「AI+教育」は偽のトリックか本物のスキルか？本質は依然としてAIの能力のテスト

近年、教育業界の資金のほとんどは「AI+教育」を追い求めています。

現在、「AI+教育」分野では、さまざまな教育機関が、言語口頭テスト、インテリジェント採点から適応型学習、仮想学習アシスタント、エキスパートシステムなど、現在では「学習、実践、修正、テスト、評価」の業界チェーン全体を網羅する独自の人工知能教育製品の開発に取り組んでいます。

一方では、「AI力競争」があり、例えばMakeblockは世界初の人気プログラミングロボット「程小本」とプログラミングソフトウェアmBlock 5をリリースしました。OKAY Smart EducationはOKAY Smart Platform、「世界初のAIスマート学習機」OKAY Learning Machine、OKAY Teaching Machineをリリースし、Bエンド（教師と学校、教育支援機関）とCエンド（学生、保護者）の両方にアプローチし、AI、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどのテクノロジーを教育と融合させ、学生の学習プロセス全体を支援しています。左葉邦、学八君などは音声や画像認識技術を通じて学生や保護者を解放し、新東方は口頭知能筆記プラットフォーム、知能学習製品Realskillなどを相次いで発売し、香港での上場を発表したばかりの滬江も2016年から人工知能教育に多額の投資を行うと発表した。

しかし、騒ぎと騒動のさなか、噂されていた混乱はまだ起こっておらず、「大規模な収穫は得られず、AIが教育業界史上最も費用のかかる実験であることを示している」と不満を言う人も出始めている。 「これは明らかに『金儲け』競争の新たなラウンドだ。一団の人々がジェットコースターに乗って楽しんでいる。」 「人工知能＋教育、それはまだ知的というよりは人工的です。」

では、この「AI+教育」世代のプレーヤーは十分ではないのでしょうか、それとも、AI転覆理論はすべて単なる泡沫なのでしょうか?

設備投資の増加に伴い、「AI+教育」業界は依然として二極化状態にある

この資本の波の中で、「AI+教育」というコンセプトが大きな恩恵を受けていることは認めざるを得ません。

「資本の冬」の年である2017年でも、最初の8か月間で、初等教育市場の融資総額は96.4億元に達し、金額が公表された融資案件は156件あり、前年同期の58.1億元と比較して66％増加し、融資件数は68％増加しました。 (このデータは、GET カンファレンスで発表された「2017 教育業界ブルーブック」から引用したものです)。

そして、これらのプロジェクトのほぼすべてに AI というラベルが付けられています。たとえば、シリーズ D の資金調達の日に、Huike Group は人工知能研究所と「AI+」教育ソリューションを公開しました。HomeworkBox はシリーズ C の資金調達で 1 億ドルを調達した際に、「適応型学習シナリオに基づく」AIOC 戦略を実施すると述べました。一方、Boxfish もシリーズ C の資金調達中に「スマート ペーパー練習帳」をリリースしました...

さらに、ほぼすべての投資機関が「AI+教育」に全力で取り組んでいます。ネット上のデータによると、現在、CICC、テンセント、セコイア、マトリックスパートナーズ、IDG、GSRベンチャーズ、CDHインベストメンツなど、200近くの投資機関があります。その中で、BATは継続的に動きを見せています。一部の自主メディアは、これは「まだBATの掌中にあるゲームだ」とさえ書いています。

振り返ってみると、資本が「AI+教育」を追いかける理由は主に2つあります。

1. 「インターネット+教育」プロジェクトから残された課題、例えば「生徒に焦点を当てているが教師に焦点を当てていない」ことや、教育システムに効果的に統合できないことは、AIによってのみ達成できる。新東方教育科技集団の白雲鋒社長は次のように語った。「インターネット＋教育は需要と供給の関係問題を解決するだけであり、教育の根本的な問題は解決していない。インターネット＋教育の時代は過ぎ去った。教育＋AIは現在と未来への希望である。」

2. インターネットの原住民として、「この層の学生」は主権の時代を先導し、AIの価値が拡大しました。 OKAY Smart Educationの創設者兼CEOであるJia Yunhai氏が提唱する「学習者主権の変革」というコンセプトと同じです。現代の学生は、インターネット文明の黎明期に生まれました。彼らは、インターネット時代の認知特性を持って生まれた新世代の学生です。彼らは、過去の産業時代の教育方法の変化を要求し、新しいツールや新しい学習方法を取り入れることに熱心です。

しかし、「AI+教育」業界にとって良いニュースばかりではありません。

まず、垂直的な観点から見ると、わが国の「AI+教育」資本運営はまだ初期段階にあり、同社の資金調達ラウンドのほとんどは現在ラウンドBとラウンドB前であり、82.6％を占めています。

