（圖片來源：Pixabay）

2013年夏天進入教育培訓這個行業(yè)，教了一年書，到2014年夏天開始做一個“虛擬教師”的產(chǎn)品，2015年秋天轉(zhuǎn)型做題庫，起起落落很幸運沒有倒閉，轉(zhuǎn)眼就到了2016年秋天，借國慶長假理了理最近的思路，給同行們拍一拍，也希望回頭的時候可以記得自己是怎么走來的。

2015年初寫過三篇系列小文，也發(fā)在芥末堆，最近重新看了一遍，除了有些邏輯本身就還需要推敲外，觀點也比較分散，沒有形成比較系統(tǒng)的、底層的邏輯，這篇文章打算從大邏輯推演路徑，最后談一點大家關(guān)心的變現(xiàn)。

我們一直比較認可“從終局倒推”的方法論，對“終局”的判斷，將決定做事的大方向。前陣子聽了一場好未來的分享，里面有一個類似的邏輯。好未來對“終局”的判斷是“寡頭市場”而不是“分散市場”，所以他們的選擇是“做品牌”而不是“做平臺”。好未來這個邏輯，是從商業(yè)角度看“終局”，關(guān)注市場格局是“二八”還是“長尾”。我們嘗試從教育或者說教學本身看“終局”。商業(yè)角度的終局也許還有爭議，但教育本身的終極形態(tài)應該是沒什么可說的——必然是“因材施教”。如果有小伙伴不同意，那可以不用往后看了。（事實上，我們認為“個性化”是所有行業(yè)的大趨勢，區(qū)別主要在“所處階段”。）

將“終局”與現(xiàn)狀對比，不幸的事情就來了，一名老師如果是真正的個性化教學，最多只能教大概20個孩子，而中國K12階段的單科師生比是1比100，更不用說有很大比例的老師是“不合格”的。所以，問題的核心在“供應”，而不在“分配”。更準確一點的話，是“滿足需方要求的供應”嚴重不足。

那么，制約供應的因素到底是什么？從業(yè)者數(shù)量太少？人均效能太低？優(yōu)秀教師培養(yǎng)困難？都對，其本質(zhì)是——供應形態(tài)落后。借用一句話，當前的主要矛盾是人民群眾日益增長的物質(zhì)文化需求同落后的社會生產(chǎn)力之間的矛盾。

怎么提高生產(chǎn)力？科技是第一生產(chǎn)力。所以問題就變成，在教育行業(yè)或者教學場景中，哪一部分可以通過技術(shù)手段來極大地提高效能？結(jié)論是，狹義的教學，即知識傳授部分可以，但包含情感因素的、師生之間非教學內(nèi)容的互動，比較難。所以我們的思路是，探索一種全新的人機結(jié)合的教學方式，使老師借助某種系統(tǒng)可以個性化地教100個甚至更多的孩子，從而極大地增加供應。

這種新的人機結(jié)合的方式會有兩種大的形態(tài)。

• 第一種形態(tài)，通過降低或改變對服務提供者的要求，從而使“有效的服務提供者”的數(shù)量大幅增長。以滴滴為類比，過去的職業(yè)運營司機需要會開車、認路好、能拉客、能算錢，今天他們只要會開車，有導航解決認路，有自動派單系統(tǒng)，有自動結(jié)算系統(tǒng)。

• 第二種形態(tài)，通過提高服務能力，從而使“單個服務提供者的有效服務范圍”大幅增加。以股票交易為類比，與20年前的股票交易員相比，今天的操盤手們借助強大的系統(tǒng)能夠同時追蹤、分析、決策和交易上百只股票。（實際上在股票交易中技術(shù)走的更遠，程序化交易早已大行其道。）這種形態(tài)在教育行業(yè)其實也已經(jīng)有雛形出現(xiàn)。華爾街英語一個數(shù)萬元的課程，實際上課時你會發(fā)現(xiàn)，只有20%的課程時間是和真人老師互動，剩下80%是和電腦互動，人效放大了5倍。其實不管是哪一種形態(tài)，其本質(zhì)都是通過極大提高生產(chǎn)力來放大供給。同時，新的供給形態(tài)改變了供應端的成本結(jié)構(gòu)，所以在商業(yè)上必然也會帶來巨大的創(chuàng)新。

那么這套系統(tǒng)如何實現(xiàn)呢？撇開教學教研層面的問題，我們這里主要談下技術(shù)層面的關(guān)鍵點。個性化技術(shù)的關(guān)鍵點是數(shù)據(jù)。在當前的教學形態(tài)下，可用的數(shù)據(jù)主要來自“練習”環(huán)節(jié)，也就是做題數(shù)據(jù)?！敖虒W”環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)除了存在結(jié)構(gòu)化的難題以外，最大的問題是低互動場景帶來的學生側(cè)數(shù)據(jù)極度稀疏；“測評”環(huán)節(jié)的主要問題是低頻。所以路徑選擇呼之欲出，從高頻場景進入以獲取海量數(shù)據(jù)——做題庫。

