スクリーンはあなたの運命を変えることはできません！ AI教育で裸で泳いでいるのは誰ですか? 16社が摘発される

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はじめに：最近、「このスクリーンはあなたの運命を変えるかもしれない」という記事が友人の間で広まっています。スクリーンは質の高い教師の不足という問題を解決しましたが、それでも教育の核心は解決されておらず、インターネット教育の推進が難しい理由の1つとなっています。国内のAI+教育業界には多くのプレーヤーがいます。業界バブルはどれくらい大きいのでしょうか？著者のフェイミンはAI教育業界のベテラン実務家です。以下は彼の観察と分析です。

ここ2日間、「この画面があなたの運命を変えるかもしれない」というメッセージがWeChatモーメントに溢れています。教育業界のライターとして、私は友人から「どう思いますか？」というプライベートメッセージをたくさん受け取りました。

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ワンピースがスクリーンの運命を変え、質の高い教師不足の問題を解決する

ただ胸のつかえを吐き出したいだけです。今年、教育業界と人工知能業界への資金調達が活発になっていることを考えると、心に溜まっていることを一気に吐き出したいのです。筆者は、オンライン教育に長年携わってきたが、本当にスクリーンが人間を完全に打ち負かすことができるようになったのだろうか、と思わずにはいられない。

スクリーンはどんな問題を解決するのでしょうか? 質の高い教師のリソースが不足しています。解決されていないことは何ですか? 生徒の適性に応じた個別学習と指導。

県内の子どもたちが成都第七中学校の先生の言うことが全く理解できずに悲しそうに泣いたり、先生が質問すると成都の子どもたちはよく話すのに県内の子どもたちは黙って顔を見合わせたり、成都の先生は宿題をその日のうちに採点できるのに県内の先生は7日間かけて採点を終えなかったり…オンライン教育を本当に実践し、応用する方法が問題となっていた。

過去10年間のオンライン教育の発展は、教育の現状をあまり変えていません。過去20年間の北京第四中学校オンラインスクールと皇岡オンラインスクールによるオンライン教育の大規模な推進も失敗に終わりました。欧米で広く推進され、ビル・ゲイツやザッカーバーグも賞賛し、数千万人の子供たちに広く利用されているAI+適応型教育は、救世主となることができるのでしょうか？

AIによる破壊的イノベーション、教育のシンギュラリティが到来するまでにどれくらいの時間がかかるのでしょうか？

技術の進歩は今世紀に破壊的な変化をもたらし、これまでとは異なる一連の産業、ビジネスモデル、思考ロジックを革新することが多いことは否定できません。

ちょうど2000年前の秦の始皇帝が、自分が築いた万里の長城が灯台を使って情報を伝達するとは思ってもいなかったのと同じように、今では小型の携帯電話の助けを借りてWeChatで簡単に情報を伝達できるようになり、昔の伝書鳩よりも信頼性が高く、スピードも速くなりました。同様に、李白が「千里を江陵に、一日で帰る」という詩を書いたとき、今日私たちが高速鉄道や飛行機に乗って1、2時間で簡単に千里に到達できるとは思っていなかったでしょう。四川で最初の紙幣「餃子」が登場したとき、おそらく誰も今日私たちが外出するときにお金を持ち歩く必要がないとは思っていなかったでしょう。

同様に、今日の AI は、まだ一部の弱い人工知能分野でのみ広く使用されている可能性があり、相対的に言えば、強い人工知能の分野ではあまり成果が上がっていません。しかし、100年前に発明されたばかりの自動車が馬車に追いつけなかったように、自動車が馬車に追いつけないということはない。時代が進み、進化し続ければ、いつかは古いものを完全に打ち負かす日が来るだろう。アメリカの作家ルーク・ドメイヤーが著書『人工知能』の中で「シンギュラリティ」という概念を提唱したように、シンギュラリティとは機械が知能において人間を超える時点を指します。

シンギュラリティ大学の創設者であるカーツワイル氏は、「シンギュラリティとは、技術が成熟する前のゆっくりとした潜在的な発展を指します。技術レベルと市場環境が成熟すると、発展速度はすぐに指数関数的な成長曲線に変わり、この転換点がシンギュラリティの瞬間です」と述べています。高速鉄道、スマートフォン、ナビゲーション、モバイル決済、タクシー、旅行、食品配達、モバイルビデオ、AI顔認識など、ほぼすべての業界、ソフトウェア、アプリ、AIアプリケーションがシンギュラリティの瞬間を経験しています。

人工知能教育が独自のシンギュラリティの瞬間を迎えようとしているのではないかと考える人もいる。結局のところ、オンライン教育は資本の春をもたらしたのです。

教育業界の起業家として、私はこの現象を見ると嬉しくもあり、心配にもなります。良いニュースは、長年にわたり正しい道を独りで走り続けた結果、ついに業界のハイライトの瞬間を迎えることができたということです。心配なのは、雨後の筍のように急増したオンライン教育産業が、良い面と悪い面が入り混じる中で計り知れない副作用をもたらしていることだ。

AI教育は業界にとって金儲けのお守りになっていますが、理解できないのであれば無理強いしないでください。

世界経済情勢は圧迫されており、新たな資産運用規制の施行により、2018年の資本循環はさらに悪化しました。この冬の寒さはあまりにも厳しく、王星氏は「2018年は過去10年間で最悪の年かもしれないが、今後10年間では間違いなく最高の年になるだろう」と言わざるを得なかった。

「繁栄の時には翡翠を買い、不況の時には金を買う」という家計管理のルールと同じです。朱小湖氏は、反循環産業として、教育を寒い冬の三つの吉兆の一つと呼んでいる。

私が勤務するK12分野を例に挙げると、2018年には1億元を超える資金調達が8件あり、Zuoyebangは年内に総額8億5000万米ドルの資金調達を2回完了しました。

しかし、投資機関の巨額の資金で最後の仕上げができるのだろうか？

現代社会は、AI+ビッグデータ+クラウドというABCの時代に完全に突入しています。多くのオンライン教育企業が時代の流れに乗り、AI教育という新しい分野への参入を発表し、従来のオンライン教育から人工知能教育へと変革を遂げ、資本市場で資金調達を続けています。

