(論答創(chuàng)始人兼CEO王楓)

　　根據(jù)某互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)試題庫的一組數(shù)據(jù)，全中國(guó)孩子人均搜題數(shù)的前三甲是青海、西藏和新疆。

　　由此可管窺，優(yōu)秀教育資源越來越向一線、二線城市傾斜，經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的孩子，由于教育資源尤其是師資的匱乏，為了取得同樣的成績(jī)，需要付出的努力可能會(huì)比發(fā)達(dá)地區(qū)的孩子要多一些。

　　論答創(chuàng)始人兼CEO王楓博士，2015年初從美國(guó)紐約回國(guó)創(chuàng)業(yè)，當(dāng)時(shí)審視自己的內(nèi)心后明確了要做應(yīng)試教育的方向，應(yīng)試教育背后其實(shí)是教育公平。

　　“因?yàn)樽约壕褪峭ㄟ^考試改變了命運(yùn)，從農(nóng)村考上了大學(xué)，大學(xué)畢業(yè)后又有機(jī)會(huì)到美國(guó)留學(xué)。博士學(xué)成，回國(guó)創(chuàng)業(yè)，要幫助中國(guó)過億孩子更好地應(yīng)對(duì)考試，和自己一樣改變命運(yùn)。”

　　而教育市場(chǎng)的痛點(diǎn)是，特別依賴好的老師，而好的老師價(jià)格是很貴的，要幫助中國(guó)過億孩子更好地應(yīng)對(duì)考試，靠傳統(tǒng)模式?jīng)]法做到，王楓萌生了一個(gè)想法，要用人工智能手段創(chuàng)造100萬個(gè)名師，嘗試以技術(shù)手段推進(jìn)教育公平。

　　主要面向B端市場(chǎng)，論答目標(biāo)是學(xué)校和教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，從2016年開始，論答先后和江浙滬、湖南湖北，山東等地的幾十所學(xué)校建立了合作關(guān)系。

　　論答2017年9月獲得了星河集團(tuán)旗下天馬股份等數(shù)千萬元級(jí)別的A輪融資，目前由星河集團(tuán)旗下星河互聯(lián)提供聯(lián)合創(chuàng)業(yè)服務(wù)。

　　王楓認(rèn)為，星河互聯(lián)給予的最大支持是持續(xù)看好這個(gè)市場(chǎng)，論答已經(jīng)投入好幾千萬研發(fā)成本，從商業(yè)上來說，走的是長(zhǎng)線，星河互聯(lián)和論答都相信，人工智能手段天然地適合應(yīng)試教育，應(yīng)試教育背后蘊(yùn)含的是教育公平，論答將為了使命穩(wěn)步前行。

　　AI破解教育資源不平衡難題 為非一線城市孩子人生開外掛

　　中國(guó)好老師孔雀東南飛的現(xiàn)象非常嚴(yán)重。

　　批量培養(yǎng)老師難、周期長(zhǎng)、非標(biāo)準(zhǔn)，好老師也不愛去偏遠(yuǎn)的地方。老師是教育的一個(gè)Feature，還是一個(gè)Bug呢?新東方和好未來這兩家教育巨頭的市場(chǎng)占有率，在2017年仍不足3%，原因也是好老師難以批量復(fù)制。

　　王楓認(rèn)為，人工智能最核心解決的問題，其實(shí)是創(chuàng)造100萬個(gè)、1000萬個(gè)名師，在最短時(shí)間內(nèi)，最精準(zhǔn)找到孩子的學(xué)習(xí)問題，然后有針對(duì)性的進(jìn)行互動(dòng)教學(xué)。

　　人工智能破解了教育資源不平衡難題，為身處非一線城市的孩子人生開外掛。

　　名師憑借經(jīng)驗(yàn)，能夠很快找到學(xué)生的問題，給學(xué)生反饋，這一點(diǎn)是可以通過人工智能和大數(shù)據(jù)分析做到的。