說到題庫，今天的領(lǐng)頭羊是大家所熟悉幾家拍題巨頭。雖然拍題產(chǎn)品在其解決的用戶需求等方面存在一些問題，但是不可否認是一個非常好的切入點。可惜當我們看清這一點的時候，這個賽道已經(jīng)太擁擠了，巨頭們的先發(fā)優(yōu)勢已經(jīng)形成，所以我們只好重新考慮題庫中的另一個品類——做題產(chǎn)品。做題產(chǎn)品的主要問題是活躍度低，但是在2015年的時候我們判斷，2C的在線做題場景還是應該存在的，只是大家都沒有做好。思考原因，可能會有一個很悲觀的結(jié)論，就是“做題其實并不是同學們的需求”。不過在這一年的實踐中，我們認識到有更本源的因素，那就是產(chǎn)品無法給同學們帶來學習上的成就感（得到這個結(jié)論的過程涉及較多對用戶心理的思考，本文不展開）。成就感只來自于一種事情，就是“完成夠夠腳能搞定的事情”。落到做題上，就是你要讓他做“剛剛好會做”的題目，這就是傳說中的“自適應”出題。

2016年的AlphaGo將AI概念推上熱點，教育領(lǐng)域也是人人大談自適應學習，我們算是這一波的受益者。自適應出題這件事情和我們過去的工作（2014年虛擬教師）一脈相承。今天主要談大邏輯，所以也不展開說大家聽膩的知識圖譜和算法，這里簡單說一下我們的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。對于一款不是通過老師指派的純2C的做題產(chǎn)品，你是否真的推了適合的題目給學生，從數(shù)據(jù)表現(xiàn)上是非常直觀的。我們的做題產(chǎn)品“學吧課堂”去年11月下旬上線，目前有150萬用戶，次留55%，日活10~20萬。最重要的是，我們成功收集到了并且還在持續(xù)收集我們所需要的學習數(shù)據(jù)，目前累積的做題量已經(jīng)超過5億題次。（我們只有中學數(shù)學單一學科，5億題全是中學數(shù)學。）

當做題產(chǎn)品解決了活躍度之后，你會發(fā)現(xiàn)，它會成為一種新的“流量池”。今天K12在線教育的同行們都在商業(yè)化上艱難前行，各類問題中最突出的就是獲客，這里的“客”是家長。擁有海量學生用戶的2C產(chǎn)品由于其本身解決的核心訴求與后續(xù)的付費輔導產(chǎn)品是割裂的，所以難以有效地完成從學生到家長的轉(zhuǎn)化。2B2C類的產(chǎn)品希望通過老師影響家長，主要問題是政策與規(guī)?；Ａ硗庖恍]有自有流量的、直接切入教學環(huán)節(jié)的產(chǎn)品更多是在戰(zhàn)術(shù)層面嘗試改善獲客成本，最好的結(jié)果也就是短期有效。

獲客問題如此突出的根本原因在哪里？我們認為是“上游流量的集中化”與“下游服務的同質(zhì)化”共同作用的結(jié)果。目前各家的解決方案主要還是在流量端做文章，剛才提到做題產(chǎn)品會成為一種新流量池，其實也是在這一端尋找突破，這基本上是2015年我們選擇做題產(chǎn)品時在商業(yè)化這一塊的思考。純2C的做題產(chǎn)品如果解決了活躍度問題，將成為一種更優(yōu)的流量池。試想，當你通過某種方式接觸家長并試圖向他推銷輔導課程時，如果他的孩子正在你的產(chǎn)品中活躍地做題，相信可以做出較高的轉(zhuǎn)化率。隨著產(chǎn)品數(shù)據(jù)的增長，當開始考慮服務端的事情時，你會發(fā)現(xiàn)，獲客問題的本源其實還是在服務端。流量端的解決方案更偏向于早期，有點戰(zhàn)術(shù)帶戰(zhàn)略的意思，服務端的問題才是更加長線的。真正的魔障是“服務端的同質(zhì)化”，而同質(zhì)化背后的難題是——規(guī)模化的品控。

今天教育培訓超高度分散的行業(yè)格局，是幾乎所有勞動力密集型產(chǎn)業(yè)的共性。從最早的錄播到后來的大規(guī)模名師直播課，都未能有所突破。最近的“雙師模式”，通過拆解教師職能來尋求突破，我們認為是非常好的嘗試。即使未能最終解決問題，中短期內(nèi)在商業(yè)上也會形成新的力量，主要是洗各地的中型機構(gòu)。我們的解決思路在本文前面已經(jīng)提到——以“教學導航系統(tǒng)”為核心，探索全新的人機結(jié)合教學方式，實現(xiàn)“服務形態(tài)的升級”。我們注意到有少部分同行已經(jīng)在做這方面的探索，而我們也剛剛開始，希望過段時間可以給大家一些參考。

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