目もくらむようなテクノロジーの配列を前に、世界の AI 教育は 2 つの明確な派閥に分かれていることがわかりました。iResearch の AI 教育レポートによると、

1つの派閥はツールAI、または認識AIと呼ばれ、写真認識のZuoyebang、インテリジェント質問バンクのYuantiku、主観的な質問の自動認識と修正のiFlytek、音声認識のUnisound、表情認識と脳波認識のGood Futureなどです。これらはすべて教師が生徒の状況を識別するのに役立つツールですが、指導は依然として教師によって手動で行われています。

2つ目のカテゴリーは、海外ではアダプティブラーニングと呼ばれているティーチングAI、またはストラテジーAIです。一流教師の教授法や戦略をシミュレートし、テスト、ティーチング、実践、テストの5つの視点からAIが完結する完全なクローズドループです。教師は、English Fluency、Squirrel AI、Lundaなどのように、監督と補助作業を担当します。興味深いことに、米国のナスダックに上場している英語アプリ「Fluency」は、生徒の発音が標準的かどうかを判定するAIツールという第1のカテゴリから、「あなたの英語を理解して」教師の助けを借りずに指導プロセス全体を完了する第2のカテゴリである教育AIへと進化しました。

注意深く観察すると、インテリジェント教育はシンギュラリティの到来前に長い潜伏期間を経験してきました。1970年代以降、認知科学と人工知能の分野における科学者の新しい発見に基づいて、インテリジェント教育システム（ITS）が徐々に登場してきました。同時に、カーネギーラーニングやコグニティブチューターなどのさまざまな新しい教育ソフトウェアの開発が成功し、インテリジェント教育システムの研究において歴史的な進歩を遂げました。

適応型学習製品は3つの時代を経てきました。1.0時代は手動適応をベースとしており、日本の公文教育は世界中で2万8000のフランチャイズ店を成功裏にオープンし、サブウェイやセブンイレブンを上回り、起業家の世界500チェーンで37位にランクインしました。2.0時代はコンピュータプログラミングをベースとしており、Googleが投資した10億ドルのユニコーンであるルネッサンスラーニングがそうです。3.0時代は人工知能適応、つまり「インテリジェント適応」をベースとしており、米国で2億ドル以上を調達したKnewtonや、中国の小中学生の教育に重点を置くSquirrel AIがそうです。

過去3年間で、世界中で50社以上のAIアダプティブ教育企業が資金調達を受け、Duolingo、Khan Academy、Courseraなどの定評あるインターネット教育大手もアダプティブ教育への転換を急いでおり、中国でも60社以上の最大規模の従来型およびオンライン教育機関が1年以内にAI教育への参入を発表しています。今後2、3年以内にシンギュラリティの瞬間が来るだろうという熱狂を感じずにはいられません。

しかし、この突進の雰囲気の中で、AI適応教育は新興分野であり、関連する人材と経験は一般的に不足しています。中国では、この業界はこれまで聞いたことがないため、大学でもビジネス界でも、人材プールはゼロであると言えます。

知能教育をしたいのであれば、明らかに AI 教育と呼べるスキルがなければならないことがわかります。そうでなければ、それはただ無理やり磁器に触れようとする試みにすぎません。現在、業界では一般的に、AI ベースのインテリジェント適応学習には 3 つのコア技術があると認識されています。

まず、これらのシステムは、各科目の数万の知識ポイントのそれぞれに対する生徒の習得度を包括的かつ正確に評価できます。
第二に、知識テストの結果に基づいて学生に異なる学習コンテンツを推奨することができ、学生の学習プロセス中に毎分収集されるデータに基づいて指導戦略をリアルタイムで調整することができます。たとえば、難易度を上げたり下げたり、ビデオの指導スタイルを変更したり、学習するまで学生ごとに異なる学習時間を与えたりすることができます。
第三に、生徒が間違いを犯した場合、システムは生徒が間違いの本当の理由を理解するのに役立ちます。

つまり、アダプティブ教育は、経験豊富な教師が生徒に一対一で教えるようなものです。認識型AIは教師が指導効果を高めるためのツールです。後者の代表例は、学百君の「大学入試ロボット」であり、前者の代表例は、リスAIの「教育ロボット」であり、その教育効果は、特級教師や高校入試問題作成グループの専門家の教育効果を何度も上回っています。

従来の教育の問題点が明らかです。うまく教えることによってのみ、うまく学ぶことができます。

インターネットの普及により、都市間の物質的な生活の差はなくなりつつあります。著者はかつて、純粋に物質的な豊かさという点では、フランスにパリとパリ以外の都市しかないのと同じように、将来は北京、上海、広州、深センなどの一級都市とその他の都市だけが存在するだろうと述べた。しかし、都市のソフトパワーの競争となると、医療と教育という無視できない2つの大きな要素があります。資本家たちが、これら 2 つの業界が景気循環を生き残れると信じている理由は、短期間で結果が出ることは不可能であり、むしろ時間をかけて積み重ねていく必要があると考えているからです。

