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1、长文干货：浅谈教育行业及细分领域的大数据应用作者：高步云发布时间：2014-04-14 07:47【芥末堆注】本文来自于作者在中关村大数据产业联盟的活动分享，作者以研究者和投资者的身份作了大数据在教育领域的应用为的主题发言，以下为现场实录：1、谈大数据的重要前提：先区分分体制内和体制外今天和大家分享的主题是“教育领域的大数据应用”。在正式开始之前，想先和大家分享几个观点或者说事实。按照年龄的划分规则，我们一般把 0-6 作为一个阶段，小学到高中作为一个时段，成为 K12，高中毕业之后作为一个时段。按照时间是一种划分，按照商业模式可以划分的更细。但是最重要的划分，按照中国特色，其实是体制内和体制
2、外的划分，也就是我们常说的教育行业 vs 培训行业。其实这是两个不同的领域。在不同的领域里，数据运用的基础、现状和未来发展方向，都不尽相同，后面会展开说。2、方法论：大数据的“场景”和“流程”除了补充一下领域划分的背景，还需要探讨一下“场景”和“流程”这两个最基础的问题。流程其实很简单，就像把大象装进冰箱一样，分三步：1.数据的获取(含数据整理和存储)2.数据的分析3.数据的呈现每个步骤，在不同的场景下，都是不一样的。所以，这个事情挺复杂的，我试图尽量梳理清楚，但是有可能还是会显得零碎，等我讨论完一个章节之后，会给大家留交流的时间，到时候咱们再统一回答问题。3、公办体制内 K12 无大数据可言
3、如果我们把场景设定在 1、公办 ， 2、k12 这个领域，那么可以说没啥大数据可言，甚至连基础数据都成问题。因为，在这个场景中，很少产生数据。我一开始准备分享的时候，做了一份提纲：1.教育领域的原有数据模式简析国家教育统计年鉴各地市州的教育局各个高校数据国家教育研究机构的数据2.对“官办教育体系”原有数据体系的一些点评活性差：时间、粒度粗、没人用、体系不通，数据孤岛严重。原有的官办数据并不是“学习”数据，而是“教学”管理数据。在这个领域的数据，即无法保持“在线”，又缺少“活性”，最后，除了给领导做报告，教育部里做“规划”之外，很少有其他直接提升教学本身应用的有效数据。如果从这个角度来说，整个中
4、国教育领域，其实是远没有 IT 化的，也就更谈不到互联网化。信息孤岛严重，各部门数据割裂严重。当然，现在也有一些有益的尝试，我举几个例子：中小学生学籍卡管理系统：这就是很大的一个工程。最早是上海在推，然后是北京推的，后来全国其他各大城市陆续上马。这个学籍卡基本上解决了中小学生转校时，成绩、学籍管理的问题。大家小时候每学期都要拿个小红本，让老师写评语吧。现在很多地方，这个已经电子化了，就算你转学走了，你的考试成绩和评语会被带着走。这对教育领域来说是个很大的进步。尽管在其它行业看起来这没啥难度。这个小例子，就当做课前秀吧。基本上说明了现在教育领域的数据应用现状。我们最大一个数量的学习者，都被困在数
5、字禁区，有些初高中为了保证成绩，是禁止孩子们用手机等电子设备的。在这个领域想做出成果，首先还是要体制发生改变。当然，在体制不变的情况下，也有了不少有益的尝试。首先是刚才说的教育管理数据，这部分数据是由上层主管机构在推动的。和学生学习相关的数据：从刚才说的三点：获取、分析、呈现，这三个角度来说。获取的手段现在有所突破，主要的技术是各种传感器整合，有点像物联网，做成系统集成方案就叫“智慧教室”现在非常热的一个方向。理论上说，未来的智慧教室，不但能从物理的角度方便大家自动分组对应协作式学习，自动展示翻转课堂。其实也就是桌椅板凳组合灵活，电子显示灵活等等，有点工程学的意味。除了这个，最重要的就是各种自
6、从传感器记录学生的行为，并实时分析。现在台湾有个教授研究的智能椅垫就比较有意思，学生坐在这个垫子上，就会自动记录他的压力分布，从而分析出他是否注意力集中等等。这是一个具体的应用，剩下还在研究的比如和模式识别相关的，通过摄像头和传感器的实施分析，捕捉每个孩子的学习状态。这些数据的分析，就涉及到我研究的课题：学习分析学了。继续说数据获取这块，尤其是学习数据获取：其实智慧教室获得的数据更多是生理数据，而真正的学习交互数据，更多的靠电子教材，电子题库等等。在这方面，苹果的研究已经很成功了。基于 ipad 的教学小组授课越来越多。我们北师大和人大附中的西山分校就曾经搞过一个苹果实验班。课件直接灌到 ip
