（吳江華分享現(xiàn)場(chǎng)）

這幾年，人工智能在K12和語(yǔ)言培訓(xùn)領(lǐng)域快速發(fā)展，職業(yè)教育同樣受到影響。11月16日，在GET2017教育科技大會(huì)“職業(yè)教育論壇”中，高頓教育聯(lián)合創(chuàng)始人吳江華分享了他觀察到的人工智能對(duì)職業(yè)教育帶來(lái)的一些改變。

吳江華說(shuō)，人工智能帶來(lái)了整個(gè)教育思維核心的轉(zhuǎn)變，以用戶為中心，在大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下，因材施教有了更多可能。他認(rèn)為教育行業(yè)的三個(gè)痛點(diǎn)在于，個(gè)性化的需求越來(lái)越強(qiáng)烈，但供給還不足。因?yàn)榻逃奶匦?，整個(gè)行業(yè)重服務(wù)，不管做到多大規(guī)模邊際成本始終無(wú)法下降。還有教育產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化不夠。這些痛點(diǎn)在吳江華看來(lái)，逐漸成熟的技術(shù)是可以改善的。

怎么找到人工智能技術(shù)人才，是很多教育公司的痛點(diǎn)之一。不過(guò)，吳江華認(rèn)為，這幾年第三方人工智能的一些算法已經(jīng)很成熟，有不少第三方創(chuàng)業(yè)公司，有很優(yōu)秀的算法，但缺少數(shù)據(jù)，教育公司恰恰不缺數(shù)據(jù)。

他分享了高頓是如何挖掘分析自己的數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建財(cái)經(jīng)教育的知識(shí)圖譜。盡管高頓已經(jīng)有3億多條數(shù)據(jù)，但其中有很多臟數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)降噪是非常重要的一環(huán)。他還強(qiáng)調(diào)，最開始就要設(shè)計(jì)好反饋數(shù)據(jù)。同時(shí)用老師將靜態(tài)知識(shí)圖譜構(gòu)建起來(lái)，再通過(guò)算法對(duì)學(xué)員的行為進(jìn)行概率預(yù)計(jì)，推送相應(yīng)的課程與試題資料。自今年年初推出這一系統(tǒng)之后，吳江華說(shuō)，學(xué)員的學(xué)習(xí)效率明顯得到提升，證書考試通過(guò)率相比前兩年也有多提高。

以下是吳江華演講實(shí)錄（芥末堆略有刪減）：

教育核心還是掌握在做教育的機(jī)構(gòu)手上

分享之前，我有兩個(gè)小故事。故事一，之前有來(lái)自做運(yùn)營(yíng)跟營(yíng)銷非常棒的企業(yè)的兩個(gè)同行來(lái)面試，其中一個(gè)就說(shuō)，我不想做職業(yè)教育了，我想轉(zhuǎn)到K12去。因?yàn)槁殬I(yè)教育感覺像割韭菜一樣，割一茬，扔一茬。故事二，從這家公司，他到了好未來(lái)，發(fā)現(xiàn)自己的整個(gè)價(jià)值體現(xiàn)不了，到了我這邊來(lái)面試。 

我在想，一家企業(yè)關(guān)注什么，到最后得到什么？這幾年，整個(gè)人工智能快速發(fā)展，但是看到的都是在K12，或者語(yǔ)言培訓(xùn)。職業(yè)教育這一塊兒，人工智能能夠給我們帶來(lái)什么？這是我接下來(lái)想做的分享，希望能給職業(yè)教育的同仁們一些啟發(fā)。

我07年開始就做在線教育。原先主要是在全球最大的一個(gè)英語(yǔ)培訓(xùn)教育機(jī)構(gòu)做線上教育。當(dāng)時(shí)應(yīng)用了語(yǔ)音識(shí)別ASR，包括TTS的一些技術(shù)，來(lái)推進(jìn)在線教育的發(fā)展。2015年的時(shí)候，開始在財(cái)經(jīng)教育領(lǐng)域引進(jìn)一些人工智能的技術(shù)。