景俊研究院の「インテリジェント適応型教育産業研究報告書」によると、教育の問題点は次の 2 つの側面に集中しています。

一方、従来の大規模クラスによる教育では、個別教育を提供することが難しく、各生徒の目標を定めた学習に問題が生じます。大きな鍋料理の結果、一番上手につかむことができる子供だけがお腹いっぱい食べることができます。教師の授業内容と進捗は、まず入学率、つまり優秀な生徒のレベルを考慮する必要があるため、ほとんどの生徒は理解できずについていくことができず、勉強にますます飽きてゲームに夢中になります。同時に、一対多の指導のため、優秀な生徒も、自分がすでに学んだが他の優秀な生徒が知らない知識ポイントを聞くのに多くの時間を無駄にしています。
一方、質の高い教師のリソースは不足しており、高価です。経験豊富な教師は少なく、費用も高く、高学歴で質の高い教師は皆、一線都市、二線都市に流れてしまった。三線都市、四線都市、五線都市の生徒は、分厚い階級差別の壁に阻まれ、もう飛躍することができない。一線都市、二線都市内の差別化はさらに深刻で、各都市の四つの名門校と八人の名匠の教育レベルは、他の何百もの学校と比べると、数億の高級別荘やその他のマンションほどの違いがある。子どもたちの将来の夢は、入学率と名門校の比率によって、強制的に二つの世界に分けられている。上海の有名大学トップ10校以外の数百校の学生は、北京大学、清華大学、復旦大学、交通大学に入学できる人はほとんどおらず、トップ10校内の貧富の差も驚くべきものだ。北京大学、清華大学、復旦大学、交通大学では、1位は180人の学生を受け入れることができるが、10位はわずか9人の学生しか受け入れることができない。

結局のところ、質の高い教育リソースの核となるのは人です。

教育に携わったことのある人なら誰でも、2 つの大きな法則があることを知っています。1 つ目は、教師が優秀であればあるほど、教える生徒も優秀になるということです。第二に、同じレベルの教師が教える生徒数が少ないほど、指導のレベルは高くなります。

1. 生徒の質は学校の有名な教師によって決まります。有名な教師の生徒の入学率は高くなります。

質の高い教師リソースを持つ人は誰でも、業界で発言する権利を持つでしょう。これは公立学校に鮮明に反映されており、有名な教師が学校の業界の地位、教育の質、さらには生徒の質を決定することさえあります。

著者は上海星河湾バイリンガルスクールを例に挙げている。この学校は長期にわたる蓄積がなく、設立されてからわずか数年で、多くの上海の学生の保護者を魅了しており、上海の伝統的な4つの有名学校に決して劣っていません。無名から大歓迎される学校にまで成長できたのは、上海教育界では名の知れた「キーマン」唐盛昌氏の存在が大きい。上海星河湾バイリンガルスクールが近道で他校を追い抜くのではなく、裕福に生まれ変わったのは、まさに彼の到着と、他の有名校から引き抜かれた多数の有名教師のおかげです。

偶然にも、これは上海だけでなく、中国で最も優れた教育資源を有する北京でも当てはまります。人民大学付属高校のほか、北京の親たちは、我が子が北京第四中学校に入学したことを常に誇りに思っている。詩人の北道、高小松、李澳、陳凱歌は皆、北京第四中学校の生徒である。この中学校は多くの優秀な学校より遅れて設立されたが、北京で二番目に優秀な学校に成長できたのは、主に劉静坤、張子娥、韓茂富という三人の名教師のおかげである。

北道は「北京第四中学校」という記事の中で、当時北京の中学校全体で特級教師は4人しかおらず、北京第四中学校には化学教師の劉静坤と物理教師の張子娥の2人の特級教師がいたと述べている。2人とも国宝級教師と呼ばれていた。北京第四中学校が常に優秀な生徒を抱えているのは、まさにこうした優秀な教師のおかげです。1995年の大学入試では、北京第四中学校の卒業生300人のうち160人以上が清華大学と北京大学に合格しました。これは当時の海淀区全体の入学者数を上回りました...

有名な教師の資源をこれほど重視するのは一級都市だけだと言う人もいるでしょう。その後、河北省衡水中学校は年俸50万元の優秀な教師を雇い、安徽省合肥第六中学校の馮安宝校長は異動となり、親たちは子どもを引き留めるために道を塞いだ。これはまさに、二、三、四線都市が希少な優秀な教師資源にもっと注意を払っていることを証明している。

2. MOOC モードとオンライン 1 対 1 モードの両方に致命的な欠陥があります。新しいモードを模索することによってのみ、チャンスを得ることができます。

著者は、MOOC モデル (有名な教師による録画授業、または 100 人以上の学生が参加する 1 対 1 のライブ授業) には、学生の自制心が低い、雰囲気が悪い、習慣を変えるのが難しい、対話が不足している、学生を個別化して適性に合わせて教えることができない、という 5 つの致命的な欠陥があると考えています。統計によると、従来の教育における学生の平均定着率は 56% です。有名な大手教育会社では、定着率は 70% から 90% の間であることが多いです。平均して、学生の学習完了率は約 99% です。インターネット教育では、数千万人のユーザーを抱える世界トップクラスのインターネット教育企業であっても、コース修了率はわずか2％～5％です。つまり、通常の学校の 50 人の生徒のクラスでは、クラスで勉強を完了できるのは 1 人か 2 人だけです。中退率が高すぎて修了率が低すぎるため、評判と利益を維持することが困難になっています。

そこで、YYの李雪玲と雷軍は10億ドルを投資してMOOC教育市場に参入すると発表し、新東方から3倍の給料で優秀な講師を数人雇った。講座の単価は新東方より3倍安い。しかし、MOOC形式のため、新東方では各講師が100人以上の学生しか教えることができないのに対し、YYでは1100万人の学生を教えることができ、ビジネスモデルの利益はさらに大きい。

あらゆる手段を尽くして利益が出るように計画した事業でしたが、今では惨敗したことがわかりました。その理由は、MOOC は質の高い教師リソースの不足という問題を解決しましたが、学生の自制心、双方向性、適性に応じた個別指導という問題は解決しなかったため、修了率が上がらなかったからです。

現在、マンツーマンのオンライン授業は、生徒の自制心、双方向性、パーソナライゼーションの問題を解決し、修了率を大幅に向上させています。しかし、教師に大きく依存するモデルでは、教師の数が1万人、2万人に達すると、この世に質の高い教師が不足している限り、ほとんどの教師が非常に初歩的で非常に質の低い教師であることは理解できます。このとき、学生は教師の教授法を受け入れます。集中の問題は解決されますが、教授の質は解決されません。当然、教授効果は良くなく、評判は低下し、利益は必然的に影響を受けます。

一度規模が拡大すると、教師のレベルは当初の北京第四中学校のレベルから、出稼ぎ労働者の子どもが通う小学校のレベルにまで徐々に低下するだろう。何十万、何百万人もの生徒を指導しなければならず、授業も1対50クラスではなく、1対1だからだ。結局のところ、ギャラクシーベイが採用できる教師の数は限られています。ギャラクシーベイに何十万人もの生徒がいるとしたら、入学率の変化を明確に予測することができます。

AI教育は単なる仕掛けか、それとも最善の解決策か?