　　怎么做到?做題是很重要的手段，教育圈兒里有句話，“見到王楓博士就要做題”。

　　論答目前的學(xué)科包括英語和數(shù)學(xué)，年級(jí)包括5~12年級(jí)。

　　筆者親測(cè)了論答的人工智能測(cè)評(píng)，測(cè)評(píng)的是小升初英語，系統(tǒng)總共推送了20道涵蓋19個(gè)知識(shí)點(diǎn)的選擇題，測(cè)試結(jié)束后給出一份測(cè)評(píng)報(bào)告，測(cè)評(píng)報(bào)告由測(cè)評(píng)得分、知識(shí)點(diǎn)掌握數(shù)、知識(shí)點(diǎn)掌握情況、薄弱知識(shí)點(diǎn)列表以及已掌握知識(shí)點(diǎn)列表幾部分構(gòu)成。

　　使用論答的人工智能測(cè)評(píng)，就相當(dāng)于名師大腦在盯著你，你做錯(cuò)哪道題，這位“名師”就會(huì)知道你哪個(gè)知識(shí)點(diǎn)沒掌握。

　　以初中數(shù)學(xué)為例，在初中數(shù)學(xué)應(yīng)試教育的應(yīng)用場(chǎng)景上，論答團(tuán)隊(duì)把整個(gè)初中數(shù)學(xué)的知識(shí)圖譜拆分為181個(gè)大知識(shí)點(diǎn)。把每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況分為“掌握”和“沒掌握”2種可能，就有2的181次方種可能的知識(shí)掌握狀態(tài)，這個(gè)數(shù)量級(jí)超越了任何機(jī)器的運(yùn)算能力。

　　如果采用沒有任何算法的傳統(tǒng)測(cè)評(píng)方式，每個(gè)知識(shí)平均出3道題，每道題目花3分鐘去做，那么一共需要27個(gè)小時(shí)。

　　而論答通過人工智能算法優(yōu)化，將運(yùn)算量降到百億級(jí)來精準(zhǔn)定位181個(gè)知識(shí)點(diǎn)，只需要完成8道題，24分鐘便可以判斷學(xué)生對(duì)于知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，精準(zhǔn)度可以達(dá)到92%。

　　這樣，論答不但實(shí)現(xiàn)了名師的一部分功能，還大大提高了學(xué)習(xí)的效率。

　　　PRISM人工智能算法引擎

　　(論答人工智能評(píng)測(cè)效果圖)

　　說起人工智能算法，大家最容易想到的是第一個(gè)戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的AlphaGo。

　　號(hào)稱有人工智能算法的論答，到底有怎樣的人工智能算法?

　　論答和AlphaGo其實(shí)是完全不一樣的算法。AlphaGo的算法，不斷分析，在哪個(gè)棋格上落子，對(duì)于最終贏這盤棋的概率最大。論答的PRISM算法引擎，不斷分析，在哪個(gè)知識(shí)點(diǎn)上出題，能最快地了解一個(gè)學(xué)生的知識(shí)狀態(tài)。

　　產(chǎn)品簡(jiǎn)單來說是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，包括人工智能算法引擎、系統(tǒng)和內(nèi)容的完整學(xué)習(xí)體系。

　　論答將K12知識(shí)點(diǎn)拆解成納米級(jí)知識(shí)圖譜，通過以國(guó)際頂尖算法為核心的人工智能學(xué)習(xí)引擎，基于海量數(shù)據(jù)運(yùn)算，只需要數(shù)十分鐘，就可以迅速而準(zhǔn)確地找到學(xué)生的知識(shí)盲區(qū)，并給出解決方案。

　　相對(duì)于市面上已經(jīng)涌現(xiàn)出的大量自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，王楓認(rèn)為，很多的自適應(yīng)系統(tǒng)是基于規(guī)則的，即事先埋點(diǎn)。

　　比如，一個(gè)學(xué)生做一元二次方程做錯(cuò)了，系統(tǒng)會(huì)推五道一元一次方程、五道因式分解題目給學(xué)生做，這個(gè)是預(yù)先設(shè)置好的。聽起來邏輯合理，實(shí)則沒有價(jià)值。

　　因?yàn)槊總€(gè)學(xué)生出錯(cuò)原因不一樣，A 學(xué)生可能是因?yàn)橐辉淮畏匠滩粫?huì)，B 學(xué)生可能是因式分解不會(huì)，C 學(xué)生可能連小學(xué)的乘法快速運(yùn)算都不會(huì)，這個(gè)沒法預(yù)先直接埋點(diǎn)。

　　“高級(jí)的自適應(yīng)系統(tǒng)，一定是真正通過大數(shù)據(jù)、根據(jù)算法模型來分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，匹配下一步應(yīng)該學(xué)什么”。王楓介紹，論答的區(qū)別在于，每做完一道題，沒有人知道下一道題是什么。