并不是這幾年人工智能突然火了，我覺得在2015年的時(shí)候，或者再之前，我們就已經(jīng)在思考人工智能應(yīng)該給我們帶來(lái)一些。整個(gè)教育我們?cè)趺慈ダ斫馑?，整個(gè)公司就會(huì)怎么思考去運(yùn)營(yíng)這個(gè)公司。

從我十幾年的教育行業(yè)職業(yè)生涯來(lái)看，我覺得教育發(fā)展有幾塊很大的改變。第一塊，思維的改變。傳統(tǒng)思維就是工業(yè)思維，整個(gè)教育培訓(xùn)是一個(gè)大規(guī)模的培養(yǎng)過(guò)程，比如說(shuō)在小學(xué)、初中、高中，以及參加高考。小初高的培訓(xùn)，課本和教研是怎么來(lái)的？整個(gè)教研是基于行業(yè)平均水平，比如說(shuō)班級(jí)平均水平，然后思考，給他們做怎樣的教研。從我個(gè)人角度來(lái)講，我在初二的時(shí)候就已經(jīng)發(fā)覺，老師講的東西，我已經(jīng)不是很想聽了。后面慢慢自己學(xué)習(xí)的整個(gè)路徑，跟老師講的路徑就不一樣了，這就是第一個(gè)我們的工業(yè)思維。

后面開始慢慢成為一個(gè)分層思維。我們行業(yè)內(nèi)比如說(shuō)像好未來(lái)，把它作為優(yōu)培班、提高班。每一個(gè)班級(jí)都會(huì)有一定的原則來(lái)讓它進(jìn)階。我覺得是一個(gè)非常棒的優(yōu)化。

到互聯(lián)網(wǎng)這一塊大概從08年開始。整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)教育開始重新思考，我覺得互聯(lián)網(wǎng)思維里對(duì)教育影響最大的一家公司就是Dulingo。它真正把零一些互聯(lián)網(wǎng)的思維引進(jìn)來(lái)。我們也很害怕，BAT公司來(lái)做教育了。但是大家到現(xiàn)在來(lái)看，沒有真正出現(xiàn)一個(gè)巨大的互聯(lián)網(wǎng)教育公司。所以我覺得互聯(lián)網(wǎng)對(duì)教育的影響并不像互聯(lián)網(wǎng)對(duì)其它行業(yè)的影響。這是我們教育行業(yè)或者職業(yè)教育，可以更大思考。剛才小龍同學(xué)講，我們希望BAT就好好做平臺(tái)。其實(shí)我也是這么想的，我覺得BAT好好做平臺(tái)，教育的核心還是需要掌握在做教育的機(jī)構(gòu)手上。 

但是大家有沒有思考過(guò)，原先總是希望教育加上互聯(lián)網(wǎng)，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)很性感嘛，教育又很傳統(tǒng)。希望加上互聯(lián)網(wǎng)能夠給教育這個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)來(lái)一次刺激。事實(shí)上，大家可以看到一些結(jié)果。現(xiàn)在變成教育加科技。我覺得最核心的原因不是這一塊，人工智能會(huì)對(duì)我們整個(gè)教育行業(yè)的確產(chǎn)生一些影響。

人工智能對(duì)職業(yè)教育的意義在哪兒？

人工智能里整個(gè)思維核心變了。以用戶為中心，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，然后做一些因材施教的可能性。我的分享是，在職業(yè)教育這塊怎么做。做這件事情對(duì)整個(gè)行業(yè)的價(jià)值跟意義在哪里？

首先，我覺得教育行業(yè)有3個(gè)巨大痛點(diǎn)。第一，個(gè)性化教育供需的矛盾。2012、2010年時(shí)，一對(duì)一培訓(xùn)。但當(dāng)時(shí)一對(duì)一語(yǔ)培大家覺得市場(chǎng)很小。但這幾年突然大爆發(fā)。這是需求方面產(chǎn)生的巨大變化。中產(chǎn)階級(jí)崛起，大家都希望小孩有一對(duì)一個(gè)性化的教育。