上記の法律によれば、生徒の個々のニーズに応じて教えるという原則を堅持する多くの私立学校は、普通の学校の教師よりも質の高い教師を抱えていることがわかります。彼らの給料は普通の学校の4倍ですが、教える生徒数は2分の1なので、授業料は普通の学校の8倍です。私が言いたいのは、彼らが欲に目がくらんでいるのではなく、コストが非常に高いということです。学校によっては、存続するために寄付に頼らなければならないところもあります。これはヨーロッパやアメリカでも同じです。私立高校は中国の学校よりもさらにクレイジーで、有名な大学教授、有名な科学者、さらにはノーベル賞受賞者を招いて生徒を教えています。結果は予想通りです！

これは教育業界の第 3 法則にもつながります。つまり、良い教育は実に非常に高価であるということです。

これは資源をめぐる競争であることに疑いの余地はない。ナンバープレートを例にとると、現在 2 つのソリューションがあります。ソリューションの 1 つは入札オークションです。ヨーロッパ、アメリカ、シンガポール、日本、韓国、上海では、最も安い価格では入手できず、最も高い価格で入手します。もう一つのモードはランダム割り当てです。北京では、車のナンバープレートの番号はランダム抽選で決められるため、かなりの偶然性が伴う。成績の良い学校と悪い学校が一緒に番号を抽選する。多くの不安を抱えた親たちは、これを子供の命がかかっているルーレットに例える。

私が強調したいのは、このようなランダム割り当て方法はナンバープレートを取得するには適しているが、教育に使用すると最善のリソースが最善の学生に割り当てらえないため、大惨事になるだろうということです。経済的な観点から言えば、これは最高の起業家に最高のリソースを与えるのではなく、代わりに才能、融資、上場機会をすべての企業に平等に、または抽選で分配するようなものです。これにより、良い企業はすぐに消滅し、悪い企業はうまくいかず、リソースを無駄にします。教師は、かつて同じ鍋から食べ物をもらい、給料は抽選でランダムに与えられる従業員のようなものだ。誰が喜んで一生懸命働くだろうか？同様に、教育資源の不適切な配分は、国家や民族の文化、そして国家の教育レベルの退行にもつながるだろう。

明らかに、これらは最適な解決策ではありません。従来の方法が機能しない、または先に進む方法がない場合、上記の悪循環を解決するための画期的な変数があるかどうかを確認するしかありません。先ほども申し上げたように、技術の進歩はしばしば人類の発展に構造的な機会と破壊的なイノベーションをもたらします。人工知能の出現は教育業界にも活力を与え、教育の問題点を効果的に解決しました。

1. AI教育アルゴリズム第一、データ第一、そして弱点を指導

人工知能適応学習システムの運用プロセスは、考えることと行動することの両方ができる優れた教師のようになることです。米国、ヨーロッパ、その他の地域では、9,000 万人を超える学生が適応型学習システムを使い始めています。米国の権威ある調査報告書によると、今後 4 年間で、アダプティブ教育市場の年平均成長率は 48% に達すると予想されています。

iResearch Consultingが「中国人工知能適応型教育産業研究報告」で分析したように、教師の指導は経験によって左右されます。そのため、新卒の教師は質問に答えることには適していることが多いですが、体系的な指導には欠けています。経験豊富な教師は、全体的なコントロールには優れていることが多いですが、パーソナライズには極めて欠けています。教師によって生徒の学習経路は異なり、それが教育効果にも影響します。人工知能適応型学習システムは、優秀な教師の貴重な経験を収集して定量化し、データとテクノロジーで教育を推進し、教師レベルの差を最小限に抑え、全体的な教育の効率と効果を向上させることを目的としています。

インテリジェント適応教育は、AI技術を利用して適応教育の概念を統合します。初期投資は莫大ですが、大規模に使用できれば効率が大幅に向上します。ちょうど100年前、車が交通手段になる前、ほとんどの家庭は徒歩で移動し、良い馬を所有する家庭は、北京第四中学校の有名な先生がいたり、有名な先生から一対一のレッスンを受けたりすることと同じように、出世の不公平な手段を持っていました。自動車の登場と普及により、すべての家庭に公平な移動速度が与えられ、AIインテリジェント適応教育により、すべての子供に優秀な教師によるマンツーマン指導が可能になり、すべての子供に公平な移動手段が与えられ、教育における3つの大きな問題点が完璧に解決されました。

人工知能教育は、AI技術を教育の中核部分に浸透させています。ビッグデータモデリングとアルゴリズムプッシュの助けを借りて、生徒の学習行動をリアルタイムで継続的に記録し、生徒の知識ギャップを追跡し、生徒の学習習慣と知識ポイントに基づいてターゲットを絞った教育計画を開始して、学習効率を向上させることができます。これは、学習の概念と方法を根本的に改善するだけでなく、製品のビジネスモデルを開拓し、C エンドユーザーに直接販売して収益化するのに役立ちます。その本質は、データとテクノロジーを原動力として活用し、大規模に個別化された教育を実現し、それぞれの生徒にカスタマイズされた指導を提供することにあります。

将来的には、人工知能適応システムを通じて優秀な仮想教師をシミュレートすることで、教師と生徒の比率に大きな格差がある現状を改善し、新しいデュアル教師モデルを構築することができます。つまり、機械が教え、教師が教育するのです。教師の長所は感情、革新、温かさにあり、機械の長所は精度、基準、スピードにあります。どちらも万能ではありませんが、互いに協力して指導と教育の総価値を最大化し、より多くの学生が高品質の教育リソースを享受できるようにすることで、間接的に教育の公平性を向上させることができます。

2. 教育の3原則を破り、新たな教育ビジネスモデルを創造する

現時点では、AI は確かに過去のオンライン教育の問題点を非常にうまく解決することができます。人工知能の教師は、1対1の指導のための教師リソースの不足の問題を解決し、ビッグデータモデルとアルゴリズムメカニズムは、個別指導の問題を解決できます。最も重要なのは、最初の資本投資が完了し、後期に規模の効果が発生すると、より多くの学生に比較的低価格でサービスを提供できるため、第3法則の高品質教育リソースの価格が高いという問題を解決できることです。これは、インターネットでよく言及される限界費用です。そして、その教育成果はどんな優秀な教師やどんな優秀な私立学校よりも優れています。

では、AI 教育のシンギュラリティの瞬間は本当に来るのでしょうか?

