ABC（AI、Big Data、Cloud）时代，AI、大数据、云计算这些新兴技术赋能了交通、医疗、工业等等垂直行业，唯独教育，迟迟没有进行“AI 式升级”。与此同时，多家在线教育机构也因资金问题陷入生死困局。
而在大洋彼岸，自适应教育正在蓬勃兴起，自适应教育行业标杆——美国 Knewton 公司已经完成 7 轮融资，总额近 2 亿美元，国内资本闻风而动，乂学教育更是获得累积近 10 亿人民币融资。受 VC 热捧的 AI+自适应教育模式，会成为教育革新的救世主吗？
图 | 美国 Knewton 公司已经完成 7 轮融资，总额近 2 亿美元（来源：Pixabay）
不是给孩子题海，而是减负
自适应教育的概念早在 1905 年就被提出，当时 Alfres Binet 创建了第一个自适应测验——比奈智商测验。20 世纪 50 年代先后出现了程序化学习理论和教学机器、程序逻辑等等。1993 年，英国爱丁堡举行了第一届人工智能教育（AiED）国际会议。
2000 年，国外自适应平台相继成立，2010 年之后，随着 AI 技术的发展，国内智能自适应教育（简称“智适应”）开始兴起，乂学教育-松鼠 AI、学吧课堂等公司入场，近两年，包括好未来、可汗学院等众多教育机构也开始涉足自适应教育。根据调查机构的数据，目前国内做自适应教育的公司超过 40 家。
乂学教育-松鼠 AI 是智适应教育的领头者之一，创立于 2014 年。相关资料显示，“松鼠 AI”是一个以算法为核心的人工智能自适应学习引擎，目前应用在 K12 教育领域，简称“智适应学习引擎”。2018 年，由松鼠 AI 发起的国内第一届 AIAED（全球 AI 智适应教育峰会）大会召开，目前我国已举办四届 AIAED 大会，第四届刚刚在上海落下帷幕。
图 | 由松鼠 AI 发起的第四届 AIAED 大会于 11 月 12 日在上海召开，与会人数近 2000 人（来源：松鼠 AI）
智适应教育，通俗来说可以看作是一种个性化定制的学习内容推送、数据分析和教师线上辅导的过程。自适应教育系统就是用模型和算法进行数据处理和智能推送的核心。
一般来讲，智适应教育系统平台里有上千万个模块的学习内容，包括视频、问答、题目等等，学生首先要完成一个测试，系统根据知识图谱对其每一个部分的内容进行打分，然后根据分数排序来决定学生应该先学什么内容。原理类似于今日头条等互联网公司做的智能推荐。
举个例子，小明做一道题，这道题里包含了知识点 A、B、C，如果小明拿到了 60 分，那么他对三个知识点的掌握程度只有 60%，系统对单个知识点进行测试，对 A 掌握程度很好的话，就可以跳过 A 直接学习 B 和 C。然后查漏补缺，进行二次测试。如果对知识点的掌握程度达到 100%，那么系统就不会再进行同类型题目的推送；如果一些知识点在反复学习之后仍然没有提升，那么在时间有限的情况下，适当战略性放弃一些知识点。
图 | 传统的线性学习路径，每个学生会看到所有学习内容，根据学生掌握程度的自适应学习路径则有所选择地呈现学习内容（来源：McGraw-Hill Education）
“人工智能教育不是给孩子题海，而是给孩子减负。我小时候一个月一万道一万道地刷题，因为当时河南要考大学是一分压万人。但是实际上我平均 95 分，我刷一万道题只是为了找到 500 道我不会的。现在通过人工智能知识点扫描之后，其实我只学习 500 道题就行了，根本不需要学其他 9500 道，所以人工智能教育是真正可以给孩子大幅度的减负的。”松鼠 AI 创始人栗浩洋在接受媒体采访时说。
非一线城市学员占比八成
上个月，21 年的英语培训老品牌韦博英语多家运营中心已关停，据称是由于资金链断裂，老板欠着老师工资，抛下学员跑了。这其实不是个例，很多线下培训机构和教育中心都在面临着获客成本增多、人力成本飙升以及企业管理难度加大的问题。
对比老牌培训机构的艰难，AI 教育显然滋润得多。
根据德勤最新的 AI 教育报告，截止 2019 年第一季度，全球作为人工智能教育主流的智适应教育公司总计已经超过了 100 家。中国正成为全球人工智能教育领域投资最热门的区域之一。2016 与 2017 年，人工智能教育分别占同期国内所有教育总体案例数的 4% 与 7%。在 2018 年里该项数据大幅增长至 19%，合计案例 97 笔。
但在今年 9 月，自适应教育明星公司 Knewton 以低于 1700 万美元的价格被美国知名学术出版商 Wiley 收购，同时其 CEO 布莱恩·基比（Brian Kibby）已离职。造成 Knewton 落败的原因有很多，其中重要的一点是，国外自适应教育平台以 To B 模式为主，并且自己只做引擎，不做内容。这被认为是给自适应教育的当头一棒，盈利模式成为一大难题。
