小探帶你看看，美國的AI+教育的創(chuàng)業(yè)公司們，都在搗鼓些什么！

小探在寫這篇文章時，很懷念自己的學(xué)生時代，盡管也被罰站過、考試卷上偶爾一片紅、家長會也的確挺可怕的，但總體還是很美好的，不是嗎？

直到小探在寫這篇 AI 如何顛覆教育行業(yè)的文章時，才感到由衷的慶幸：好在咱當(dāng)年沒 AI！為什么？因?yàn)?AI 實(shí)在是太無所不能了...

今天，小探就帶你看看，到底美國的AI+教育的創(chuàng)業(yè)公司們，都在搗鼓些什么！

AI 陪你學(xué)習(xí)：既細(xì)致入微也鐵面無私

AI+教育公司這么火熱，到底都做些什么呢？根據(jù)服務(wù)對象的不同，小探把 AI+教育公司分為了四大類：面向老師、面向?qū)W生、面向家長、以及面向?qū)W校。

首先我們來說說第一類：面向老師的 AI 公司。

老師們除了在臺前上課，下課后除了給學(xué)生答疑解惑，還有哪些工作要做呢？其中很重要的兩項(xiàng)工作，恐怕就是判卷子和批改作業(yè)、以及制定教學(xué)計(jì)劃和備課了。一些 AI 公司瞄準(zhǔn)了這塊市場，希望幫助老師們更高效省時地判卷子改作業(yè)，以及更有效、靈活地制定教學(xué)計(jì)劃。

從技術(shù)角度來看，答案標(biāo)準(zhǔn)化程度較高的是非題、選擇題和填空較容易讓機(jī)器判斷，而推演題、問答題的自然語義識別（NLP）、甚至是答題行為動態(tài)的捕捉與分析是目前正在進(jìn)一步探索強(qiáng)化的領(lǐng)域。創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目 Gradescope（下文會有詳細(xì)介紹）和給你改文法錯誤、確保你不再天天被英語老師罵的 Grammarly 是目前此領(lǐng)域比較知名的項(xiàng)目。

不過代替人類批卷子的 AI 也有 “缺點(diǎn)”。小探上學(xué)時每逢重要考試前夕，老師們總會叮囑學(xué)生們 “看到不會答的題也要盡量寫點(diǎn)別空著，閱卷老師心一軟說不定還能給點(diǎn) ‘感情分’?！?而火眼金睛一目十行的 AI，恐怕一眼就能看穿你政治題和證明題下，密密麻麻東拉西扯寫的那一堆東西里，到底有沒有正確答案...

除了改作業(yè)，AI 還能為老師的教學(xué)教研提供指導(dǎo)，幫助老師置頂教學(xué)計(jì)劃。

AI 可以通過對學(xué)生行為數(shù)據(jù)、語音情感進(jìn)行識別與分析，為教師和教育機(jī)構(gòu)提供信息數(shù)據(jù)支持。報(bào)告可以作為教師考核的參考，也可以幫助教師制定計(jì)劃和為課程設(shè)計(jì)做指導(dǎo)。

比如，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)很多學(xué)生都做錯了同一道作業(yè)題，系統(tǒng)會提示在該知識點(diǎn)上給予學(xué)生更多的指導(dǎo)，或是講解更多相關(guān)的習(xí)題。如果是線上錄播課，可以對未來課程設(shè)計(jì)進(jìn)行改良，為習(xí)題添加提示。如果是一對一直播課，甚至可以為教師提供實(shí)時反饋，讓教師同步掌握學(xué)生的心理狀態(tài)，調(diào)整下一步教學(xué)活動。教育機(jī)構(gòu)還可以通過跟蹤分析學(xué)生數(shù)據(jù)預(yù)測哪些人有退學(xué)風(fēng)險(xiǎn)，來幫助學(xué)校和教師提早進(jìn)行干預(yù)。該領(lǐng)域的代表機(jī)構(gòu)有 Affectiva、Acrobatiq。

以 Affectiva 為例。不知大家上學(xué)時有沒有過這種經(jīng)歷：當(dāng)老師掃視全班問 “這道題怎么做？” 時，你越不會、越心虛、越希望老師千萬別叫你，下一秒就越容易聽到了自己的名字。

