服務更多的學生，就是坪效和人效的問題。這兩個如果都能夠大幅度的提高，達到學生更好的學習效果的時候，這個是真正需要用技術解決才能解決的問題，科技賦能。所有的這些，終極指標是以效果為導向，學習的效果，以及口碑，還有效率，甚至商業盈利的提升。
巧口從2010年開始從事OMO的打磨，從最早的用自主研發的技術、網際網路產品和內容，跟一個簡單的線下的一周一次，一次兩節課這種模式的整合看技術產品怎麼樣賦能，在這個基礎上一直升級迭代到今天，我們探索出來了一個更高效的，每天孩子只需要花15分鐘，到巧口語吧裡面只需要一次來一個小時，聽說讀寫，最後達到非常好的效果，所有的這些東西都是基於用什麼模型，用什麼技術，用什麼內容，用什麼方法。很多人都說AI，簡單的判斷，我是做算法的，任何人跟你說AI的時候，你問第一個問題有數據嗎，說有數據，說明你自己的技術，不是你自己的技術獲得不了數據。第二個問題數據怎麼用？數據怎麼用才是關鍵，不能用數據，而且你的數據不能使你的模型優化的話這不叫AI。我們經過這麼多年的積累，我們有5億分鐘少兒的語音數據，而且有數萬同一個孩子N多年的數據，用這些數據不斷優化我們的模型，最後用模型驅動優質資源，優質的資源是什麼呢？好萊塢的配音、好萊塢的動畫，國家的內容標準、國際的內容標準、好萊塢編劇寫出來的生活用語，最終的產品就是孩子在家能夠開口，開口的次數能夠保證，及時的反饋和糾正，同時要考的都會說，變成了一個好的學習結果。
中國的教育經歷了這麼多年，從孔夫子上課一直到現在還是一樣的，沒什麼大的變化。當蒸汽機車來的時候，我們用什麼動力驅動一個傳統的行業，我們一定會遇到阻力，如果意識到蒸汽機車能量的時候，我相信一定不會有這個場景，就是馬車跟蒸汽機的賽跑。
前面提到了這些問題，學習過程中的問題和漏洞怎而解決，這些問題在每天學習的過程中還是會存在，但是在每天學習過程中AI人工智慧會及時發現問題，而且同時AI能夠幫助你解決大部分的問題。還有一部分的問題沒有解決的情況下要靠人，這就是OMO，為什麼下面有一個線下的，線下的人到底做什麼，幫助你解決還存在的問題。前面的嘉賓提到了全過程檢測，過程檢測非常重要，保證學習效果。
巧口AI英語賦能，我跟大家匯報一下效果，我們在四五線城市巧口的孩子，這個紫色是中國的孩子參加倫敦三一口語的成績分布，中間及格的是最多的，良好跟優秀只佔到20%不到，但是巧口四五線城市的孩子參加國際三一口語考試，優秀和良好佔到98%，５倍，這就是技術帶來的效果。一個農村留守兒童的小學，沒有英語老師，用巧口的方式學了一年，去年全區統考的時候，這個農村小學的孩子最後獲得了全區平均成績第一名，這是技術帶來的結果，這是我們引以自豪的。這些培訓學校和巧口合作以後他們少兒英語的學生數翻倍的非常快，他們花了七八年才到當時的規模，但是只花了兩三年達到了翻兩三倍的結果，這是我們十年打磨出來的以AI驅動OMO的高效的學習方案，很高興的跟大家報告，我們的公益項目已經跟貴州從江縣籤了捐贈協議，把我們的技術帶入到貧困的學校裡面。如果有公益扶貧的項目，請聯繫我們，我們非常願意合作，給這些學校和學生賦能。我就分享到這裡，謝謝大家。