在线教育下半场四大“围城”

本文来源于《冯晓说》。封面来自视觉中国

。在网络教育的“慢”轨道上，一年多来少有起伏。

自2018年底以来的半年多时间里，网上教育领域的1500多家企业迅速崛起，有的发力，有的挣扎，有的扭打，有的甚至倒下。在2019年夏季，各行各业的玩家甚至用他们疯狂的钱演绎了一场多年来罕见的“百团大战”。

事实上，如果不是因为一场流行病的突然爆发，我们几乎可以肯定，在网络教育领域掀起一波烧钱狂潮之后，我们很快就会迎来一片羽毛。

然而，客观地说，尽管疫情给在线教育带来了明显的机遇和缓冲期，但整个形式并没有发生实质性的变化，许多玩家甚至回到了在人工智能旗帜下的大班直播的旧形式那么，在混战和混乱的情况下，网络教育该如何发展呢？

两年多以前，人工智能+教育还是一个相对较新的事物。由于政策的推动、人工智能技术的进步以及场景应用的广泛性和实用性，人工智能教育在两三年内得到了迅速普及和发展。然而，应该清醒地看到，目前的人工智能教育还处于非常初级的阶段。

2019年，科技部与罗兰·贝格联合发布了《智能教育创新应用发展报告》，将智能教育发展分为三个阶段:

第一阶段是教学辅助阶段，以基础数据收集和点状、分散的教学辅助应用为代表；

的第二阶段是实现系统化、智能化的教学评价和分析，从而推进提高学生学业成绩和教师核心能力价值的价值创造阶段。

的第三阶段基于因材施教阶段，以适应性学习为代表，具有认知和较强的互动能力。

据此划分。目前，智能教育仍处于从教学辅助到价值创造的过渡时期。换句话说，除了一些龙头企业之外，大多数网络教育企业，尤其是过去一年出现的新企业，仍处于教学辅助阶段，还远未实现成熟的价值创造。

此外，根据作者的理解，许多玩家为了赶上这一趋势，采取了低成本外包策略，移植和复制一些似是而非的人工智能技术作为门面，远远没有系统的人工智能教育能力。这些都属于外围玩家，会使局势变得混乱，但并不构成威胁。事实上，不难理解

等行业细分情况

人工智能与教育的整合有一定的突变。一方面，整合中的参与者需要有足够的技术积累来应对突变；另一方面，玩家需要在动态整合过程中具有持续创新能力。

更重要的是，数据和应用场景也是人工智能技术实力的关键保证没有数据，就没有办法谈论人工智能。智能教育的普及和成功是建立在大量数据的基础上的，这些数据不仅包括历史数据，还包括实时的最新数据。这意味着需要大量用户的参与，以验证和不断提高智能教育的有效性。

当然，即使有数据，在模型中运行，并且缺少合适的场景来验证，它也是假的，这需要玩家对大量场景进行大量的练习和应用。

作者曾经表达过这样一种观点，即人工智能技术本身的发展和人工智能在教育领域的发展很可能是双轨并行的。等待人工智能技术本身的发展并试图通过功利主义的手段在弯道上超车是不明智的。

正如马化腾在乌镇会议上所说，企业应该成为新技术的驱动者和贡献者业内有权势的人害怕他们不得不积极投入大量的资金、资源和人才来促进教育领域的技术进步和人工智能的有效整合，以便在每个人都有人工智能的镰刀的情况下，有可能建造一把更具威慑力的大砍刀。

资本是利润驱动的作者可以理解，在多轮融资的驱动下，一系列玩家，如家庭作业助手、ape coach和VIPKID，不断挑起对用户的争夺，以及烧钱和价格战的迫切需要。有时资本非常简单，即需要数据和增长率。即使纯粹的网络游戏方法在教育等行业可能不那么有效，它也必须在最后时刻推出。

但是，在下半年的竞争中，特别是当人工智能成为下半年的节目时，纯用户和价格层面的疯狂竞争很可能本末倒置，不是一个长期的解决方案。作者认为，在网络教育的现阶段，至少有四件事需要玩家们足够的重视。