第二に、ほとんどの日は良くありません。 CCTV Financeの調査データによると、2016年末時点で、国内のオンライン教育関連企業（そのほとんどがAI関連）は400社以上あり、そのうち70％が赤字、10％がほぼ横ばい、黒字なのはわずか5％、15％が倒産寸前だった。

一部の上場企業やスタープロジェクトでさえ不運から逃れられなかった。例えば、米国株式市場に上場した最初の企業である51Talkは、2017年に5億8080万元の純損失を報告し、前年比12.83％の増加となった。 D+ラウンドの資金調達で5億ドルを調達し、評価額が200億元を超えるVipkidですら、2017年の年間収益が50億元に達するとの報道があるにもかかわらず、公の場で利益について語ることを避けている。香港での上場準備を進めているHujiangも、2017年に5億3700万元の損失を出した。

しかし、さらに悪いことが起こっています。誰もがこの金を燃やして規模を拡大するアプローチに抵抗を感じるようになった矢先、一部のプロジェクトではプリペイド モデルを採用し始めました。例えば、メディアに暴露されたDaDa Englishは、「1年間で20,680元、2年間で36,888元、3年間で53,598元を請求します。ユーザーは一度に数万元の授業料を支払い、その後の1年から3年間の学習をカバーできます。」

この「前払い」収入方式は、企業が莫大なマーケティングやプロモーション費用を支える資金を迅速に回収できることは間違いありませんが、後期の資金連鎖が緊密化することで資金が逃げ出すリスクも高まります。

AI+教育が「誤爆」になる前に、まだ答えるべき疑問がいくつかある

魏哲氏はかつて、90％以上の企業が「偽の」人工知能であり、教育業界における「AI+」も非常に骨抜きになっていると述べた。タオリー・キャピタルのパートナーであるヤオ・ユーフェイ氏は、より直接的な批判を展開した。同氏は、市場に出回っている「AI+教育」製品の多くは、実際には「AI+教育」ではないと考えている。現在、「AI+教育」製品の多くは未熟だが、評価や認識に類似した機能を備えている限り、一部の企業は人工知能企業であると直接主張している。

したがって、「AI+教育」がこのように異なる見解を持つ根本的な理由は、AIが教育業界に力を与えることができるかどうかです。これがどの程度の力をもたらすかについては、インテリジェント相対理論によれば、現在は主に以下の側面で現れています。

1. ビッグデータに支えられたパーソナライズ教育の本当の意味とは？

ドイツの社会学者クリストフ・クークリクは著書『粒子社会』の中で、デジタル社会では、高度なデジタル分析によって誰もが独自のデジタル個人になれる、より洗練され、正確で徹底した環境で生活するようになるだろうと指摘した。平均に焦点を当てることから個人に焦点を当てることに移行することで、多くの従来のシステムとモデルが崩壊するでしょう。

教育業界について、OKAY Smart Educationの創設者であるJia Yunhai氏は次のように述べた。「学習者の個々のニーズを満たすことを中心とした教育は、知識の伝達を中心とした教育に必然的に取って代わるでしょう。学習者主権の時代が到来し、パーソナライズされた教育が不可欠です。」

教育機関は、学生が「何を学びたいのか」「何を学ぶべきなのか」「何を学びたいのか」を本当に理解しているのでしょうか？

鄒平バイリンガルスクールのスマート教室では、OKAYスマート教室が鄒平バイリンガルの生徒たちに「自分の能力を高めることができる問題だけを解く」ことと「問題解決に役立つ1分間のマイクロクラス動画だけを見る」ことを支援しています。教師がレベルの異なる個々の生徒と向き合い、統一された教授法を使用する従来の教室と比較して、OKAYスマート教室はインターネットと人工知能技術に基づいて生徒の学習データを収集および分析し、データに基づいた教授と学習の決定を提供し、ビッグデータ、手書き認識、ユーザーポートレート、視覚体験の継続的な統合と最適化を通じて、学習をより効果的で各人に合わせたものにします。

Yixue Educationの「Squirrel AI」は、高度なアルゴリズムを中核とする人工知能適応学習エンジンで、「インテリジェント適応学習エンジン」と呼ばれています。AlphaGoが囲碁の達人をシミュレートするのと同じように、Yixue AIシステムはトップレベルの教師をシミュレートして、子供たちに1対1の教育プランをカスタマイズし、1対1の教育プロセスを実行します。

張門1対1が開発しているICPEインテリジェント個別評価・採点システムは、インテリジェント教師・生徒マッチングシステム、インテリジェント教室システム、インテリジェント評価システムの3つの分野で努力することを望んでいます。生徒の個別学習の特徴を組み合わせることで、生徒の知識ポイントの弱点を克服し、インテリジェント学習のレベルを向上させることを目指しています。