第二，不管做到多少規(guī)模，整個(gè)邊際成本沒有下降。不管做到多少規(guī)模，幾千萬(wàn)、幾個(gè)億，最后你會(huì)發(fā)現(xiàn)整個(gè)邊際成本沒有下降。我覺得核心原因是整個(gè)教育的兩個(gè)重度導(dǎo)致的，重度服務(wù)。教育后端人力非常大。我原先講一家機(jī)構(gòu)如果能做到10個(gè)億的話，互聯(lián)網(wǎng)公司經(jīng)常只有幾百人，1千人都不到。但是做到10個(gè)億的教育公司，至少兩千多號(hào)人、三千號(hào)人。巨大的人力跟物力。但這是教育行業(yè)原有的一些特性。 

第三，教育產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化。很多教育公司說(shuō)，投在百度上花了很多錢。想想為什么呢？舉個(gè)例子，兩瓶可樂，一個(gè)可口可樂，一個(gè)百事可樂。這兩個(gè)讓用戶嘗的話，我們可以說(shuō)：“你嘗一下這個(gè)，嘗一下這個(gè)?！钡墙逃灰粯?，當(dāng)你選了某一個(gè)公司產(chǎn)品之后，你不會(huì)再去選另外一個(gè)產(chǎn)品。這就導(dǎo)致很多用戶在百度搜索。當(dāng)教育公司前端銷售給他講得天花亂墜，慢慢他進(jìn)去了。但是進(jìn)去之后實(shí)際上它的產(chǎn)品不是那樣。核心一點(diǎn)，教育的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化是無(wú)法描述的。

如果能夠描述一個(gè)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化。教育行業(yè)已經(jīng)很多人開始做標(biāo)準(zhǔn)化了。互聯(lián)網(wǎng)給教育只是帶來(lái)了一些變化，比如生產(chǎn)關(guān)系。像在中國(guó)可以用國(guó)外的外教。但本質(zhì)上講，生產(chǎn)力沒有變化。人工智能這一塊有可能。

從某個(gè)角度上講，語(yǔ)音識(shí)別、OCR，以及包括人工智能這些算法，這幾年快速成熟起來(lái)。我在09年做語(yǔ)音識(shí)別的時(shí)候，全球找了10幾家供應(yīng)商。最后做出來(lái)的語(yǔ)音識(shí)別能力，還不能滿足。但是，這幾年整個(gè)改變是巨大的，技術(shù)已經(jīng)很成熟。

職業(yè)教育很多公司覺得，怎么招聘到這些人。人工智能技術(shù)人員非常貴。但實(shí)際上，這幾年第三方人工智能的一些算法已經(jīng)很成熟。今年4月份，我在深圳參加了人工智能大會(huì)。發(fā)現(xiàn)很多第三方創(chuàng)業(yè)公司，他們有很優(yōu)秀的算法，但是他們?nèi)鄙贁?shù)據(jù)。教育這個(gè)行業(yè)只有教育公司能來(lái)做這個(gè)事情，而其他公司或者其他技術(shù)公司很難來(lái)做這個(gè)事情。這也是我們?yōu)槭裁撮_始做這件事情。

怎樣構(gòu)建職業(yè)教育的知識(shí)圖譜？

我們從2015年開始引入AI，到2017年初，推出了財(cái)經(jīng)行業(yè)首個(gè)智能學(xué)習(xí)平臺(tái)（Epiphany），8個(gè)月中，有10萬(wàn)學(xué)員的使用，效果還是可以的，關(guān)于如何構(gòu)建EP，我后面想大概講一下。

第一，對(duì)數(shù)據(jù)的著手。整個(gè)高端教育集中在財(cái)經(jīng)類教育。我們每天大概會(huì)產(chǎn)生300萬(wàn)條數(shù)據(jù)。整個(gè)題庫(kù)現(xiàn)在積累下來(lái)有3億多條數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)如果從互聯(lián)網(wǎng)其他行業(yè)來(lái)看并不大，但對(duì)教育來(lái)說(shuō)，這些數(shù)據(jù)已經(jīng)足夠了。