還不是因?yàn)槟愕谋砬槌鲑u了你！而這就是 Affectiva 努力 “破譯” 的事情。Affectiva 是一家基于情緒識別技術(shù)的 AI 科技公司。團(tuán)隊(duì)首先搜集了大量不同種族、年齡、性別的表情案例，然后使用深度學(xué)習(xí)來分析真笑還是假笑。

隨后，Affectiva 利用視覺識別和機(jī)器學(xué)習(xí)在面部提取鼻尖、嘴角、眉峰等關(guān)鍵點(diǎn)，與情緒的數(shù)據(jù)點(diǎn)做對照，然后利用這些數(shù)據(jù)與情感狀態(tài)進(jìn)行比對，如困惑、感興趣、享受等。隨著數(shù)據(jù)的積累，情緒分類會更準(zhǔn)確，當(dāng)訓(xùn)練同類型的分類器時，100 個樣本準(zhǔn)確率大概為 75%，而10萬個正向訓(xùn)練樣本，準(zhǔn)確率可以超過90%。

基于上述技術(shù)研究，Affectiva推出了一款 Affdex 軟件，用戶面部輸入后將以 Affdex 指標(biāo)的形式獲得表情輸出：7種情緒指標(biāo)，20 種面部表情指標(biāo)，13 種網(wǎng)絡(luò)表情符號以及 4 種外觀指標(biāo)。在教育方面，團(tuán)隊(duì)希望程序能有效捕捉學(xué)生的困惑，進(jìn)而指導(dǎo)調(diào)整教學(xué)節(jié)奏，讓學(xué)習(xí)更高效。教育 APP Little Dragon 使用的就是 Affectiva 的情緒 SDK 監(jiān)測學(xué)生的狀態(tài)，以此調(diào)整內(nèi)容難度和向老師和家長提供反潰

說完了老師，我們再來說說面向?qū)W生的 AI+教育公司。

一說起教育，大家都說要 “因材施教”，但在現(xiàn)有的模式下，教師很難照顧到所有學(xué)生，而 AI 卻讓因材施教成為可能。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以捕捉和回應(yīng)學(xué)生不同的需求和反饋，通過對知識點(diǎn)的選擇或強(qiáng)調(diào)、或重復(fù)，或跳過，或補(bǔ)充，讓每一個學(xué)生都能有最適合自己的學(xué)習(xí)速度和路徑。創(chuàng)業(yè)公司 Knewton、Kidaptive 就是這一領(lǐng)域的代表。

學(xué)完了后，到底結(jié)果如何呢？和別人比起來，我算學(xué)得好的、還是學(xué)得不好的？AI 還可以為學(xué)生提供學(xué)習(xí)反饋和決策指導(dǎo)。

與教學(xué)教研指導(dǎo)類似，AI也可以通過數(shù)據(jù)為學(xué)生提供指導(dǎo)建議，比如 Civitas Learning、Noodle 等公司。學(xué)生可以從系統(tǒng)那里了解到自己目前的學(xué)習(xí)進(jìn)度、狀態(tài)、知識點(diǎn)掌握情況，以及和大數(shù)據(jù)進(jìn)行比較參考，了解自己所處位置。系統(tǒng)也可以根據(jù)學(xué)生的個人情況和大數(shù)據(jù)為學(xué)生提供個性化的選課、選校、選導(dǎo)師建議與服務(wù)。

除了老師和學(xué)生，教育的另一外一個重要參與者是誰？當(dāng)然是家長啊 “家長會” 這三個字，讓千萬學(xué)子在家長會當(dāng)天謹(jǐn)言慎行，夾起尾巴做人 …

AI+教育系列的公司，當(dāng)然也有面向家長的公司，比如 ROBOTERRA, Inc、Wonder Workshop 等，就旨在打造 AI 虛擬助手和機(jī)器人等工具，使其起到部分人類教師或教具的作用，主要應(yīng)用于兒童早教、語言閱讀和 STEM 領(lǐng)域。

AI 助手通過語音互動、知識講解、音樂播放等手段，既增加了學(xué)習(xí)的趣味性，也實(shí)現(xiàn)了陪伴孩子和輔助學(xué)習(xí)的目的。需要注意的是，目前實(shí)體機(jī)器人屬于硬 AI，和純軟件 AI 相比，還處于發(fā)展的早期階段，可探索空間很大。

