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上线自适应系统的朗播,要如何去做一个“王者”?

作者:怡彭 发布时间:

上线自适应系统的朗播,要如何去做一个“王者”?

作者:怡彭 发布时间:

摘要:自适应系统让学生在练习环节更加精准,而朗播模式还不只于此。

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图片来源:朗播网

芥末堆 怡彭 2016年7月4日 报道

在朗播网的九周年纪念日,CEO杜昶旭在微信推送里引用了《硅谷风云》中Steve Jobs的台词。

We’re here to make a dent in the universe.

Otherwise,why even be here?

活着就是为了改变世界。杜昶旭说,朗播花了这么久的时间去干最苦、最累的活儿,就是要研究计算机技术能在多大程度上代替人,能够在多大程度上改善人们的语言学习模式。

四天之后,在国家会议中心,朗播网发布了针对托福的自适应学习系统,上线TOEFL Online 3.0。在发布会上,杜昶旭提到了芥末堆两年前的一篇报道——《朗播模式,下一个十年的王者?》。他说,接下来他要做的,是把王者后面的问号拿掉。

“自适应”,能为人类现在的学习贡献多少?

计算机博士,新东方11年的教学经验,多年软件产品设计开发经验。杜昶旭是一个跨界人才,被媒体大声呼喊寻找的,既懂教育又懂技术的那一种。比如在近几年才火起来的自适应学习,在杜昶旭看来早已不是新鲜的东西。

但是,在向芥末堆描述此次发布的自适应英语学习产品时,杜昶旭却说:“我们认为这次发布的产品很酷,但实际上他并不是真正的自适应学习。能够智能到实时计算、保证学生学习的每一步都贴合需求的自适应系统,在十年之内可能都不会出现。”

如此判断的原因是基于自适应学习的发展路径。杜昶旭告诉芥末堆,自适应学习的历史,应该分为三个阶段,每一个阶段能够做到的事情各不相同。

  • 第一个阶段,叫做自适应测试。起源于上世纪五十年代的IRT理论,这一数学模型能够反映测试题和被测试者之间的互动关系,基于单项的反馈,动态调整测试的题目。这是一个非常成熟的领域,早在二十年前,就已被广泛地运用到各类考试当中,包括托福、GRE、GMAT等考试,都在使用基于自适应测试的试卷系统。但自适应测试的问题在于,其只能解决宏观的分数测量,并不能深入到知识点的层面,无法对学生的学习起到指导作用。

  • 第二个阶段,叫做自适应测量。在为题目背后的知识点打上更细致的标签,并使用更复杂的算法之后,自适应测量能够知道学生的知识点及能力的缺陷到底在什么地方。但自适应测量仅能做到发现问题,无法解决学生暴露出的问题。许多以To B为商业模式的企业选择了自适应测量为切入点,如知名的Knewton。

  • 第三个阶段,才是真正的自适应学习。其要点在于不仅能够发现问题,还能提出针对性的内容帮助学生将问题解决。杜昶旭认为,在人工智能取得革命性突破之前,这一步都将很难实现。

事实上,即使是把自适应测量做到位,也已经能够创造很大的价值。但是在语言学习领域,做自适应测量的难度也让此前几乎所有公司望而却步。原因很简单,语言学习的知识点与能力并不像理科那样严格对等,即使是在学术界,也无人做出过一个被公认有效的能力图谱。

尽管很难,杜昶旭和朗播网还是选择了这条路,这是让学生在现阶段得到“因材施教、个性化学习”的唯一可行的道路。为此,朗播网首先基于认知理论将学生的能力切片,如将阅读拆分为词汇 、句子认知、逻辑认知、关系构建等等部分,再通过对有能力、有经验教师的访谈,来确认切片的准确性。在建立一个完整的英语能力图谱之后,再通过算法来实现对图谱的产品化。

早在杜昶旭的博士阶段,就已使用相似的方式搭建了一套针对模拟电路的电子设计自动化(EDA)工具。现在,全球大量芯片的模拟电路设计,都有赖于这套工具的使用。杜昶旭认为,他所做的事情,实际上是将人口头描述的经验变为产品,让机器能够做和人一样的事情,即“经验的形式化”。而人类社会的进步实际上就是在迭代经验形式化的过程中实现的。

尽管无法做到实时匹配精准的题目,但朗播网此次发布的自适应系统已经能够通过阶段性的测试和学习过程的数据采集,找到学生的能力缺陷与学习过程中的能力变化。在自适应测评系统在首次测试后完成学生的基础画像之后,动态计划生成引擎将自动为学生规划接下来十天的学习,并以十天为单位不断重复,为学生推送精准的学习计划。

杜昶旭告诉芥末堆,这套系统最大的作用是让学生在练习环节更加精准,围绕自身的能力缺陷进行针对性的练习。这样的学习,不只能够取得良好的效果,也将大大提高学习效率,花更少的时间达到预期的目标。

有效的英语学习,是一种怎样的方式?