筆者は、アメリカの有名なオンライン教育会社であるDreamboxの事例を紹介したいと思います。同社は2004年の設立以来、コンピュータープログラミングに基づく適応型教育に取り組んできましたが、その取り組みは中途半端で効果がありませんでした。 AIアルゴリズムは数年前に導入され、ウェブサイトのホームページ上の技術名は2.0時代の「適応学習」から3.0時代の「インテリジェント適応学習」に変更されました。この製品は問題を動的に区別して適応できるだけでなく、教師が生徒の学習進捗状況を把握するのにも役立ちます。効果が大きく向上し、利用する学生数はあっという間に300万人を突破。今年8月には、数千億ドル規模の著名投資グループTPGが運営するThe Rise Fundから1億3000万ドルの投資獲得に成功した。これは同ファンド史上、教育分野における単独投資プロジェクトとしては最大規模となる。

6年間、トラフィックはあっても収益のないAI認識ツールだったLiulishuoは、2016年に戦略的なAI適応型教育へと決意を新たに転換しました。教育効果と評判が向上し、有料ユーザー数が大幅に増加し、2年で上場プロセスを完了しました。MOOC形式のコースを10年以上待っていたNew Oriental OnlineとHujiang.comと比較して、爆発的な追い越しを達成しました。

Squirrel AI Learningは2014年から小中学生向けの知能適応型製品の研究開発に注力しており、デロイトが発表したデータによると、今年11月には収益成長率が5273%で、中国のハイテク高成長企業トップ50のうちトップ15に選ばれた。この寒い冬には本当に衝撃的です！発表されている更新率は80％を超えており、MOOCの修了率5％とは雲泥の差です。同社の記者会見では、貧困家庭の学生100万人に講座を寄付したと発表された。これは、教師を主な教育機関とする従来の教育機関では考えも及ばず、実行もできないことである。

アメリカでは、アダプティブラーニングの基盤となる「知識空間理論」を生み出したALEKSが、世界最大級の教育グループであるマグロウヒルに3年前に買収され、今年、学生の利用者は500万人を超える。マグロウヒルの最大のライバルであるピアソンと提携しているもう1つの企業であるニュートンは、TALエデュケーショングループなどの投資家から総額2億ドル以上の資金を調達し、ユーザー数が2000万人に近づいていると発表した。

特異性の爆発の背後にあるのは、AI教育が製品設計、運用ロジック、ビジネスモデルの点で従来のオンライン教育とはまったく異なり、前例のないイノベーションを生み出したという事実です。さらに、ブレークスルーは、資金調達量だけでなく、ユーザー数、収益、更新率などの点でも行われています。

潮の下で裸の泳いでいるのは誰ですか？

すべての企業がAI教育会社であると主張するとき、それが本当にAI分野に魂の人物を持っているかどうかは、最終的に会社の技術レベルと製品の有効性を決定します。多くの企業は、AIの科学者なしで急いでAI戦略を発表しました。これは、業界と消費者にとって無責任です。

1。会社名：Iflytek

Iflytekは、スマート試験、スマートキャンパス、スマートクラスルーム、スマートラーニングを含む統合されたスマート教育製品システムを構築しました。 11月の記者会見で、Iflytekは、スマートマイクロコースツール1.0、スマートペーパーアンドペンクラスルーム1.0、スマートホームワークプラットフォーム1.0、スマートテストギビングツール1.0を含む5つのツールを初めて発売しました。その中で、スマートペーパーとペンツールは、学生の紙とペンの執筆をインテリジェントに識別し、その場でインテリジェントなマーキングを行い、教室でのリアルタイムのインタラクティブな教育を実現し、スマートマイクロクラスのツールがいつでもコースウェアリソースの録音をサポートします。

AI発表時間：2017年3月14日、Iflytekは「AI Education」公共福祉プログラムを正式に開始しました。
コアサイエンティスト：Li Shipeng、Lehigh University、USA、Master and Bachelor of China of China of China of China Technology、National Thean Talents Planの専門家、新世代人工知能産業技術イノベーションイノベーション戦略的同盟の共同総督。
マンマシン戦争と戦ったことはありますか？
公開された学術論文：Li Shipeng博士は、195の米国特許と330以上の国際論文を保有しています。彼は、サーキットとシステムに関するIEEEトランザクションの現在の編集長 - ビデオテクノロジー（2018-2019）とIEEEフェローの特別号です。

2。会社名：TAL

Futureの「Magic Mirror System」は、表情表現の認識などのテクノロジーを使用して、学生の教室のステータスや、練習、リスニング、スピーキングなど、顔の感情の変化を決定し、各学生に固有の学習レポートを生成するAIアシストの教育システムを生成します。

TALはまた、Tsinghua大学と協力して、Ailab人工知能研究所とTsinghua大学のコンピューター科学部が共同で「コンピューター科学部）型インテリジェント教育技術共同研究センター」を共同で設立しました。

AI発表時間：2017年8月、TALはAIラボを設立しました。
コアサイエンティスト：1998年のクラス、Huang Yan、中国の科学技術大学のジュニアクラスは、コンピューターシステム構造の修士号を取得しました。彼は、BaiduのチーフR＆DアーキテクトおよびTencent Research Departmentのディレクターを務めました。
マンマシン戦争と戦ったことはありますか？
公開されたアカデミックペーパー：まだ開示されていません。