當(dāng)時(shí)很多人認(rèn)為有這么大的數(shù)據(jù)就可以幫助我們提高職業(yè)教育的一些方面。大家對(duì)資源的理解還有一些誤區(qū)。我們題庫(kù)里像3億條數(shù)據(jù)，有很多是臟數(shù)據(jù)。有些用戶可能會(huì)在里面隨便測(cè)一下。這些臟數(shù)據(jù)怎么去掉，降噪是大數(shù)據(jù)非常重要的一環(huán)。

第二個(gè)反饋數(shù)據(jù)。大家認(rèn)為只要學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)就可以做這個(gè)事情，其實(shí)不是的。這也是我希望千萬(wàn)不要等到有一天再回來(lái)思考這個(gè)問(wèn)題。開始的時(shí)候就要做好。我講的是反饋數(shù)據(jù)，這條數(shù)據(jù)是當(dāng)我在問(wèn)一個(gè)問(wèn)題的時(shí)候，你來(lái)回答，你的反饋是A、B、C、D。比如一道題，當(dāng)你的老師會(huì)思考，知道題，問(wèn)了這個(gè)，正確答案是B，但是選A是有可能的。選C是另外一個(gè)問(wèn)題沒搞懂。每個(gè)都是設(shè)計(jì)好的屬于反饋回來(lái)的數(shù)據(jù)，價(jià)值是巨大無(wú)比的。 

再舉個(gè)例子。我朋友在另一家公司，告訴我說(shuō)，最近請(qǐng)了Google大數(shù)據(jù)工程師，他們的數(shù)據(jù)非常大。過(guò)來(lái)一個(gè)月之后，發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)對(duì)他來(lái)講，都沒什么用。很多事情開始做的時(shí)候，要思考好這些數(shù)據(jù)怎么去設(shè)計(jì)，怎么讓它成為一個(gè)有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

第三，概率的預(yù)測(cè)。我再舉一個(gè)場(chǎng)景，當(dāng)一些用戶看我們課程的時(shí)候，他看到第四章，回來(lái)會(huì)去看第三章。有一些用戶會(huì)回去看第二章。這是一個(gè)有關(guān)聯(lián)的動(dòng)作。如果80%產(chǎn)生，說(shuō)明他這一節(jié)課里的這些點(diǎn)和上面這些點(diǎn)關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致他聽不懂。這些就是你要做概率的預(yù)測(cè)，也就是我們后面講的知識(shí)圖譜的構(gòu)建。 

我個(gè)人想法是，當(dāng)時(shí)我們用了上海財(cái)大的一些老師來(lái)做財(cái)經(jīng)方面的課程，但是發(fā)現(xiàn)一些學(xué)員覺得他講的不好。實(shí)際上我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，財(cái)大老師的腦子里都有他自己的知識(shí)圖譜。他在講這些東西時(shí)，覺得這個(gè)你自然懂了。他面對(duì)的是財(cái)大的學(xué)生。當(dāng)我們一些很小白的學(xué)生，基礎(chǔ)不一樣的學(xué)生進(jìn)來(lái)的時(shí)候，他學(xué)這個(gè)就發(fā)現(xiàn)有問(wèn)題了。 

整個(gè)對(duì)知識(shí)圖譜的理解也是我們從一個(gè)學(xué)習(xí)平臺(tái)思考構(gòu)建學(xué)生平臺(tái)。以前學(xué)習(xí)平臺(tái)是把老師的東西放上去讓學(xué)生學(xué)習(xí)，但是我們現(xiàn)在開始思考，怎么去構(gòu)建學(xué)生平臺(tái)，把這些數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)。

我們開始第一步，用老師把靜態(tài)知識(shí)圖譜構(gòu)建起來(lái)，確保他能夠有一個(gè)基本的知識(shí)圖譜。后面就做了一件巨大的事情，怎么能夠讓學(xué)員行為，利用一些算法，用一些概率的東西給建立起來(lái)。這個(gè)建立的過(guò)程可能會(huì)發(fā)生一些問(wèn)題，準(zhǔn)確率不夠。這個(gè)沒關(guān)系，用戶用的越多，后面就會(huì)越來(lái)越準(zhǔn)確。 

