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【GET2023】斯?fàn)柦逃鶆拍校郝殬I(yè)培訓(xùn)領(lǐng)域,人才培養(yǎng)是大趨勢(shì)

作者:昆布 發(fā)布時(shí)間:

【GET2023】斯?fàn)柦逃鶆拍校郝殬I(yè)培訓(xùn)領(lǐng)域,人才培養(yǎng)是大趨勢(shì)

作者:昆布 發(fā)布時(shí)間:

摘要:在洞察完具體的真實(shí)用戶需求時(shí),接下來(lái)相當(dāng)于找到精準(zhǔn)的AI切入口。

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斯?fàn)柦逃鼵EO郭勁男

10月17日至19日,芥末堆在北京舉辦“活力更始?教育與科技的再進(jìn)一步”GET2023教育科技大會(huì)。在18日的職業(yè)論壇上,斯?fàn)柦逃鼵EO郭勁男《財(cái)會(huì)職業(yè)培訓(xùn)在AI時(shí)代的新機(jī)會(huì)》進(jìn)行了主題分享。

郭勁男表示,我們認(rèn)為教育本質(zhì)上是一項(xiàng)服務(wù)的提供,而AI要解決的問(wèn)題仍然是這項(xiàng)服務(wù)在提供當(dāng)中如何提效。因此,我們更在意的是AI在后端服務(wù)交付的效率提升當(dāng)中到底能產(chǎn)生多大的價(jià)值。

以下為演講實(shí)錄,經(jīng)編輯:

我今天著重從自己在AI方面的小嘗試、背后對(duì)AI的新機(jī)會(huì)的思考兩部分,聊聊AI在職業(yè)教育領(lǐng)域有可能落地的場(chǎng)景。

財(cái)會(huì)屬于成人職業(yè)教育培訓(xùn)領(lǐng)域,大家都熟悉這個(gè)領(lǐng)域,用戶大多是學(xué)生,且是一次性的考試。對(duì)用戶來(lái)說(shuō),會(huì)計(jì)職稱初級(jí)平均考過(guò)的年限是1-2年,中級(jí)是2-3年,注快平均花4-5年。用戶基本上考完初級(jí)考中級(jí),考完中級(jí)考高級(jí)等,這是在所有成人職業(yè)教育領(lǐng)域里非常特殊的存在。

服務(wù)這些用戶不是簡(jiǎn)單的服務(wù)一次,可能要服務(wù)5-10年的周期,意味著在這個(gè)行業(yè)當(dāng)中,所有公司很難用打著“割韭菜”的邏輯來(lái)做這個(gè)事,更多得站在做產(chǎn)品以及做長(zhǎng)期用戶的角度上做這個(gè)事情。目前,行業(yè)仍然有缺口,即使市面上有非常多財(cái)會(huì)類的人才,但在高精尖人才缺口仍然非常大,未來(lái)這個(gè)領(lǐng)域,人才培養(yǎng)是大趨勢(shì)。

從行業(yè)回歸到用戶本身,用戶有以下幾個(gè)特點(diǎn):一是越難的考試,參培率越高;二是大部分用戶是在職人群,他們的訴求就是效率。在財(cái)會(huì)領(lǐng)域,2007年后所有的產(chǎn)品和教學(xué)就已經(jīng)完成了線上化,這是在這個(gè)行業(yè)里的特殊點(diǎn)。同時(shí),對(duì)于機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)提供有價(jià)值的服務(wù),本質(zhì)上是讓用戶買單的產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

關(guān)于斯?fàn)柦逃木唧w嘗試,包括第一個(gè)嘗試是基于課程形式的創(chuàng)新——直播,這是供給的問(wèn)題決定的,可以做到個(gè)性化的交付。我們要求幾乎所有老師都是全職,本身在整個(gè)師資隊(duì)伍建設(shè)中,由于我們能把控老師們的時(shí)間,因此我們才能去交付直播服務(wù)。

值得一提的是,公司第二年啟動(dòng)了自己直播系統(tǒng)的自研,花了6個(gè)月左右就完成了直播系統(tǒng)自研。后續(xù),我們所有的平臺(tái)上的視頻內(nèi)容交付全是基于自研系統(tǒng)完成,這是第一個(gè)想做的創(chuàng)新,是基于課程這個(gè)非常重要的場(chǎng)景。

