作者：吉吉 發布時間：
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芥末堆 吉吉 4 月 5 日報導
當「自適應能否成為 K12 教育的救星」這一話題引發眾多討論，當朗播網、英語流利說等相繼給英語學習注入自適應的元素，在 K12 和英語學習這兩個領域，自適應學習受到了眾多創業者的推崇。然而，在職業教育領域，自適應學習卻顯得有些「沉默」。
「職業教育領域缺少自適應學習產品主要有原因，一是職業教育大多偏向實操，難以與自適應學習相結合；二是相比於 K12 領域擁有的海量數據優勢，有著眾多垂直細分領域的職業教育，數據積累相對較難。」高頓網際網路教育事業部CEO吳江華如是說。
兩個月前，高頓教育旗下高頓網校的自適應教育系統 Epiphany（以下簡稱 EP ）正式上線，這也使得「職業教育+自適應學習」成為了一種可能。在吳江華看來，高頓主營財經證書考試培訓，在財經教育領域的十年深耕，他們積累了大量的數據，因此在自適應學習上，高頓有著天然的優勢。
吳江華告訴芥末堆，EP 課程的價格比普通課程貴 30% 左右，但上線僅僅兩個月，EP 課程的學員就已超過 1 萬名，且學員滿意率高達 96% 。據了解，目前，高頓網校共有 CFA 持證無憂、ACCA 極速通關、CPA 上財名師及 CMA（EP）等四門課程加載了 EP 智能系統。
高頓網校究竟是如何實現自適應學習的呢？日前，在上海高頓網校的辦公室裡，芥末堆對其加載 EP 智能系統的 CPA 上財名師課程進行了體驗。
在開始課程學習之前，系統會通過 30 道題對學員進行學前能力測試，然後根據測試的結果，對學員的學前能力進行評估，告訴學員哪些模塊基礎較好，哪些模塊基礎薄弱。
吳江華介紹，30 道學前能力測試題，每一道題都涉及多個知識點，30 道題幾乎涵蓋了 CPA 考試的所有基礎知識點。
據了解，EP 課程主要分為前導階段、知識精講、複習衝刺三個階段，而 30 道題的學前能力測試，主要是為了幫助學員定製在前導階段的學習計劃，根據測試結果，確定學員需要學習哪些基礎知識點，可以跳過哪些基礎知識點。
當學員完成了前導階段的定製學習後，便進入知識精講階段的學習。
在知識精講階段，每位學員的課程大綱均是相同的。但由於這一階段所涉及的知識點較多，難以通過幾十道題的測試判定學員對知識點的掌握程度，因此，在這一階段，EP 智能課程通過跳級測試來實現自適應學習。如果學員通過了某一知識點的跳級測試，便可以直接跳過這一知識點的學習如果沒有通過，就只能繼續學習這一知識點的課程。
在每一章節的學習結束後，系統否會通過相應的習題對學員進行測試，通過測試結果幫助學員了解自己在這一章節裡，已掌握了哪些知識點，但還有哪些知識點需要加強學習。
當學員完成了知識精講階段所有未掌握知識點的學習後，便可進入複習衝刺階段。在這一階段，系統會根據學員在知識精講階段對知識點的掌握程度，來確定課程大綱。
在學習的過程中，學員還可以通過系統內的知識骨牌，了解自己對知識點的掌握情況，已掌握的知識點有哪些，需要加強的知識點又哪些，未掌握的知識點又哪些等。
吳江華透露，芥末堆所體驗的 CPA 上財名師課程，共被拆分成了 1490 個知識點進行學習，而 CFA 持證無憂、ACCA 極速通關和 CMA 課程則分別被拆分成了 1370 個知識點、1368 個知識點和 446 個知識點。
與 K12 領域以提分為學習動機不同，高頓所處的財經考證培訓其學習動機是為了獲得證書，對 K12 的學生來說，分數越高越好，而對高頓的學員而言，目標是考過即可。不同的學習動機與目標，也決定了而這在自適應學習知識圖譜的搭建上有很大不同。
「K12 領域的知識圖譜往往是越細越好，但財經考試最後考評的通常是你對某一門知識的綜合掌握能力，而且學習者備考的時間往往只有幾個月，因此財經培訓的只是圖譜不能比細，而是要講究『透』。」吳江華解釋道，所謂透，就是學員學會了一個知識點，就可以學透一大片相關聯的知識點，只有這樣的知識圖譜，才能幫助學員在有限的時間內掌握相應的知識。
芥末堆了解到，為了搭建這樣的知識圖譜，高頓網校耗費了近兩年的時間。早在 2015 年，高頓教育三大研究院的上百名老師，就開始著手根據考試大綱和課程大綱搭建 EP 課程知識圖譜。
由於與 K12 領域知識圖譜的差異較大，但財經類培訓或者是範圍更大的職業教育類培訓，幾乎都沒有可以參考的對象，因此高頓網校 EP 課程知識圖譜的搭建主要依靠老師的教學經驗和參考題庫的數據。「70% 的知識圖譜建立在經驗豐富的老師的知識圖譜上，另外 30% 建立在對題庫的大數據的挖掘上。」吳江華介紹，通過這樣的方式，將每一門 EP 課程的具體知識點拆分出來，然後把相關聯的知識點連接在一起，並將知識點與題庫進行匹配，完成知識圖譜的搭建。未來，他們也會根據學生學習的反饋對已有的知識圖譜進行迭代改進。
此外，在算法上，高頓網校建立了自適應學習算法研究團隊，將當前比較成熟的人工智慧算法運用到自適應學習系統中。據了解，這一團隊主要由算法和工程經驗背景的人才組成，團隊負責人早年在微軟亞洲研究院就職，團隊成員均出自國內的一線網際網路和科技公司。
高頓網校自適應學習算法研究團隊的負責人向芥末堆介紹，高頓網校的 EP 課程運用了聚類算法、預測與估算算法、決策算法、關聯規則分析算法及推薦算法等多種算法。
「通過分類、聚類算法對高頓多年沉澱的學習數據進行特徵分析；預測與估算算法能夠幫助學員提前預估學習進度，在發現與目標進度不匹配時系統會及時提醒學員和學服老師，強化學、練環節以加快學習進度……」該負責人告訴芥末堆， EP 智能系統承載了大部分人工智慧關鍵算法，而他們也正一步步將這些技術轉化成為財經類考生提供的產品與服務。
芥末堆了解到，在發展自適應學習的同時，高頓網校還將發力的重點放在了智能答疑上。
「我們一直在研究智能答疑機器人，資料庫裡面也已經積累了千萬級別的答疑數據，但是在技術方面遇到很多瓶頸，比如說語境和語義的判斷等。」吳江華告訴芥末堆，現在他們已嘗試讓機器去解答學員提出的問題，但由於技術上的限制，在機器解答完後，依然需要人工進行審核和校驗。
吳江華相信，隨著人工智慧技術的成熟，以及不停地訓練，智能答疑機器人也會越來越「聰明」。「我們今年的智能答疑的目標是讓匹配度在 60% 以上。」他說。
他希望，希望經過 3 年的進化，有了智能答疑輔助的 EP 能成長為一個「有豐富教學經驗的教師」，為上千萬學員提供和 1 對 1 感受相同的教學服務。
對於高頓網校，他表示，未來，高頓網校的課程會從證書、實踐能力、財經興趣等各方面去覆蓋和滿足財經培訓這個垂直領域的所有需求，在他們短期的目標裡，希望能為 1000 萬財經人提供財經學習服務。
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