亿欧智库发布2018人工智能赋能教育产业研究报告

百年大计,教育为本。教育作为民族振兴、社会进步的基石,一直是我国优先发展的行业。自2012年, 学习算法在语音和视觉识别上实现突破,人工智能与教育的融合逐渐开始。

亿欧智库通过长期以来对教育产业和人工智能技术领域的理解,与人工智能+教育领域的教育培训机构、技术服务公司、投资机构与学校的管理者进行 访谈,充分结合行业专家和意见领袖对于人工智能+教育的认知与理解,发布了《2018人工智能赋能教育产业研究报告》。

下文选取了报告中的部分内容进行呈现,欲了解更多,欢迎下载原版报告进行阅读。

Chapter 1.人工智能赋能教育产业发展综述

“人工智能+教育”英文缩略词为AIED(Artificial intelligence in education),指人工智能赋能教育产业。教育工作从主体上可以分为教育机构(教育机构包括学校和教育培训机构)、教师和学生,此篇报告就人工智能对这三方面工作的替代和辅助进行了研究分析。

在政策、消费升级和技术的驱动下,AIED领域公司发展迅速。据亿欧智库统计,2012至2017年,我国AIED领域相关企业的融资额呈现快速增长的趋势,尤其从2015年开始爆发式增长,2017年AIED领域融资额达42.17亿元。目前,大部分AIED公司处于发展初期阶段,82.6%融资轮次在B轮及B轮以前。

Chapter 2.AI对教育工作中三大主体工作的替代和辅助

教育流程中的主体包括负责运营和管理工作的教育机构、负责教学的教师和负责学习的学生。亿欧智库综合分析了市场上的AIED公司和产品,梳理出这三大主体的主要工作内容,以及赋能这些教育工作的AIED产品类型。

目前,市场上的AIED产品主要是对教师工作的辅助的替代,释放了教师大量时间和精力,实现教师对学生的个性化教学及辅导,同时缓解了学生个性化教学需求与教师时间相对有限之间的矛盾,实现了学生的自适应学习。

从市场中已知的AIED产品来看,主要分为五类:英语语音测评、智能批改+习题推荐、分级阅读、教育机器人、智能陪练。此外还有智能学情分析、智能情绪识别等。目前专门做智能学情分析的公司较少,主要是渗透在以上五类产品中,对学生学习结果进行分析并反溃而智能情绪识别类的产品主要是教育培训机构与技术公司合作研发,已进入商业化使用的产品较少。

其中,英语口语学习与测评,是我国英语教育事业中的重要组成部分。我国中高考改革方案日益重视对学生英语口语的评测,反向促进了国内英语口语学习的市场需求,AI在该领域的应用也大量出现。为了学习和测评英语口语的语音语调标准度、口语流利度以及口语表达能力,通过语音识别、自然语言处理等技术开发,市场上出现两类“英语语音测评”的AIED产品:智能口语考试系统和AI口语老师。

英语语音测评类型的AIED产品主要替代了教师对学生的口语陪练、口语考试测评及评分统计等相关工作,通过机器辅助教学,极大提高了教师的工作效率,同时实现了口语自适应学习。受口语发音本身的不确定性和语音采集的设备、条件等因素的影响,英语语音测评结果会出现一定的偏差,但总体结果相对准确。目前该类产品相对不足之处主要在于口语反馈的结果只针对了单词发音准确度、是否有错读漏读等情况,互动性也有待提高。

Chapter 3.人工智能在教育领域应用的趋势和挑战

亿欧智库从资本市尝产品布局、教育机构发展三个方向分析了AIED领域的发展趋势。从资本市场来看,AIED项目投资热度高涨,深受资本市场青睐。据亿欧智库统计,2012-2017年,我国AIED融资额总体呈现快速增长的趋势,其中学生任务类的To C产品增长最为迅速。在产品布局上,目前众多教育培训机构通过收购、战略合作、建立专门的技术研发部门等方式纷纷布局AIED产品,以争取先入优势,占领AIED的市场份额。亿欧智库预计,未来将会有更多教育培训机构布局AIED领域的产品研发。此外,对于教师来说,能够与人工智能系统配合、分析智能系统的数据报告、找到适合孩子的学习路径的技能显得愈发重要,学生的学习心理方面的辅导需求也会越来越多。

同时,AIED领域的发展也面临着诸多挑战,与金融、医疗等领域不同,教育过程本身就是十分复杂的,每个学生的接受程度、学习速度、擅长学科和领域都不同,人工智能要解决的是“千人千面”的问题。在这样的高要求下,人工智能需要大量的数据积累和高精尖的复合型人才,同时,目前AIED领域产品的市场认知度不足,这些都是AIED目前亟待解决的挑战和问题。

本文仅对报告进行了部分内容的呈现,更多内容可下载原版报告,全面了解本报告研究分析内容。下载链接:《2018人工智能赋能教育产业研究报告》。

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2018-03-06
亿欧智库发布2018人工智能赋能教育产业研究报告
百年大计,教育为本。教育作为民族振兴、社会进步的基石,一直是我国优先发展的行业。自2012年, 学习算法在语音和视觉识别上实现突破,人工智能与教育的融合逐渐开始。

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