在這個(gè)行業(yè)中,基于用戶需求,分析行業(yè)特點(diǎn),我們?cè)O(shè)計(jì)了一套產(chǎn)品體系。全程班體系其實(shí)是高性價(jià)比的產(chǎn)品,私教班體系是基于全程班體系之上加了個(gè)性化服務(wù)交付,實(shí)際上是高價(jià)課體系。這兩個(gè)體系共同構(gòu)成了全程陪伴,相當(dāng)于一個(gè)是性價(jià)比一個(gè)是個(gè)性化。關(guān)于,密訓(xùn)營(yíng)的體系是針對(duì)于那些在時(shí)間上非常有限,更多希望在臨近考前有短時(shí)間高效沖刺的學(xué)習(xí),針對(duì)這部分基礎(chǔ)還不錯(cuò),同時(shí)時(shí)間又有限的用戶提供密訓(xùn)營(yíng)體系,在短時(shí)間內(nèi)幫助他們進(jìn)行提升和突破。

最后一個(gè)體系是陪伴體系,這部分更多的是用戶自己做長(zhǎng)期規(guī)劃,我們則是在不同的學(xué)習(xí)場(chǎng)景下做功能化的設(shè)計(jì)和支持。

接下來(lái)回到我自己在個(gè)性化思考方面的內(nèi)容,首先是有效創(chuàng)新,這個(gè)創(chuàng)新必須是基于用戶需求,其中舉措包括三方面:第一是在產(chǎn)品和服務(wù)的交付模式上,直播的課程模式會(huì)做較多的嘗試和創(chuàng)新,涉及到個(gè)性化思考,做大班課的交付,加上定制化的服務(wù)交付。對(duì)于用戶來(lái)說(shuō),他需要吸收的內(nèi)容是相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的,但每個(gè)學(xué)生自己的知識(shí)掌握程度,自己的時(shí)間和自己的規(guī)劃其實(shí)非常個(gè)性化。因此在課后的學(xué)習(xí)場(chǎng)景當(dāng)中需要有更多個(gè)性化的服務(wù)和定制化服務(wù)幫助他來(lái)完成規(guī)劃,讓他能更快的通過(guò)考試。

在機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)標(biāo)準(zhǔn)化角度,可以和大家分享一點(diǎn),早期考慮到,所有的知識(shí)沉淀在老師的腦海當(dāng)中,不沉淀在機(jī)構(gòu)的層面。于是,我們想把知識(shí)標(biāo)準(zhǔn)化,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,學(xué)習(xí)行為標(biāo)準(zhǔn)化,這其實(shí)需要在整個(gè)機(jī)構(gòu)層面上建立一套中臺(tái)。

這套中臺(tái)在我們的嘗試過(guò)程中,借用了非常重要的產(chǎn)品工具,就是圖書(shū)。圖書(shū)作為把所有知識(shí)形成標(biāo)準(zhǔn)化的體系,形成非常有邏輯框架的一套體系非常重要的載體。在圖書(shū)的整體知識(shí)構(gòu)建過(guò)程當(dāng)中,以這個(gè)產(chǎn)品作為載體,去建立了整個(gè)后臺(tái)教學(xué)教研系統(tǒng)。斯?fàn)柦逃慕虒W(xué)教研系統(tǒng)背后是基于所有圖書(shū)作為底層的知識(shí)庫(kù),然后再往上延伸出來(lái)的課程內(nèi)容,基于這套圖書(shū)所交付的答疑、題目、考試等等。

同時(shí),圖書(shū)是基于每一年的大綱和教材不斷的做更新迭代,在這個(gè)迭代過(guò)程中,底層的標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)體系也在持續(xù)做迭代。用戶反饋會(huì)進(jìn)一步幫助迭代底層的標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)體系,這就形成了正循環(huán),這形成了整個(gè)機(jī)構(gòu)的知識(shí)標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)上所做的前期鋪墊。因?yàn)橛辛藰?biāo)準(zhǔn)化的知識(shí)體系構(gòu)建和鋪墊,所以才有了后續(xù)AI可以落地的可能性。

關(guān)于AI,我們研究了很長(zhǎng)時(shí)間,思索著AI能解決什么問(wèn)題。無(wú)論是AI大模型,還是在具體場(chǎng)景中可以結(jié)合的領(lǐng)域,最方便或者最易于嘗試的就是做效率提升的場(chǎng)景。

以前這個(gè)場(chǎng)景需要自己團(tuán)隊(duì)靠人來(lái)做,自己團(tuán)隊(duì)做不了就靠兼職團(tuán)隊(duì),靠用戶參與一起來(lái)做?,F(xiàn)在發(fā)現(xiàn)需要幾百人上千人一塊做閱卷場(chǎng)景、答疑場(chǎng)景以及字幕場(chǎng)景,都能靠AI來(lái)大幅提效。因此現(xiàn)在特別需要消耗人力,去嘗試AI有沒(méi)有替代的可能性。

