AI教育改革の障害

近年、人工知能技術は最先端技術の代名詞として、徐々に生活の各分野に浸透しており、教育業界も例外ではありません。特に、人工知能とオンライン教育に対するユーザーの認識が徐々に高まるにつれて、資本との統合がますます普及してきました。

人工知能技術の応用は教育業界における教育効果を向上させたが、ユーザーにいくつかの懸念ももたらしている。これらの懸念は、開発者がAI技術と教育の深い融合を推進することを妨げ、AI教育研究開発企業を利益のボトルネックに陥らせている。

好ましい環境、AIが教育参加者に力を与える

政府側では、関連法規が常に人工知能＋教育の発展を明確に奨励してきました。例えば、2017年に発行された「新世代人工知能開発計画に関する通知」では、知能学習やインタラクティブ学習を組み込んだ新しい教育モデルシステムを構築し、教育、管理、リソース構築などの全プロセスで人工知能の応用を推進することが提案されました。

政策的インセンティブに後押しされ、人工知能教育分野への資金提供熱は高いままであり、資金提供額は増加し続けています。元福道が年間に受け取った超巨額の融資を除いても、2020年の業界の融資総額は85億元に達した。

好ましい政策と資本環境のもと、AI教育企業は急速に発展し、継続的な研究開発成果を生み出しています。自社の市場競争力を高めると同時に、教育分野の他の参加者に力を与え、さまざまな方法で教育産業のインテリジェント化を加速させています。

まず、教師側では、関連する研究開発企業がビッグデータ収集に基づくさまざまなインテリジェント教育ツール、仮想教師製品、学習状況分析ツールを発売し、教師の作業効率を向上させました。

例えば、NetDragonが発売したAI教育製品マトリックスには、AIコースウェア、101 Education PPT-AIティーチングアシスタント、NetEducationなどが含まれており、教師を反復的で複雑な作業から解放し、教師がより多くの時間をコースの最適化に費やし、教育に加えて「人を教育する」という目標を達成できるようにしています。また、101 Smart TeachersとXueba Junが発売したスマート手書き認識ペンなどの学習状況分析ツールは、教師に学生の状況を理解するための優れた参考資料を提供し、より適切な教育計画を立て、学生の適性に応じて教えるのに役立ちます。

第二に、学生側では、R＆D企業が学生の学習効率を向上させるために、さまざまな学習ツール製品やスマート学習パートナーを発売しました。

例えば、Xuetang Online がリリースした学習アシスタント「Xiaomu」は、学習者の質問に答えて疑問を解決し、学習者の学習プロセス全体に役立ち、学習目標をよりよく達成するのに役立ちます。また、Yuanfudao がリリースした写真検索ツールや Zebra AI クラスなどの製品は、学習指導を求める学生に教師以外の選択肢を提供し、できるだけ早く回答を得ることができます。

最後に、学校側では、AI研究開発企業が重複チェック、セキュリティ、授業スケジュールなどのツールを立ち上げ、教育管理の効率化を図っています。

例えば、Megvii が発表したスマートキャンパス ソリューションのセキュリティ制御システムは、不審者警告や構造化分析などの機能を提供してキャンパスのセキュリティ管理能力を向上させるほか、寮管理システム、アクセス制御システム、会議チェックイン システム、顔認識決済システムなどの「スマート物流」管理ツールも提供し、キャンパス管理の人的資源を節約します。

一般的に、教育分野における AI 技術の応用は、教育者と学生に利便性と助けをもたらしてきましたが、この利便性には一定の限界があります。

AI製品の限界

AI 製品の限界は、主に次の 3 つの側面に反映されます。

まず、学生のプライバシーと自律性を保護する必要があり、これによって AI 技術の応用範囲もある程度制限されます。

例えば、一部の AI プログラムは、大学生の日常生活や行動習慣を研究することで、彼らのテストの成績や心理状態を判断し、学校が介入措置を講じるための参考資料を提供することができます。しかし、学生の個人情報を許可なく取得して分析し、分析結果に基づいて行動を制御しようとすると、学生のプライバシーと自律性をある程度侵害することになります。