3。会社名：ニューオリエンタル

New OrientalとIflytekが共同で資金提供しているIflytekは、将来、最初のAIベースの学習製品であるRealskillを発売しました。ニューオリエンタルは現在、人工知能の実験を行っています。

AIの発表時間：2018年4月13日、新しいオリエンタルサイエンスアンド教育グループは、米国国立科学財団がサポートする大規模な学習プロジェクト（CBL）と戦略的協力協定に達しました。「ディープラーニング、ビッグデータアプリケーション、革新的なインテリジェントサイエンス、スマートコミュニティ」の分野では、詳細な協力が実施されます。
コアサイエンティスト：Jian Xu、バージニア工科大学および州立大学のコンピューターサイエンスの修士号および経営学修士、および北京工科大学の産業外貿易学士。彼は、Freddie Macの情報システムサービスのディレクターとHughes Network Systemsのアーキテクトを務めました。
マンマシン戦争と戦ったことはありますか？
公開されたアカデミックペーパー：まだ開示されていません。

4。会社名：Vipkid

教育技術の革新の観点から、VIPKIDは、世界で最初の第3世代のオンライン教育技術エンジン、AI+データ対応のフルセナリオ閉ループ教育、安定した教育ネットワークシステム「Nebulaシステム」を作成するなど、オンライン教育業界の開発をリードする技術革新を開始しました。

AIの発表：2018年8月2日、Vipkidは、教育、テクノロジー、サービスを中心とした「V+戦略」を同時に公式に発表するために、Microsoft Chinaとの戦略的パートナーシップを発表しました。
コア科学者：IBMの元研究者であるHuo Zhenzhongは、多くの特許研究を発明し、Vipkid North American Research InstituteのチーフサイエンティストであるBruce McCandlissです。 IMBES諮問委員会は、理事会に勤務しています。
マンマシン戦争と戦ったことはありますか？
公開されたアカデミックペーパー：まだ開示されていません。

5。会社名：英語liulishuo

Liulishuoは、7000万人以上のユーザーがAI English教師に貢献した大規模な「中国英語の音声データベース」をAI英語教師に統合し、ディープラーニングに基づいて適応エンジンを立ち上げました。学生の弱点を分析することにより、AI英語教師は、個人の違いに適応する英語学習ソリューションを計画しているため、「実際の教師」の核となる要因への依存を可能な限り最大限に排除します。 24時間のオンラインAI英語教師は、生徒がいつでもどこでも独立して学習するように導き、情報を吸収して未知のものを探索する過程で徐々にグローバルな視点を形成します。

AIの発表時間：2016年7月、世界をリードする人工知能の教師「Understanding English」が開始され、これには2年間と多額の投資が必要でした。
コアサイエンティスト：シアトルのワシントン大学を卒業し、Googleの米国本社の研究科学者でした。彼はまた、音声認識、自然言語処理、深い学習、ビッグデータマイニングアルゴリズムの専門家でもあります。
マンマシン戦争と戦ったことはありますか？
公開された学術論文：30以上の国際論文を発表し、複数の中国とアメリカの特許を保有しています。

6。会社名：Zuoyebang

「Zuoyebang Yike」は、Zuoyeebangによって発売されたオンラインライブコースサービスプラットフォームであり、コースは小学校、中学校、高校のすべての部門をカバーしています。 Zuoyebangは、Baidu Zhidaoの建築システムに属していました。

AI時間の発表：設立以来、Baidu AIの強力な支援に依存しています。
コアサイエンティスト：Baiduの元テクニカルディレクター、CTO、彼の設立チームのバックボーン。
マンマシン戦争と戦ったことはありますか？
公開されたアカデミックペーパー：まだ開示されていません。

7。会社名：リスAI（Yixue Education）

リスAIのインテリジェントな適応学習システムは、最初に小学生と中学生の知識の習熟度を実施し、それによって多くの時間を節約し、学生の責任を削減するためにアルゴリズムを使用します。知識空間理論。

AIが発表されたとき：2014年の設立の初めに、AIインテリジェントな適応教育技術に基づいて革新的な起業家精神を実施することが発表されました。
コアサイエンティスト：カーネギーメロン大学（CMU）のコンピューターサイエンス学部長のトムミッチェルは、世界中の大学の中でAIの分野で最初にランクされています。 1997年、彼はCMUに世界初の機械学習部門を設立しました。人工知能協会（AAAI）の会長、AAAI Distinguished Service Awardの受賞者、米国国立工学アカデミーのメンバー、アメリカ芸術科学アカデミーのメンバー。 Cui Wei博士は、トップアダプティブ教育会社であるRealizeitで働いており、アルゴリズムとシステムの研究開発を担当していました。アイルランド国立大学の人工知能およびポスドク研究員の博士号。世界中で19の国際的な学術スピーチを提供しました。リチャードトンは、2015年から2016年にかけてのアジア太平洋ソリューションのゼネラルマネージャーを務めました。現在、IEEE AIS（Adaptive Learning System）委員会およびIEEE ICICLEのメンバーであり、2011年以来、IMAの委員会（評価委員会）とCharedの委員会のメンバーを務めています標準ワーキンググループ、アダプティブテスト（CAT）ワーキンググループのメンバーなどダン・バインドは、カリフォルニア大学アーバイン校で数学の博士号を取得しています。彼は、世界的に有名なAI適応教育会社であるAleksで、ユーザーエクスペリエンス部門（UX）部門のチーフアーキテクトおよびディレクターとして12年間働いていました。
2017年10月、7月、2018年9月に、マシン戦争に参加したことがありますか？リスAIの教育効率は、高校の入学試験質問グループの上級教師、特別な教師、および高校の入学試験のメンバーの効率を上回っています。
出版された学術論文：トム・ミッチェル教授は、科学や自然などの世界クラスの学術雑誌に広く掲載されている130を超えるアカデミックペーパーとモノグラフを発表しています。彼の最も古典的な傑作は「機械学習：人工知能アプローチ」です。これは一般的な教科書として広く使用されており、業界の聖書として歓迎されています。 Cui Wei博士は、コア人工知能ジャーナル「ソフトコンピューティング」の1つの論文、トップの定量的なジャーナル「定量的金融」の1つの論文を含む16の国際的な学術論文を発表しました。 2018 AIEA会議での論文。