　　2016年3月，王楓曾采用嚴(yán)格的隨機(jī)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，領(lǐng)導(dǎo)完成了國(guó)內(nèi)第一個(gè)有關(guān)人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)有效性的實(shí)證研究。結(jié)果表明，論答人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)的提分效率是一個(gè)主流的傳統(tǒng)在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的3倍~27.97倍，這個(gè)結(jié)果的準(zhǔn)確性超過99.9%。

　　美國(guó)的Knewton、ALEKS等人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，近年來都獲得了巨額融資和廣泛應(yīng)用，不過，國(guó)外的人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，沒有對(duì)中國(guó)市場(chǎng)優(yōu)化的內(nèi)容，在中國(guó)比較容易水土不服;國(guó)外的一些系統(tǒng)在中國(guó)能不能運(yùn)用起來，還需要實(shí)踐檢驗(yàn)，更需要在應(yīng)用的過程中不斷優(yōu)化。

　　王楓自信地說：“在中國(guó)市場(chǎng)，我們已經(jīng)將頂尖的人工智能技術(shù)真正地應(yīng)用到K12教育中。”

　　團(tuán)隊(duì)成員：頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家+頂級(jí)名師

　　論答團(tuán)隊(duì)成員主要由兩部分人組成：頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家+頂級(jí)名師。

　　王楓是美國(guó)佐治亞大學(xué)(University of Georgia)教育技術(shù)學(xué)博士，賓夕法尼亞大學(xué)(University of Pennsylvania)、弗吉尼亞大學(xué)(University of Virginia)博士后。

　　2008年，王楓開始了自己在美國(guó)體制內(nèi)的創(chuàng)業(yè)生涯，先后在美國(guó)圣瑪麗山學(xué)院和紐約城市大學(xué)興辦在線教育專業(yè)，從事在線教育管理。

　　2015年，王楓回國(guó)，準(zhǔn)備開發(fā)中國(guó)第一款人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，他在弗吉尼亞大學(xué)的朋友馬鎮(zhèn)筠博士隨后加入了開發(fā)團(tuán)隊(duì)。馬鎮(zhèn)筠是美國(guó)弗吉尼亞大學(xué)(University of Virginia)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，是一位同樣來自農(nóng)村地區(qū)、同樣通過考試改變命運(yùn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

　　馬鎮(zhèn)筠在國(guó)際核心期刊及學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表自適應(yīng)設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)分析、個(gè)性化醫(yī)療等相關(guān)領(lǐng)域論文20余篇，并長(zhǎng)期擔(dān)任統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域各類學(xué)術(shù)雜志的評(píng)審。曾聯(lián)合主持了美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院(NIH)和Moffitt研究中心的多項(xiàng)科研課題，擔(dān)任了多個(gè)美國(guó)政府和研究機(jī)構(gòu)的科學(xué)評(píng)審委員會(huì)(Scientific Review Committee)委員，累計(jì)評(píng)審科研經(jīng)費(fèi)申請(qǐng)100余項(xiàng)。

　　2016年，王楓與馬鎮(zhèn)筠等中美頂級(jí)大數(shù)據(jù)算法專家組建了論答公司。王楓在美國(guó)高校的工作經(jīng)歷使其積累了大量大數(shù)據(jù)方面的科學(xué)家人脈，在美國(guó)組建論答算法人才團(tuán)隊(duì)的過程得以比較順利。

　　頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家成員包括Ryan Baker，美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)(University of Pennsylvania)教育學(xué)院終身教授、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析研究中心(Penn Center for Learning Analytics)主任。Baker教授在各類期刊和會(huì)議發(fā)表了260余篇學(xué)術(shù)論文，先后主持了美國(guó)科學(xué)基金會(huì)，蓋茨基金會(huì)等研究基金的多項(xiàng)重大項(xiàng)目， 累計(jì)獲得研究經(jīng)費(fèi)超過1600萬美元。

　　還包括胡飛芳博士，美國(guó)喬治華盛頓大學(xué)(George Washington University)統(tǒng)計(jì)學(xué)終身教授，中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院教授，2012年入選中組部千人計(jì)劃國(guó)家特聘專家。胡飛芳博士主持過5項(xiàng)美國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金(其中包括美國(guó)自然科學(xué)杰出青年基金)以及2項(xiàng)新加坡自然科學(xué)基金。