精准学习,此次朗播网提出的口号。但在此前的九年里,朗播网所做的还远不只这些。杜昶旭认为,不管是传统的线下培训,还是现在的一些在线教育机构,实际上都没有解决三个问题:

  • 缺少过程管理,对学生的学习与练习缺少管控;

  • 无法明确缺陷,教师很难准确掌握学生的能力缺陷;

  • 没有针对性的训练,对学生的弱项没有个性化的解决方案。

无法解决这三个问题的结果则是,教育培训的效果是完全随机的,没有任何一家机构敢让用户依照效果付费。为解决这些问题,朗播网将学习的过程拆分为三个阶段。

首先,是知识的传递。在学生中流行的单词书、刷题等方式,并不能真正提升英语能力。为学生树立科学的学习方法论,传递正确有效的知识,是学习的第一步。朗播网学习产品的第一个环节,名为方法课,全部由行业内顶级老师以直播或录播的方式授课。杜昶旭表示,信息传递是一个单向的过程,只要保证内容质量,一对多的方式就能够取得预期的效果。

在此之后,是能力的内化,即练习的过程。在加入自适应系统之后,朗播网能够让学生根据自己的能力弱点进行针对性的练习,从而实现效率的提高。在此前的9年中,朗播网先后开发了超过二十款学习应用,以此保证能够为学生提供针对性的练习。

最后,是对问题的解答。在练习过程中,学生会产生问题和疑惑,这部分需求朗播通过支持互动的直播课来解决。杜昶旭表示,大部分学生的问题是共性的,通常一道题犯错的人数只有20%,而其中大部分人所犯的错误都是相同的。经过实验和测算,一个助教完全能够通过一堂直播课解决150人的答疑需求。

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通过对学习行为的拆分,朗播实现了对学习过程的管理。而自适应系统的上线,解决了对学生弱项的掌握以及针对性训练的问题。杜昶旭表示,三个环节覆盖了完整的学习过程,学生在此提升的不是考试能力,而是真实的英语水平。最终的“提分”效果,只是英语能力提升的外化。

规模效应——朗播模式的杀手锏

有人认为,一个有经验的老师进行一对一辅导,同样能够达到这样的效果。对此,杜昶旭表示同意,但可能需要2000元/小时,才能请到足够好的教师,低价一对一教师能做的,只是不断地刷题。而朗播最贵的课程套餐不过为3899元。

“请名师来做一对一,相当于要承担原本可以被众包的成本。”从教十余年、早已成为名师的杜昶旭认为,实际上在大班、小班和一对一授课时,老师所讲的内容是完全一样的,这样的做法并不经济。

在商业模式上,朗播网的优势在于并不存在规模化陷阱。方法课与陪练课(答疑)均为一对多课程,课程容量超过百人。而练习环节则不存在人力因素,边际成本为零。杜昶旭告诉芥末堆,通过产品化的方式,朗播网实现了最大程度的标准化,将人的影响降到了最低。这意味着,规模的扩大并不会使服务质量降低,而用户越多,成本结构就越健康。如果能够做到单班1000人,净利率将达到45%以上。而如果是单班500人,也能够保证30%的净利率,与数年前新东方的大班基本相同。

据透露,在未作推广的情况下,朗播的注册用户为20万人,付费率40%。杜昶旭表示,在近半年中已经可以明显感受到用户学习习惯的变化,越来越多的人开始接受在线学习的方式。在2016年末、2017年初,在线教育或许将迎来一波爆发。在完成自适应产品发布,产品准备完毕的情况下,朗播将在下半年开始在推广上发力,特别是进行一些基于大学校园的推广活动。

同时,杜昶旭公布了一个名为“朗播 inside"的计划,将与三、四、五线的线下机构合作提供O2O服务。合作的具体方式为朗播网提供产品和学习内容,线下机构提供场地和管理、助教人员。这样的模式在去年暑假已经有过小规模的实验,而今年将会在更大范围内展开。

杜昶旭说,他坚信教育是一个可以被完全线上化的行业。教书育人的教育,在本质上没有跳出两件事的范畴:信息传递、情感交互。而这两件事,均可以通过在线的形式进行。这也是他在此前的的九年里坚持要去做一个教育科技公司的原因。

毫无疑问的是,随着自适应系统的出世,原本低调的朗播也将渐渐浮出水面,在本已十分热闹的在线教育界,掀起更大的声浪。

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