第二に、AI ツールには感情が欠けているため、教育プロセスにおいて従来の教師の役割を完全に置き換えることはできません。さまざまな形態の仮想 AI 教師が登場し、ある程度は生徒と対話できるものの、結局のところそれらは単なる冷たいプログラムであり、生徒の全体的な状況を把握し、社会経験を授けるという点では実際の教師に匹敵するものではありません。

第三に、AI 製品の「バイアス」により、状況について誤った判断を下す可能性があります。

例えば、AIのビッグデータとアルゴリズムの優位性は、標準的な回答がある客観的な質問にのみ適用されますが、ほとんどの人文科学の授業には標準的な回答がありません。特に、柔軟な対応が求められる主観的な質問に直面した場合、AIは適切な判断を下すのが困難です。さらに、中国語は意味が豊かであるため、標準に従って設定されたAIプログラムは必然的に意味の理解に偏差が生じ、学習者に誤解を招きます。

一般的に、AI テクノロジーにはアクション空間、感情、推奨設計の面で限界があり、これらの限界によって AI テクノロジーが提供できるユーザー価値も制限されます。

AI教育企業の収益性のジレンマ

教育におけるAI技術の応用にはさまざまな制限があるため、収益性の難しさなど、関与するAI教育企業にとってさらなる課題も生じています。この利益ジレンマの原因は主に以下の点にあります。

一方で、AI教育製品は価格とユーザー転換率が低いため、市場に出すのが難しく、企業は収支を合わせることができません。

AI コース製品のインタラクティブ性を確保するには、コンピューティング能力と人件費に多額の投資が必要です。しかし、教育効果は実際の教師ほど良くないため、AI コースのプロモーションは依然として比較的困難です。これは、現在市場に出回っている多くの AI コースの価格が非常に低い理由の 1 つでもあります。

例えば、張門一対一が開始した小利AI講座の年間講座シリーズの価格はわずか199元であり、元福道のZebra AI講座が2020年に羅永浩のライブ放送イベントに参加したとき、1クラスあたりの価格はわずか49元でした。

商品の単価が低い場合、コストを回収するためにはより多くのユーザーが支払う必要があります。そのため、教育企業はより多くのユーザーにリーチしたいと考えて、さまざまなチャネルに広告を掲載するために多額の費用を費やしていますが、ユーザーのコンバージョン率は常に低いままです。

例えば、最初のAI教育株であるLiulishuoは2016年以来損失を出していますが、有料ユーザー数は減少しています。顧客獲得のため、2020年第3四半期のマーケティング費用は研究開発費の4倍となる1億8600万元に達したが、有料ユーザー数は前四半期と変わらず50万人にとどまった。数億に及ぶマーケティング費用は、現状の有料ユーザー規模を維持するのがやっとであり、収益化が達成できる可能性は極めて低い。

一方、利益を上げることが難しいため、製品の反復を促進できず、顧客獲得がさらに困難になり、事業運営が悪循環に陥ります。

親にとっては、未熟なAI教育製品は教育効果がわかりにくいため、購入意欲を喚起しにくい。その結果、企業は利益を上げることが難しくなり、より良い製品を作るためのコストがなくなります。

例えば、最近倒産の噂が流れた学覇君は、常にテクノロジーと教育の融合という理念を堅持し、AI教育製品の開発チームを精力的に立ち上げてきました。しかし、研究開発に輸血するだけの利益を上げることができなかったため、結局、製品の研究開発分野で業界の躍進を達成できなかっただけでなく、主力製品であるAI学習を売却するという思い切った決断をしなければなりませんでした。

AI教育のCエンド製品は利益を上げるのが難しいだけでなく、一部のBエンド製品も市場に受け入れられていません。例えば、AI研究開発企業は、学校が生徒の出席や活動を記録するための「スマート制服」や「教室顔認識」などのAI製品を発売しました。これらの製品は、あらゆる面で生徒を管理しようとしており、生徒の主体的な自発性や創造性の育成に役立っていません。これは社会で大きな論争を引き起こし、製品の宣伝も停滞しました。

このことから、資本と政府はAI教育の発展を強力に支援しているものの、AI教育製品はまだユーザーと市場に十分に認知されていないことがわかります。AI教育分野が発展の春を迎えたいのであれば、まだ多くの困難を克服する必要があります。