此外，也有一些針對教育機(jī)構(gòu)的 AI 創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，希望可以通過 AI 實(shí)現(xiàn)教務(wù)管理的智能化。換句話說，這些 AI 項(xiàng)目針對的主題不是老師、家長、或?qū)W生個人，而是學(xué)校。主要應(yīng)用領(lǐng)域包含圖書館管理、招生咨詢、財(cái)務(wù)管理、學(xué)生考勤和安防幾個方面。

具體說來，智能圖書館可以根據(jù)學(xué)生的背景匹配個性化書目；而 AI 客服可以為感興趣的學(xué)生、家長提供學(xué)校介紹和招生咨詢；在預(yù)算有限的情況下，如何決定投資的優(yōu)先級呢？借助 AI 的力量，學(xué)校的學(xué)生、老師和設(shè)備的數(shù)據(jù)分析可以干預(yù)學(xué)校的投資決策；另外，圖像與人臉識別可以實(shí)現(xiàn)學(xué)生考勤記錄和校園防火、犯罪等安防監(jiān)測。Jenzabar、BrightBytes 等就是這一領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司。

AI+教育：不少教育科技公司的升級之路

小探在整理過程中發(fā)現(xiàn)，在美國 TOP30 AI+ 教育公司中，除了“根正苗紅”的 AI 教育公司（如 Volley Labs），還包含教育科技公司技術(shù)升級（如前文提到的 Gradescope、 Duolingo），以及 AI 技術(shù)公司應(yīng)用于教育等多個領(lǐng)域（如 Affectiva）。

我們簡單介紹以下幾家比較有代表性、各有特色的公司：

首先是根正苗紅 AI 教育公司的代表：Volley Labs。大家讀書時有沒有那種筆記記得特別好、特別清爽、特別全面的同學(xué)？Volley Labs 就是 AI 版的他/她！

Volley Labs 創(chuàng)立于硅谷，其產(chǎn)品 “Volley” 是一款針對企業(yè)的知識引擎。團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將文本自動匯總為微課程、簡報(bào)和測試等移動端學(xué)習(xí)資料。使用者用手機(jī)拍下傳統(tǒng)學(xué)習(xí)資料（比如教科書的一頁）， Volley 就可以自動識別出關(guān)鍵詞，檢測出相關(guān)概念，然后從互聯(lián)網(wǎng)上獲取相關(guān)信息，最后生成圍繞該知識的學(xué)習(xí)資料。

Gradescope 使用 AI 技術(shù)幫助教師打分，為教師節(jié)省時間。其實(shí)，團(tuán)隊(duì)最初開發(fā)的應(yīng)用程序是為了遏制作弊，把打完分?jǐn)?shù)的試卷制作成數(shù)字檔案，這樣學(xué)生就無法修改原先的答案、再找老師說是分?jǐn)?shù)打錯了。

在這個過程中團(tuán)隊(duì)積累了大量的課程問題和答案樣板，完成了原始數(shù)據(jù)的積累。這種積累也使其之后引入 AI 成為可能 。Gradescope 通過應(yīng)用界面實(shí)現(xiàn)了輔助助教評分的功能，將打分?jǐn)?shù)的工作時間縮減至一半，在加入AI技術(shù)后，打分?jǐn)?shù)的時間更是減少了 90%。AI 主要對問題與答案進(jìn)行識別、歸類，并進(jìn)行批量處理，讓打分自動化。

這里面包含：識別問題類型；區(qū)別書寫符號；識別手寫內(nèi)容；識別繪圖。其中識別手寫內(nèi)容需要使用在 Tesla K40 和 GeForce GTX 980 Ti GPU 上訓(xùn)練過的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入圖片后產(chǎn)生文字。伴隨著產(chǎn)品的應(yīng)用，數(shù)據(jù)會不斷增加，結(jié)果也會不斷得到修正，使算法越來越精確。公司的運(yùn)行模式是免費(fèi)+增值：給簡單的試題打分是免費(fèi)的，使用AI技術(shù)將收取一定費(fèi)用。

學(xué)外語不是件容易事，相信不少人都曾為學(xué)外語頭疼過。沒關(guān)系，AI 這不是來幫你忙了嘛！

Duolingo 是一個在線語言學(xué)習(xí)平臺，有APP版和網(wǎng)頁版。它通過游戲化和多選題試錯的方式，讓用戶快速掌握一門外語。

怎么快速掌握呢？比如你想從零學(xué)習(xí)英語，它會先用中文問你問題，再用英語搭配圖片讓你選出正確答案。之后 Duolingo 會根據(jù)你的答案正確與否，推送不同難度的下一題，也就說每個人的學(xué)習(xí)過程都是個性化的。