　　“人工智能+教育最早的體現(xiàn)形式是自適應(yīng)學(xué)習(xí)，其實(shí)90年代在美國(guó)就已經(jīng)開始了。所以說，我們站在‘巨人的肩膀’上是毫不猶豫的。我們團(tuán)隊(duì)有美國(guó)最頂尖的數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師，利用原始文獻(xiàn)以及根據(jù)中國(guó)的教學(xué)體系，進(jìn)行原創(chuàng)性開發(fā)。比如，我們根據(jù)每個(gè)學(xué)科體系的實(shí)際情況，不斷調(diào)整算法;背后的知識(shí)圖譜是名師團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)科學(xué)家，通過平均每天3小時(shí)以上、持續(xù)3-5個(gè)月的碰撞才做出來的。”王楓說。

　　　打入B端市場(chǎng)

　　論答主要面向B端市場(chǎng)，目標(biāo)是B端的學(xué)校和教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。2018年，論答將大規(guī)模推廣與培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的合作。

　　目前，論答已經(jīng)與江浙滬、湖南湖北，山東等地的幾十所學(xué)校合作。第一步是使用論答的測(cè)評(píng)系統(tǒng)，希望能夠幫助他們檢測(cè)孩子的學(xué)習(xí)問題，使老師對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況更了解;第二步，希望與更多學(xué)校合作，包括現(xiàn)有已經(jīng)合作的學(xué)校，能夠更深度應(yīng)用論答的產(chǎn)品。

　　“我們的原創(chuàng)開發(fā)題目，針對(duì)中國(guó)的任何一家學(xué)校和教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，都可以實(shí)現(xiàn)‘拎包入住’。”王楓說。

　　面向B端市場(chǎng)的難點(diǎn)主要在于，公立學(xué)?；蛘吲嘤?xùn)機(jī)構(gòu)對(duì)人工智能用于應(yīng)試教育的接受度，的確是有一個(gè)過程。

　　對(duì)于公立學(xué)校而言主要有三個(gè)原因。

　　首先，即使覺得系統(tǒng)很精準(zhǔn)很靠譜，但并不知道如何利用學(xué)習(xí)系統(tǒng)教學(xué)，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問題又沒有時(shí)間精力解決;上課過程中，每個(gè)學(xué)生的進(jìn)度不一樣，進(jìn)行真正的分層分組教學(xué)會(huì)非常困難。

　　其次，學(xué)校的管理制度和教學(xué)運(yùn)營(yíng)本身已經(jīng)很成熟，系統(tǒng)的應(yīng)用等于要把整個(gè)體系打亂，教師時(shí)間分配和教室空間利用等全部要重新設(shè)計(jì)。

　　再次，站在老師的角度，用產(chǎn)品可能跟升職沒有關(guān)系，還得把自己工作搞得很復(fù)雜。所以這也是很大的挑戰(zhàn)。

　　對(duì)于教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)而言，挑戰(zhàn)也不小。使用人工智能系統(tǒng)需要重新備課;另外，很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)設(shè)施可能也都不完善。

　　論答創(chuàng)立已有兩年時(shí)間，雖然已經(jīng)投入好幾千萬研發(fā)成本，不過王楓認(rèn)為，論答從商業(yè)上來說，走的是長(zhǎng)線，將持續(xù)投入，“這個(gè)市場(chǎng)足夠大，1.6億中小學(xué)生，技術(shù)的邊際成本為0。”

　　王楓也很感謝投資人以及星河互聯(lián)的支持，“他們也有耐心，大家都相信這事情是靠譜的。”

　　“非?？春谜摯鸬那熬埃旱谝?，團(tuán)隊(duì)優(yōu)秀，由頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家和頂級(jí)名師組成;第二，算法與平臺(tái)已根據(jù)國(guó)情落地，是國(guó)內(nèi)首個(gè)以頂級(jí)算法為基礎(chǔ)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)。”星河互聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)教育事業(yè)部負(fù)責(zé)人表示。

　　“論答像英特爾，Intel Inside，作為芯片給終端廠家賦能。論答人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，為老師、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和學(xué)校賦能，提高教學(xué)效果和效率。”王楓說。

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