1，技术制胜:效能2.0时代的关键障碍

早在2017年，业界就大声疾呼网络教育已经进入效能2.0时代。作者认为，该行业仍处于这一阶段，对效益的追求远未结束。核心原因是人工智能技术还不够成熟，无论是就其本身还是就其在网络教育中的应用而言

教育是一个繁重的决策领域。原则上，在教育背景下，效果应该是用户的核心需求，也是形成闭环商业模式的关键。毕竟，效果的不确定性将极大地导致决策的不确定性，并将影响支付的意愿和连续性，从而影响网络教育企业的盈利能力。可以说，效果自然是教育的核心难点之一。

人工智能与教育的整合向我们展示了迭代教育模式和模式以进一步提高效果的可能性。然而，正如科技部的报告所显示的那样，在线教育要真正发展到以认知和强互动能力为基础的个性化教育阶段(以适应性学习为代表)，还有很长的路要走。

对于人工智能教育来说，深度学习技术的突破在网络教育企业的迭代自适应学习系统中起着关键作用，机器学习在辅助场景交互中也将发挥越来越重要的作用。

在拥挤的在线教育轨道上更大或更强。我认为在追求技术的过程中，我会带头给市场一个答案。

2，用户池

的互补性是不可否认的。在网络教育的整体渗透率不到10%的时候，围绕用户的竞争无疑是未来的主战场之一然而，关键在于海量用户和人工智能技术能否在场景使用上有效融合和互补。

我认为，为了取得技术上的胜利，除了技术本身之外，数亿用户没有高价值的数据，人工智能教育不能被大多数玩家使用。教育有许多分支，用户组有自己的独立性。例如，K12和成人教育在用户特征和内容属性上有很大的不同。数据收集和挖掘的难度大大增加。数据能否在特定领域形成足够的密度也是一个挑战。此外，交叉数据对于用户数据的综合沉淀也很有价值。

和正在使用的海量数据收集、挖掘、提取、验证和增量价值获取是网络教育行业倡导或努力实现“个性化学习、千人一面”的实现基础在接下来的下半场比赛中，如果你没有这样的基础，就不要过多谈论比赛。

3，成本为王:谁将被迫死亡？

的高成本不再是在线教育作为一种途径的限制。在互联网奖金基本见顶、外部血液供应环境越来越差的时候，可以说现金流能力将是2019年考验每个人生死的关键之一因此，对于那些热衷于卷入烧钱战争的玩家来说，作者是悲观的。仅获得客户的成本就高达1200元，而转换成本至少为10000元。每个人的单价能支持这样的运营成本吗？会持续多久？

大于此公司的资本链水平是否健康。一方面，这取决于你在扩张领土和扩大规模的过程中能承受多少边际成本。另一方面，根据资本储备的不同，省下来的就是赚来的。如果你不在这个水平上做计划，大多数陷入亏损并等待风投帮助的玩家将很容易受到巨人降维的打击。

至少在我看来，烧钱的战争过后不久，短期后果就会出现。成本无法得到有效控制、资本链无法相互跟上的参与者离深渊不远。

4，下沉市场:机遇与挑战

当然，下沉市场仍有巨大的增量机遇，这也是当前互联网巨头纷纷渗透的原因。

新东方，一个美好的未来，是较早沉没的玩家之一。两年前，它们都开始向三线和四线城市下沉。然而，形式更离线，特别是新东方，这是相对沉重的。近年来，其他的参与者，如伦敦大学学院，都在下滑，甚至他们的非一线城市学生也占到了75%以上

然而，至少就目前而言，在线教育课程在不断下滑的市场中的竞争力远不如电子商务和短视频课程在这种流行病的催化下，在线教育玩家会很快在不断下滑的市场中展开一场激烈的战斗吗？

的当前趋势很明显。毕竟，网络教育的更高渗透率和不平衡教育资源的更大价值空间都在巨大的下沉市场中。

简而言之，在线教育在流行病的催化下有一个缓冲区，但基本形式没有改变。这是一条基于技术、基于效果体验、节约成本、充分利用用户和产品的壕沟。至于不断下滑的市场中的激烈竞争，如果没有这些基础，大多数玩家最终只能成为众矢之的。

本文由 在线网速测试 整理编辑，转载请注明出处。