科大讯飞也推AI智能硬件,K12“知识图谱型”AI教育“真香”?

智能相对论
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一次性推出5款新硬件产品,公众认知中一向ToB的“明星企业”科大讯飞前两天的发布会让人“意外”,ToC转型似乎说来就来。

不过,这也坐实了坊间的猜测:2018年To C业务营收/毛利快速增长、占比接近1/3后,科大讯飞消费者BG被搬到台前,试图集中兑现技术红利。

新版翻译机、智能录音笔、转写机、智能办公本(严格来说应该是个平板)与科大讯飞一贯的语言文字业务调性相关,而学习机X1 Pro作为AI教育硬件产品,则与科大讯飞的传统业务——ToB智慧教育相关联。

AI+教育概念有些“泛滥”的今天,科大讯飞却试图推出AI教育产品,玩差异化是少不了的,其打出的旗号是“二维知识图谱”,即围绕“考点”进行个性化智能推荐。

事实上,科大讯飞这种玩法,无非是近来兴起的“知识图谱型”AI教育玩法的一个新案例——产品不再以题目、视频资源为学习反馈的出发点,而转而盯住这些内容之下更底层的知识点。

只不过,科大讯飞凭借ToB的旧有积累有自己独特的优势,但也面临不小的挑战。

尝试告别“资源堆砌”,“知识图谱型”AI教育应运而生

“知识图谱型”AI教育某种程度上是市场倒逼的结果。

1、大多数AI教育产品,都没有实现减负增效的既定目标

在中考、高考压力下,多数(相对优质升学比例)学生在传统学习方式下又苦又累,一听就懂、一做就错,反复刷题收效甚微;各种补习班只能说聊胜于无,开起夜车来不输996但难有太大效果,焦虑情绪甚至导致心理问题,极端行为偶尔见诸新闻报道。

家长们也好不到哪去。

K12教育后半段的中学教育家长能辅导的内容已经很少,看到孩子忙、累、成绩没法提升,想做点什么但又不知道从何下手,家教、辅导班砸钱硬是砸出一个新兴内需市场,浪费时间、金钱反过来又造成学生更大的心理压力,恶性循环形成。

这时候,AI教育跳了出来。

这些ToC的教育产品,包括APP、PC网页、硬件(学习机)等多种形式,无一例外都宣称可以通过智能推荐等功能实现所谓“个性化学习”。

然而,这些年来,热闹的AI教育始终没有在C端形成气候,各种产品不断推出,但“不好用”、“没效果”的评价四处都是,消费者痛点问题依旧。

究其原因,这些所谓AI教育产品,其核心逻辑都基于以题目、课程为代表的教学资源的堆砌,只是用信息化的方式把原来分散各处的内容汇总到产品中,成为一本“超级题海”。

所谓智能推荐,并不知道学生为什么错、如何才能逃脱一错再错、就是不会做的命运。

你错了我就推荐类似的题目,你总是错那我就更多地推荐类似的题目,不关心学生为什么错、相同原因下是否还有其他错题的可能。

这本厚厚的“书”,没有在根本上改善学生辛苦“刷”题的现实,低效的学校过程延续,负担未减轻效率也未提升。

这样的市场,C端产品不迎来爆发也在情理之中。

2、“知识图谱型”AI教育,用AI的“策略服务”价值解决痛点

“知识图谱型”AI教育这时候跑了出来。

顾名思义,其产品逻辑不再以题目或课程为出发点,而把目光转移到知识点上,试图通过更底层的知识点掌握情况,来判断学生的个性化学习情况并给出更科学、高效的学习方案。

因为知识点更底层,学生攻克了知识点,就攻克了大量以其为基础的试题或课程,少量学习即可“打倒一片”,而有了脱离题海的可能(当然,适度的做题强化知识点认知仍然有必要)。

可以归入这类“知识图谱型”AI教育玩家,在科大讯飞之前已经有一些创业者参与,形式各异。

可以看到,知识点被图谱化,而学生对知识点的掌握情况被不同颜色标记,知识点之间起承转合的矢量关联关系也被示意,可以知道薄弱知识点受谁影响、影响谁。

这些知识点之上,是各种与之对应的试题,薄弱点即被要求强化训练,一个所谓“超级错题本”形成。

很明显,不同的学生的知识点掌握情况各不一样,在复杂矢量关系下,每个人呈现出完全不一样的“知识图谱”图景,制定的学习计划也各不相同,这也是科大讯飞敢于大张旗鼓宣称自己的产品“千人千面”的原因。

事实上,底层知识点的提取,以及矢量关系的存在,在让AI回归“策略服务”,这也是AI应用的根本价值问题。

在地图类产品中,输入目的地后,怎么去、那些方式、需要多少时间、路况怎么样、预设偏好下选择哪个方式较好、终点停车场、吃喝玩乐……一系列内容就被构建好了推送给了用户。

在所有场景应用中,真正的AI都必须能够进行类似的策略服务,这是“智能”二字所决定的。

而在过去的AI教育产品当中,单纯针对试题设置AI,只关注试题推荐而没有完整的路线图和引导,无法形成引导学生完成阶段性学习目标的“策略”;现在,编制底层网络的“知识图谱”在矢量关系下具备了提供策略服务的能力(薄弱知识点按路线一个个突破),AI教育的价值也就更能成立。

回过头来看,从知识图谱中勾勒出学习重点,其实就是知识点的聚焦过程,也即教育家们都倡导的“书越读越薄”——不断缩小“未获得”的知识范围。

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