8。会社名：18homework.com

そのソクラテスは、知識と能力の構造システムがアルゴリズムによって構築され、知識と能力を同期させます。知識レベルでは、シラバスや前進を超えないようにしないでください。学生は、より少ない時間とより効果的な練習を使用して知識ポイントを習得し、学際的な思考能力を構築し、生涯にわたる思考スタイルを獲得しながら知識を学ぶことができます。ソクラテスシステムは、学生のデータに基づいて一連のパーソナライズされた学習パスを調整し、学生の知識と能力の共通の発展の目標を達成します。

AI Timeの発表：2017年、同社のブランドは「宿題」から「ホーム教育技術」に変わり、「ソクラテス」インテリジェント学習システムをリリースしました。 AIチームは同時に設立され、教育分野におけるAIテクノロジーの研究と応用に焦点を当てました。
コアサイエンティスト：Feng Junchen、Ph.D.は、Peking Universityを卒業しました。 2013年、彼は教育分野でビジネスを始めました。
あなたは今までにヒューマンマシン戦争をしたことがありますか：なし。
公開された学術論文：まだ開示はありません。

9。会社名：Yuantiku

2013年11月、Yuanqukuが「カレッジ試験質問銀行」を立ち上げてから40日後、全国の28の州および都市から31,796人の学生がYuanqukuの大学入学試験質問銀行（有料使用）を使用し、そのうちモバイルユーザーは93.9％を占めました。その後、Yuanqukuチームは、大学入学試験の質問銀行が無料であると発表しました。

発表されたAI時間：2013年、Chalk.comはインテリジェントオンライン質問バンク製品「Yuan質問バンク」を立ち上げました。これは、ビッグデータ分析や人工知能アルゴリズムなどの多くの特許取得済みのテクノロジーによって実現されました。
コアサイエンティスト：Yuantiku IOSのシニアリサーチ開発エンジニアであるTang Qiaoは、IOSのシニア開発者およびブロガーであるYoudao Cloud Notes、Yuantiku、Chalk.comのiOSクライアントを開発しました。本「Advanced IOS Development」の著者。
あなたは今までにヒューマンマシン戦争をしたことがありますか：なし。
公開された学術論文：まだ開示はありません。

10。会社名：Xuebajun

初期段階での大規模なデータの蓄積に基づいて、人工知能技術を通じて、自然言語処理に基づく最初のAI教育システムは、学生の学習行動の軌跡の回復を実現し、インテリジェント教育を深め続けることができます。

発表されたAI時間：その設立の始まり
コアサイエンティスト：シンガポール国立大学のCTO＆チーフサイエンティスト、CTO＆チーフサイエンティスト、博士号は、テキスト認識、画像アルゴリズム、データマイニングに焦点を当てたインテリジェントコンピューティングチームを設立しました。彼はまた、チームを中国で最初に導き、自然なシーンに適応し、レイアウトが複雑である複雑な画像写真認識エンジンを作成し、質問検索と1V1のリアルタイムQ＆Aビジネスの技術基盤を築きました。
2017年6月、Xuebajunが独立して開発したインテリジェントな教育ロボットであるAidamは、大学入学試験で6人のトップ得点者と「ヒューマンマシン戦争」と戦い、2017年の大学入学試験の数学の質問にそれぞれ140ポイントのトップスコアを獲得しました。
公開された学術論文：まだ開示はありません

11。会社名：Hujiang

Uni Intelligent Learning Systemは、Hujiangの大規模なアプリケーションのための最初の人工知能学習製品です。この製品は、人工知能技術を使用し、学習者の関心を組み合わせて異なる学習コンテンツを提供し、学習者の弱い知識ポイントを強化し、「プライベートカスタマイズ」と「数千人と数千人の顔」でパーソナライズされた学習を実現します。データによると、UNIインテリジェント学習システムを使用した後、ユーザーの学業成績は前の期間と比較して39％増加し、グレードの改善に費やされる時間は28％減少し、継続学習の日数は40％増加しました。

AI Timeの発表：2017年5月7日、Hujiang.comは人工知能学習製品「UNI Intelligent Learning System」を立ち上げました。
コアサイエンティスト：Microsoft Internet Engineeringの元上級科学者であるXia Hairongは、Intelligent Learning Laboratory（Hill）の技術作業を担当し、中国科学アカデミーの自動化研究所で修士号を取得しています。中国コンピューター協会（CCF）の音声対話およびオーディオロジープロフェッショナルグループの専門委員会メンバー。彼はまた、W3C SSML1.1スタンダードの共著者であり、多くの国内および外国の特許を持っています。
あなたは今までにヒューマンマシン戦争をしたことがありますか：なし。
公開された学術論文：まだ開示はありません。

12。会社名：ワークボックス

Yunxiangの学校レベルサービスの「インテリジェント教育」モジュールは、宿題、評価、競争の3つのコア教育シナリオをカバーしています。宿題ボックスアプリを通して、教師は、質問の種類、難易度、質問の数、知識ポイント、生徒の能力の違いなどに基づいて、ワンクリックで宿題を1回のクリックでインテリジェントに割り当て、システムを自動的に修正して学習状況分析レポートを生成します。さらに、宿題ボックスは、クラスの履歴に基づいて回答データに回答し、このクラスの学生がより適切な質問を正確にプッシュして、教育を真にデータベースでパーソナライズすることができます。

発表されたAI時間：2017年10月12日、Zuoye BoxはAIOC（AI指向コンテンツ）戦略、つまり適応学習シナリオに基づくコンテンツ構築戦略を提案しました。
コアサイエンティスト：まだ開示はありません。
あなたは今までにヒューマンマシン戦争をしたことがありますか：なし。
公開された学術論文：まだ開示はありません。