图 | 松鼠 AI 非一线城市的学员比例已经从三年前的 30% 上涨到目前的 80%（来源：松鼠 AI）
松鼠 AI 采取了不同于 Knewton 的商业模式。它采用线上智适应平台+线下合作办学的 To B+To C 模式。
线上通过平台和直播课的形式，直接向学生提供服务，线下开设合作校或者直营校，学生直接在线下使用智适应学习系统完成学习。在一些线下学校难以覆盖的地方，松鼠 AI 会用线上教学的方式，用自适应系统降低 70% 以上的人力成本。
松鼠 AI 的获客渠道采用了线上流量广告+线下地推的模式。
“互联网教育的获客成本大概是六千到八千才能有一个孩子报名，我指的高付费孩子报名。但是地面可能只需要八百到一千七，所以成本费用率其实是大幅度降低的”，栗浩洋透露，“我们现在已经从原来上海周边、华东区到了全国全面覆盖了。现在我们的 2300 多家学校已经覆盖了七百多个市和县，我们甚至有了 69 个镇级学校，今年暑期付费学生人数增长了 510%。我想很少有教育机构能够做到的。我们在内蒙都已经有 69 家学校，新疆还有三十多家学校。”
松鼠 AI 学员的城市构成已经实现从一线城市下沉到三四五六线城市。据栗浩洋透露，松鼠 AI 非一线城市的学员比例已经从三年前的 30% 上涨到目前的 80%。
对于线下教学中心，栗浩洋认为这是松鼠 AI 目前相较于其他在线平台的优势之一，在 2018 年松鼠 AI 线下教学中心达到 1600 家。去年总部和校区合计有接近 10 亿元的营收。松鼠 AI 告诉 DeepTech，今年的营收预计将达到 18 亿元。
押注研发
“其实现在资金不是我们最大的问题，因为我们现在账上的资金还够整个公司维系两三年的时间。所以真正我觉得做的好的教育现金流是非常好的，我觉得要不断烧钱的教育一定不是健康的教育形态，所以对我们来说，其实已经投入大量的资金在研发上面了。”栗浩洋说。
松鼠 AI 的技术团队集结了包括全球机器学习教父 Tom Mitchell、前 RealizeIt 核心算法科学家崔炜博士、ALEKS 创始团队成员 Dan Bindman、Knewton 亚太地区原技术负责人 Richard Tong 等等大牛，该团队的学术论文也被国际顶级人工智能学术会议收录，这使其在系统平台建设上具备了先发优势。
图 | 2018年 11 月 16 日，Tom Mitchell 正式加入松鼠 AI 任职 Chief AI Officer（来源：松鼠 AI）
决定智适应系统好用与否有三个要素：内容、数据和技术。系统中的内容要与教育目标和课程高度吻合、知识图谱的颗粒度、知识点的分拆、标签的级别要足够精细；数据方面要保证用户行为数据的连续性、数据上下文的前后关联度；技术方面，需要综合运用图像识别、自然语言处理、遗传算法、知识空间和贝叶斯定理等等。这都是松鼠 AI 正在研究的重点方向。
自适应教育随着 AI 的介入在进行升级，人工智能能够提供包括利用遗传算法和神经网络、机器学习、概率图模型等五大技术，实现从数据采集到深度学习建模，再到学习方案修正的流程。
松鼠 AI 合伙人梁静曾透露，以初中数学为例是 300 个知识点，美国 AI 自适应教育公司拆分到 3000 个，而松鼠 AI 独创的纳米级知识点分拆法，可以进一步拆分为 3 万个知识点。
松鼠 AI 还打造了一个 MCM 系统（Mode of Thinking, Capacity, Mode ofthinking），例如物理学科可以拆分出学习思想，譬如对称思想、模型思想；数学中可以在能力上拆分出综合能力、推理能力等；语文可以拆分出一些方法，如矛盾法、结构分析法等。通过 MCM 系统和纳米级的拆分，松鼠 AI 智适应系统会精准地推送学生缺失的学习思想、能力和方法的教学内容。
另外，该系统还具备一项 MIBA 多输入学习行为分析技术。通过检测学生们登录的时间、学习的时间、速度和结果，以及通过监测的模式抓取孩子的实时数据，如眼球动态、脑电波等综合数值，来判断学生学习的集中度和专注度，从而判断出下个环节的学习内容。
据了解，明年松鼠 AI 将重点布局在两个方面，一个是提升 MCM 系统，加强职业交互，另一方面正在研发新的算法，致力于颠覆神经网络，进一步提高深度学习效率。
AI 可以塑造全新的学习体验，新兴的教育体系也正在形成。尽管在 AI+教育的落地过程中还有很多的挑战亟需克服，但令人欣慰的是，人们开始越来越多地思考教育本身、思考适合自己的教育方法。可以肯定的是，智适应教育是一次教育结合科学的有意义的尝试，远比 AI 人脸识别监控课堂和学生“智能头环”有用得多。