它通過AI機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)轉(zhuǎn)型為自適應(yīng)模式后，用戶量獲得了大幅度增長，迅速超越了同類競爭對手。2016年，Duolingo 又加入了聊天機(jī)器人，引導(dǎo)用戶進(jìn)入特定主題進(jìn)行談話，如果用戶遇到談話的瓶頸，聊天機(jī)器人會幫助你脫困。隨著對話時間變長，外語詞匯的難度也會增加，語言也就一點(diǎn)一點(diǎn)學(xué)深了。

另外值得一提的是，Duolingo 早期的商業(yè)模式很有意思，項(xiàng)目為了對公眾免費(fèi)，采用了眾包盈利的模式。用戶一邊學(xué)習(xí)一邊通過練習(xí)進(jìn)行翻譯，最后成功實(shí)現(xiàn)了學(xué)生免費(fèi)學(xué)習(xí)，網(wǎng)站付費(fèi)得到翻譯的雙贏局面。

AI+教育：潛力巨大的年輕 “慢行業(yè)”

美國的 AI+教育全景，到底是怎樣的呢？小探在梳理了大量數(shù)據(jù)后，認(rèn)為 AI+教育在美國，是一個潛力巨大、比較年輕、需要時間證明的 “慢行業(yè)”。

首先我們要意識到，由于多種原因，美國的教育和中國的教育側(cè)重點(diǎn)會有不同。

相較于國內(nèi)最火爆的英語輔導(dǎo)與K12輔導(dǎo)，高等教育在美國一直是重頭戲。美國高中生申請大學(xué)不需要高考，而是以推薦信、個人陳述等文書，加上SAT之類的入學(xué)考試和中學(xué)學(xué)習(xí)成績共同作為申請材料的。因此對基于分?jǐn)?shù)的課外輔導(dǎo)的剛需，相比國內(nèi)要小很多。

而美國高等教育是當(dāng)今世界最具競爭力的產(chǎn)業(yè)之一，在為世界各地輸送大量人才的同時，也是各種前沿科技研究的先驅(qū)。美國 TOP30 AI+ 教育公司中，大部分從事“高等教育”和“K12輔導(dǎo)”，兩者合起來占總數(shù)的一半（其次是占比 20% 的素質(zhì)教育）。所以在美國，高等教育得以與 K12 平分秋色。

另外，和國內(nèi)的全民學(xué)外語不同，美國人對學(xué)外語熱情不高，所以語言輔導(dǎo)類占比并不高。

而之所以說 AI+教育潛力巨大，是因?yàn)閺钠浔澈蠹夹g(shù)角度看，不論是語音識別、還是表情識別，都是已經(jīng)獲得較多關(guān)注、較多資源的、迅速發(fā)展的領(lǐng)域。在這種情況下，技術(shù)的不斷突破勢必會給這些公司帶來強(qiáng)勁增長。

也正因?yàn)檫@些技術(shù)本身都很尖端，很年輕，這些美國 TOP30 AI+教育的公司大多也很年輕，比他們輔導(dǎo)的小朋友們還要小一些：大多成立于 2012-2014 年。2012年誕生的教育公司最多，有7家，其次是2012年和2014年，皆為4家。但和一些一飛沖天式的風(fēng)口領(lǐng)域不同，美國的教育產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢和成長速度很平緩，是個慢行業(yè) 當(dāng)然，也不太可能像有些風(fēng)口一樣迅速偃旗息鼓。

此外，以融資輪次劃分，可以看到目前不少美國TOP30 AI+教育公司主要以A輪和B輪為主，共計(jì)12家，占總體的40%。融資額度最高為1.8億美元，平均值約為4000萬。

具體來看，美國AI+教育公司總?cè)谫Y額前 30 分別如下：

目前，AI+教育的大方向越來越偏向于如何更精準(zhǔn)地了解用戶、分析用戶，幫助用戶（無論用戶是學(xué)習(xí)者，教師還是教育機(jī)構(gòu)）。那么技術(shù)方面具體如何實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)？而相應(yīng)技術(shù)細(xì)分美國又有哪些最新案例，它們的商業(yè)模式是什么，優(yōu)勢和挑戰(zhàn)又在哪里？因?yàn)槠邢?，小探將在下篇文?018美國AI+教育新趨勢中為你細(xì)細(xì)道來。