AI思維里，機(jī)器產(chǎn)生數(shù)據(jù)，怎么讓機(jī)器不停產(chǎn)生數(shù)據(jù)，不停把這些知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)起來(lái)，讓用戶能夠感知到。比如說(shuō)我做出來(lái)一道題，或者某個(gè)東西看不下去了，能夠自動(dòng)推薦給你另外一個(gè)東西。這是我們整個(gè)人工智能里的巨大改變。

財(cái)經(jīng)教育包含像CPA、ACCA之類的證書培訓(xùn)。這些證書培訓(xùn)我們今年年初開始把這個(gè)系統(tǒng)推出去，學(xué)員的反饋非常正向，特別是在幾方面。一是，他們整個(gè)學(xué)習(xí)效率提高。我們里面做了很多，如果是已知的你就可以跳級(jí)過(guò)去，就可以做一些跳級(jí)各方面的改進(jìn)。如果不懂，像剛才一道習(xí)題，即使選不一樣的答案，即使錯(cuò)了，我們大概也知道他應(yīng)該是由不一樣的原因?qū)е碌?。這樣我們能夠給他提供更佳的推薦，這就是學(xué)習(xí)效率的提升。

我們今年的CFA有一個(gè)課程經(jīng)歷了完整的周期：從使用EP到最后參加考試，最后的結(jié)果是考試通過(guò)率比前兩年都有比較大的提高。

未來(lái)AI有可能讓教育轉(zhuǎn)變成輕產(chǎn)業(yè)

未來(lái)，AI對(duì)職業(yè)教育會(huì)有一些影響。一是老師角色的轉(zhuǎn)變。核心的老師不要被別人挖走。這個(gè)很有道理。我現(xiàn)在也發(fā)現(xiàn)，我們研究院有500個(gè)老師，當(dāng)我和那些資深老師聊的時(shí)候，老師其實(shí)很清晰地知道他腦袋里的知識(shí)圖譜。怎么和機(jī)器結(jié)合。對(duì)他們來(lái)講，他們也不擔(dān)心你們的人工智能會(huì)越來(lái)越多，對(duì)我影響會(huì)有多大，其實(shí)無(wú)所謂。對(duì)他來(lái)說(shuō)他只是多了一個(gè)助教而已，至少在批作業(yè)、答疑方面給他提供了很多幫助，省下大量時(shí)間。 

第二，人力密集型企業(yè)怎么轉(zhuǎn)變成輕產(chǎn)業(yè)。 從我個(gè)人角度上講，能夠通過(guò)怎樣的技術(shù)來(lái)改變整個(gè)行業(yè)。AI這塊讓教育也能像其他技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)的巨大推進(jìn)作用，我覺得是有可能的。 

讓教育怎么變?yōu)橐粋€(gè)輕產(chǎn)業(yè)。像營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)，更像是一個(gè)術(shù)的東西。教育最終還是要回到產(chǎn)品上。它的產(chǎn)品本質(zhì)又是一個(gè)巨大能力服務(wù)。就是擺脫不了這樣的困境。假如我們?cè)贏I這塊的推進(jìn)，能夠做這樣的工作，我覺得是非常有意義的。 

最后，因?yàn)橛懈嗫赡苄?，?qū)使大家思考怎么把產(chǎn)品和后端做的更好。

第三，整個(gè)職業(yè)教育最終是為了更好就業(yè)，我們也是。整個(gè)高中教育、大學(xué)到最后的培訓(xùn)，低端、高端的課程都有。但實(shí)際上學(xué)員在里面還是沒有形成一個(gè)生態(tài)。職業(yè)教育的確是有自己的一些特殊性。后續(xù)假如我們把更多的數(shù)據(jù)拿進(jìn)來(lái)，除了這些學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)、職業(yè)培訓(xùn)的數(shù)據(jù)，從知識(shí)輸出到機(jī)會(huì)輸出的數(shù)據(jù)也加進(jìn)來(lái)，我覺得它是可能在職業(yè)教育這塊形成一個(gè)生態(tài)圈。這塊也是我比較期望、期待看到的。