我們嘗試的第一個(gè)應(yīng)用是:AI閱卷,很多人會(huì)覺(jué)得AI閱卷沒(méi)有必要。閱卷為什么還要靠AI?這個(gè)想法來(lái)源于我自己作為老師的時(shí)候收到了很多用戶的反饋。當(dāng)年在運(yùn)營(yíng)微博時(shí),后臺(tái)會(huì)收到非常多私信,用戶問(wèn)的常見(jiàn)的問(wèn)題就是老師我這么寫(xiě)能不能得分?能得多少分?其實(shí)我不知道。不能明確到底能得多少分,是我們?cè)谡麄€(gè)教學(xué)交付過(guò)程中所看到的非常大的痛點(diǎn)。

在所有學(xué)習(xí)場(chǎng)景中聽(tīng)課是高頻場(chǎng)景,但用戶很少會(huì)選擇自己做題。怎么提升用戶做題的積極性,其實(shí)是非常難解決的問(wèn)題。后來(lái)發(fā)現(xiàn)AI閱卷一定程度上可以做到,主觀題打分是他們所需要的,因此這一個(gè)功能的設(shè)計(jì)可以讓做題場(chǎng)景從低頻到高頻。

整個(gè)AI閱卷,首先基于用戶的訴求和觀察,在觀察用戶的行為時(shí),最開(kāi)始是把閱卷功能開(kāi)放給用戶自己,然后切換成閱卷老師的角色。當(dāng)自己成為閱卷老師的時(shí)候,是要根據(jù)得分點(diǎn)判分,AI閱卷是能幫助學(xué)員真正的了解到底怎么寫(xiě)才能拿分,這是基于用戶觀察所得到的必要性。最后是我們?cè)谶@里面需要形成正向的反饋機(jī)制,閱卷一定是持續(xù)提升正確率的過(guò)程,早期只能做到70%,校準(zhǔn)之后不斷提升準(zhǔn)確率,目前各科準(zhǔn)確率能做到95%以上,這就能一定程度上實(shí)現(xiàn)用戶本身的需求。

我們嘗試的第二個(gè)應(yīng)用是:AI字幕,字幕早期的問(wèn)題是需要人工校準(zhǔn),尤其是行業(yè)里有大量專有的知識(shí),在出現(xiàn)字幕的時(shí)候就會(huì)出現(xiàn)大量錯(cuò)誤。財(cái)管里面有大量的計(jì)算公式符號(hào),這些在字幕的識(shí)別中都會(huì)出現(xiàn)大量問(wèn)題。一節(jié)視頻大概40分鐘,但是在校對(duì)字幕上就要花費(fèi)很多時(shí)間。當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)AI可以大幅提效時(shí),用戶在一定程度上需要字幕。

我們認(rèn)為教育本質(zhì)上是一項(xiàng)服務(wù)的提供,而AI要解決的問(wèn)題仍然是這項(xiàng)服務(wù)在提供當(dāng)中如何提效。因此,我們更在意的是AI在后端服務(wù)交付的效率提升當(dāng)中到底能產(chǎn)生多大的價(jià)值。

最后回到分享的主題當(dāng)中,關(guān)于AI在具體落地的機(jī)會(huì)。所有機(jī)會(huì)背后都涉及到有效真實(shí)的需求,所以應(yīng)該是有效的創(chuàng)新。對(duì)用戶需求洞察是所有機(jī)會(huì)的前提,基于這個(gè)需求的洞察,我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了價(jià)值所在。步驟是圍繞需求設(shè)計(jì)解決方案,可以是產(chǎn)品、服務(wù)、功能。我們認(rèn)為AI在里面所體現(xiàn)出來(lái)非常重要的價(jià)值是:它越早做,你積累的數(shù)據(jù)資產(chǎn)越多,數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累的速度越快,相比競(jìng)品,你跑的更靠前,能獲取更大的先發(fā)優(yōu)勢(shì),這部分的長(zhǎng)期壁壘建設(shè)還是非常必要的。在洞察完具體的真實(shí)用戶需求時(shí),接下來(lái)相當(dāng)于找到精準(zhǔn)的AI切入口。

最后一個(gè)點(diǎn)是組織運(yùn)營(yíng)的效率,這是對(duì)內(nèi)的,在內(nèi)部組織的運(yùn)營(yíng)效率提升當(dāng)中,AI還是有它可以發(fā)揮的空間的。這是我們基于對(duì)于我們自己的行業(yè),和在過(guò)去嘗試過(guò)程中所積累出來(lái)的想法和經(jīng)驗(yàn)。

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