フューチャーの「マジックミラーシステム」は、表情認識などの技術を使用して、授業中の挙手、練習、リスニング、スピーキングなど、生徒の授業状況や表情の変化を判断し、生徒ごとに固有の学習レポートを生成するAI支援型指導システムです。これにより、生徒のリスニングデータをリアルタイムで教師に送信できるため、教師は指導戦略を動的に調整できます。

これらはすべて「千人の顔を持つ千人」に向かって進んでいますが、まだ深いパーソナライズ教育の初期段階に過ぎません。データのサンプルサイズ、学生の感情、学習状況などが学習効果に影響を与えます。本当の「千人の顔を持つ千人」はまだ遠いです。

2. トラックがたくさんある中で、AI が活躍できるのはどこでしょうか?

現在、AI+教育はK12、質の高い教育、職業教育、留学など複数の分野に細分化されていますが、すべての教育シナリオが優れたビジネスになるわけではありません。 AI+教育はビジネスモデルの成熟段階に入りつつあります。しかし、明らかにビッグプレーヤーを輩出できるのは 3 つのトラックだけです。

• まず、K12教育についてお話ししましょう。中国には2億人の学生がおり、彼らは皆、より良い学校を求めて競争しています。親たちはこれに投資する意思があります。
• 2番目は英語のトレーニングです。幼児、十代の若者、大学生、専門家などにとって、英語は試験科目であると同時に専門的なスキルでもあります。
• 音楽、美術、スポーツなどの質の高い教育や、プログラミングやロボット工学などの新興技術分野もあります。現在、プログラミングに携わっている企業だけでも50社あります。

実は、上場企業やスター企業でも同じことが言えます。

この2枚の写真から、K12と言語学習が最も活発な分野であることがわかります。iFlytek、Lisicheng、NetDragon、New Oriental、ATAなどの上場企業は、独自のテクノロジービジネスを深めるか、合併や買収を通じてこれらの分野に投資しています。OKAY Smart Educationなどのシードプレーヤーもここに根を下ろし、OKAY Smart Platform、OKAY Learning Machine、OKAY Teaching Machineなどをリリースしました。

スマート相対理論の観点から見ると、トラック選択には実際に 2 つの基準があります。

1. 極めて強い厳格な需要。強い厳格な需要は、製品の再購入率とキャッシュフローを保証することができます。

2. AI技術は実装可能です。インターネット+教育のモデルは、3、4級都市に高品質の教育リソースを提供することですが、まだ「1000人の顔」を実現していません。AI +教育は、この点で努力する必要があります。このように、画像認識、音声認識、ヒューマン・コンピュータ・インタラクションなどの AI 応用技術が教育分野で広く活用されていることがわかります。たとえば、画像認識技術を通じて、AI は宿題の採点やレポートの採点といった重労働から教師を解放することができます。また、人間とコンピュータのインタラクション技術は、教師がオンラインで生徒の質問に答えるのを支援するために使用されます。さらに、音声認識および意味解析技術は、教師が英語の口頭試験や評価を行うのを支援するために使用されます。具体的な企業を見てみると、上場企業であるiFLYTEKやNetDragonなどが音声評価や意味分析を通じて語学学習の効率化に取り組んでいます。 New Oriental、Future Educationなどが導入した段階的読書法では、機械とアルゴリズムを使用して基準を設定し、生徒と読書資料を測定および評価し、適応型読書を完了します。

3. 生徒を理解することは教育することよりも重要です。AI は役立ちますか?

教育、特に基礎教育の分野では、常により感情的なコミュニケーションが求められてきました。したがって、生徒と接する際には、知識やスキルを教えるだけでなく、生徒の感情を理解することがより重要です。

教師歴15年の賈雲海さんは自身の教師経験を語り、「クラスの定員が大きくなるほど、子どもたちの好感度は下がり、教育効果も悪くなる」と語った。効果が悪いのは、生徒の感情に対するフィードバックがタイムリーに行われず、教育戦略も調整されないからだ。 K12 を例にとると、業界とユーザーにとって最大の問題点は、授業中、十分な準備をした教師がひっきりなしに話すにもかかわらず、生徒が気分や興味の欠如などの要因により、知識を十分に吸収できないことです。

しかし、エリート教育の創設者である張曦氏が言うように、AI開発の過程において、機械が人間と感情的なコミュニケーションをいかにして実現できるかが課題の一つだ。現在の AI 教育技術では、教師の行動モデルを再現することは困難です。実際の教師は、自分の教室での行動を通じて課題に適応し、感情的に適切に対応することができますが、これを人工知能システムで再現することは困難です。

しかし、いくつかの企業はこの問題を克服しようと試みており、例えば前述の未来教育の「魔法鏡システム」などがある。海豊教育もAIアプリケーション「喜望峰」をリリースした。これはAI技術に基づく多次元の感情認識、集中力分析、授業の質分析のシステムであり、子供たちの状態をインテリジェントに識別するために使用される。

しかし、感情的および社会的問題は現在の AI 教育において依然として共通の問題であることは明らかであり、AI の感情的なコミュニケーションを実現するにはまだ長い道のりがあります。

群衆から目立つことができるのは誰でしょうか?