13。会社名：Yuanfudao

Yuanfudaoは、「English Composition Intelligent Correction」製品をリリースしました。以前の英語のオンライン手書きの認識とは異なり、Yuanfudaoの英語の構成インテリジェント修正は、全文手書きのオフライン認識を使用しています。 Yuanfudaoは、製品の認識精度率はほぼ95％であると述べました。この技術は、AlphagoおよびGoogle翻訳で使用されていると言われています。

発表されたAI時間：2014年半ばに、Yuanfudaoのアプリケーション研究チームが設立されました。
コアサイエンティスト：CTOのGuo Changzhenは、MARSモデルの構築を主sideし、複数の候補文書で複数の候補者の回答領域をサンプリングするためにカスケードの注意メカニズムを使用し、これに基づいて、最終的な回答を最適化するためにクロス投票モデルを使用して、機械が見つけた回答が普通の人に見つかったものよりも正確になります。
ヒューマンマシン戦争を受けたことがありますか？ユアンフダオはトップチームに到達しました。Google、Microsoft、Baiduなど、多くのインターネットテクノロジーの巨人がいます。 Squadは、スタンフォード大学が開始したマシンリーディングの分野でのトップレベルの競争であり、主にテキストを理解する機械の能力、つまりマシンリーディング能力をテストしています。
公開された学術論文：まだ開示はありません。

14。会社名：51talk

ビッグデータセンターを確立し、データ、音声認識、顔認識、その他の技術を使用して、教育の有効性を改善します。

51Talkは、AIテクノロジーをコンピューターの聴覚とビジョンに適用します。顔の検出とそのアプリケーションの観点から、51Talkのクラスプラットフォームは、速い顔の検出、美化、かわいい小道具を追加し、教室の楽しく鮮明さを高めます。

AI Timeの発表：2018年6月、51Talkは、現在の製品化されたAIテクノロジーが主に顔の検出、表現認識、キャラクター切断、AIノイズ低減、音声速度検出、音声スコアリングであることを発表しました。
コアサイエンティスト：Wuyou Englishのチーフビッグデータ専門家であるLiu Sizheは、アルゴリズムの最適化、統計分析、データウェアハウスなど、さまざまなデータ関連タスクを担当しています。
あなたは今までにヒューマンマシン戦争をしたことがありますか：なし。
公開された学術論文：まだ開示はありません。

15。会社名：オニオン数学

Onion Mathematicsは、DKTアルゴリズムを動的学習戦略計画に適用し、データを収集し、データ分析を実行し、最終的には学生の各知識ポイントの習熟を予測し、対応するビデオと実践のレビューパッケージをプッシュすることに焦点を当てています。

発表されたAI時間：人工知能研究所は2017年に設立され、適応的なオンライン学習シナリオの人工知能学習エンジンが開発され、学習データをリアルタイムでインテリジェントに分析およびマッチングしました。
コアサイエンティスト：Yang Linfengは、英国で最高の貴族中学校であるEaton Middle Schoolを卒業し、米国のハーバード大学で最も人気のある科目であるコンピューター情報を卒業しました。
あなたは今までにヒューマンマシン戦争をしたことがありますか：なし。
公開された学術論文：まだ開示はありません。

16。会社名：返信

世界のファーストクラスのアルゴリズムテクノロジーをコアとして、数十億の知識学習システムから各学生の知識の弱点を正確に配置し、各学生の段階的な学習パスを調整します。学習効率を大幅に改善し、学習結果を確保します。

発表されたAI時間：その設立の始まり

コアサイエンティスト：米国バージニア大学のMa Zhenyun博士。

あなたは今までにヒューマンマシン戦争をしたことがありますか：いいえ

公開されている学術論文の数：適応設計、ビッグデータ分析、学習分析、パーソナライズされた医療、およびその他の関連分野（20を超えるインパクトファクターを含む3つを含む）の20以上の論文が国際コアジャーナルと学術会議で公開されており、統計分析の分野でのさまざまな学術雑誌のレビューとして長い間機能してきました。彼は、国立衛生研究所（NIH）とモフィット研究センターで多くの科学研究プロジェクトを共同議長を務め、いくつかの米国政府および研究機関の科学審査委員会のメンバーを務め、100を超える科学研究資金申請をレビューしました。

上記の分析を通じて、私たちは1つのことを見つけました：国内のAIの才能は基本的にヨーロッパと米国からのものです。結局のところ、2年前、人工知能は国内のメディアで言及されているキーワードではなく、ほとんどの有名な学校でさえこの専攻を持っていませんでした。ヨーロッパと米国では、この分野での研究は半世紀以上であり、最近数十年で無数の専門家が訓練されています。

私たちは皆、中国のインターネットの前半が終了したことを知っており、後半は基本的にTMDの成長と成長として確定しています。今後10年間で、ビジネスモデルの革新にとってはもはや良い時期ではなく、技術革新を備えた企業にとって活況を呈している開発の期間になります。インターネット+の10年は、人工知能+の10年に変身します。 Tsinghuaの人工知能専攻の申請者は、米国のCarnegie Mellon University（CMU）の博士課程学生（PhDS）の出発給を何度か増加させました。

最後に

過去100年にわたって、どの業界が技術によって大きく変化し、改善されていないかを尋ねると、どの業界が品質に大きな違いがあるかを尋ねると、答えはまだ教育です！

AI+Adaptive Educationは、米国で何百もの「ヒューマンマシン戦争」を経験しており、教育効率が優れた教師の効率をはるかに超えていることを証明しています。それは間違いなく、テクノロジーの進歩、製品の改善、データの拡大により、AI教育の効率が拡大し、誰もがそれを使用するまで大幅に爆発的に増加し始めるようなものです。

IBMは、すべての業界がAIによって深く変化すると固く信じています。

ニューヨーク・タイムズ、エコノミスト、フォーブスは、AIが教育をよりパーソナライズし、魅力的にすることを予測し、将来、教育のために新しい繁栄をもたらすことができます！

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