「AI+Education」のこうした問題点を議論した上で、私たちは「AI+Education」を全面的に否定するのではなく、既存のプロジェクトを検証しながら、「AI+Education」がどこに向かうべきかを議論していきたいと考えています。さらに、現在「AI+教育」の分野には多数の競合企業が存在するものの、独占的な巨大企業は出現しておらず、誰にでもチャンスはあるが、そのチャンスはおそらく2種類のプロジェクトにのみ残されるだろう。

カテゴリー ***: AI を実際に機能させることができる構造化データを持つプロジェクト

ほとんどの AI+ 業界と同様に、教育用 AI の中核はデータとアルゴリズム モデルです。アルゴリズム モデルに関しては、基本的に誰もが同じレベルであるため、データが業界の競争のポイントになっています。

Afanti の共同設立者兼 CTO である Li Qilin 氏はかつて、「データは大きな障壁である」と認めた。なぜなら、AI + 教育企業の大多数は、データの面で「弱い」からです。

これはまず、データが不十分であることに表れています。現在、教育データのソースは 2 つあります。1 つはデジタル教育環境から、もう 1 つは従来の教育行動から教育情報を収集してデータに変換することです。しかし、ほとんどの教育機関は現在、教育データのソースとして後者に依存しています。おそらく、誰もが独自に作業しているためです。独自のデータ量は少なくありませんが、それでも限られています。たとえば、OKAY Smart Educationは現在、「1,000を超える学校で定期的に適用されており、300,000を超える教師と生徒のデータがあります」。Qianxuebajunの「AI Learning」は、「安徽省の100を超える普通クラスで実装されている」と言われています。Yixuezhi Adaptive Learning Systemには、「約10,000人の学生と1,000〜2,000人の有料ユーザー」がいます...

したがって、教育データの不足は今後もボトルネックとなり、より大量かつ高品質のデータを持つ者が勝利する可能性が高いでしょう。

2 つ目は、データを効果的に評価できないことです。ウィズダムグループの最高戦略責任者である陳英氏は、「AI+教育の主な障害は、教育業界の学習データがまだ閉ループを形成しておらず、学習プロセスデータや知識ポイントの習得データなど、いくつかの重要なリンクがまだ欠けていることです」と考えています。そのため、現段階では、AIは学習の改善を促進するための効果的な評価を形成することができません。

これは、AI + 教育がまずクローズドループとデータを備えた大企業で導入されることを意味します。

カテゴリー2: AIを使うよりも教育を理解するプロジェクト

西洋には「教育の本質は籠を満たすことではなく、ランプに火を灯すことである」という格言があります。したがって、実践者が教育を真に理解できなければ、教育の法則に準拠した効果的な製品を作成することはできません。

特に、教育は非標準製品であるため、教育機関自体がサービスのプロセスと品質を管理することはできず、教師が授業を準備し、真剣に教えているかどうかを識別することは不可能です。ほとんどの場合、教育機関が提供する製品やサービスは制御不能であり、学生や保護者はそれを教師の問題ではなく、プラットフォーム（またはプラットフォーム機器）の問題であると考えています。

つまり、AI+教育プロジェクトが成功するためには、まず教育を真に理解すること、そしてAI技術を運用できるようになることが重要です。

実際、 AI+教育分野で成功している人たちは、教育や指導の経験も持っていることがわかります。たとえば、元福道の創設チームはNetEase出身であり、愛学堂の創設者兼CEOの王建紅は、以前は皇岡中学オンラインスクールの校長でした。その後、清華大学が愛学堂の最大の機関株主になりました。 OKAY Smart Educationの創設者であるJia Yunhai氏は、南京第4中学校や北京大学付属中学校などの有名な学校で長年にわたり教育と管理に携わってきました。その後、彼はトレーニングと家庭教師の業界でも長年働き、「学習者主権」という概念を提唱しました...

つまり、賈雲海氏が述べたように、人工知能は教育方法と効率に革命をもたらすだろう。教師は知識の伝達者ではなく知識の統合者となり、インターネット上の複雑なテキスト、画像、音声、仮想情報などの情報から、生徒が質の高いコンテンツを選び出すのを助けるだろう。

AI+教育が教育内容そのものに戻り、教育内容を頼りに勝利してこそ、正しいAI+治療となり、人工知能技術の真に大規模で体系的かつ標準化された利用の始まりとなるのです。