7、ad 里，用小车放门口，孩子们进门的时候人手拿一个，现在还只存在教材上。未来如果把 考试、练习，这两个环节打通，把 考 学练，三点一线串起来，那么这个设备对数据的获取和呈现就很棒了。智慧教室的成本目前来说还可以承受，硬件成本其实不高，但是系统集成成本高。设备都是原有哪些，比如电子白板，pad 等。未来发展上，方向上是继智慧教室、电子教材之后，最后一点未来应用是可穿戴设备。4、数据分析说完了数据的获取，咱们再说说数据的分析。现在学习分析学非常热，其实原理和 Netflix 生产纸牌屋差不多。对停留时间，反复程度做个简单分析，基本上就能定位一个学习难点。在这里我补充一点学习分析的“场景”依然很重要
8、还是从“考学练”三字经上说，考试，这个场景是最准确的。学习分析学很热，但是没啥新东西，基本的就是 BI 以前用过的技术，还有语义分析，机器学习等等。大家都比较了解。但是他不同的是背后的学习心理学支撑，以及我刚才说的，“场景”，不同的场景，分析时参数设定也不同。5、数据呈现呈现这里面最重要的课题是“自适应学习”。其实这是和上面的学习分析学一脉相承的，也是就说，后台分析出来你那块需要加强，那么考学练配套的部分也就自动加强。考:这一部分还是最容易的，其实之前很多地方已经有这种技术，托福考试的机考某种程度上说也是自适应调整。练：根据之前的数据积累，以及对上一道题的分析，出下一道题。学：最难，涉及到学生
9、综合素质评测的问题，是个综合结果。6、评测系统评测系统，目前的难点是数据收集，就像我说的，其实我们并不知道在课堂上发生了什么。目前来看，做考试类大数据应用和设备是最靠谱的。练习其次，学习最难，基本不靠谱。7.体制外的大数据-K12 碰不得。接下来和大家说说体制外，也就是培训市场的。这里做的最好的是互联网教育机构。他们天生有数据基因，但是从投资人的角度来说，我看“培训”，注意，从这里开始，我都用“培训”二字。培训产业有几个比较确定的判断：k12 碰不得：因为孩子们根本没时间用各种互联网学习平台和学习app。这个领域，搞教育是会比较惨的，但是搞学习服务会比较成功。尤其是本质是“中介”这种商业模式的
10、应用，都会很成功。从数据这个角度看培训行业，我们认为只有 2C 才有前途，做 2B 的只能“呵呵”了，做平台的更是打死也做不过 BAT，可以洗洗睡了。所以又衍生了一个结论 2B 不投。8、从学术角度，未来大数据在教育领域的几个方向及其判断数据的收集：终端设备的应用、智慧教室、电子书包/电子教材、电子题库/自适应诊断 （学考练-打通连通主义学习理论）、数据的分析：学习分析学、机器学习技术、文本语义技术大数据聚类数据的呈现：学生评价体系、练习、考试9、从教学管理的角度-细分领域的大数据突破方向幼教及低领儿童：主要表现为家校互动K12：学校教学管理及教师管理：目标：将优秀教师的教学能力数字化后，得以
11、复制和推广。远程教育解决偏远地区师资问题。高等教育：远程化，mooc 化，优秀的人才向最优秀的教学资源剧集（低龄阶段教育的主要目标是公平，高教阶段教育的主要目标是质量）职业教育：贯通，定制化，一定是用人单位定制化管理教学。其他中介性质教育：如留学中介业务携程化，管理模式是鼠标加水泥。10.从产业角度，国内大数据现状数据化程度低，各阶段发展不平衡，利益主体多元，复杂未来趋势。对中国来讲，先 IT 化，后互联网化，整体慢慢改，局部可突破。 难点：体制破局、教师改造。国外教育培训行业中数据技术应用的现状，基本面临同样的问题。最终动力只能依靠学习者本身的需求和习惯养成，以及新技术带来的真正便利。11、
12、大数据的机会点从数据这个角度看，哪些点有机会呢？020：线下有实体，线上有 2C 的应用或者网站，尤其是这两条线还能产生某种形式的互动的话，“那是极好滴”。按照时间轴来分，幼教领域的培训业务，尤其是和数据相关的，并不多，这块其实最重要的是 hold 住家长。从培训角度说，幼教是有半径的，小孩子只能就近学习，再优质的资源也没办法，那他们的数据，只能通过线上这一块，由家长和学校互动。目前，A 股上市的全通教育，主营业务“家校通”做的其实就是类似的生意，只不过他没做幼教，但是这个模式是成立的，他们平台上的数据，就非常有价值。目前我们还没有在幼教这块看到数据资产特别有价值的投资对象。但是，我坚信这块肯
13、定会出来某个公司，而且他们一定是个纯线上的公司，同时是个“重数据”公司。k12 我说了不看了，但是对于课外辅导和培训来说，优质内容还是非常重要的。在这里，大数据其实有两个切入点，一个是优质课程，一个是模拟考试。考试部分说过了，课程部分我想在这里说。优质的 k12 辅导课程，必须是和原有课堂学习不一样的。我们现在犯得很多错误，是因为我们在照搬以前的经验，而互联网的出现，恰恰是要做出点颠覆性的东西出来，课程，这个领域是我们能遇见到的，最慢变化的领域。高等教育、职业教育：在这些领域，我认为职业教育最有可能成长起来，一是他有先天的付费基础，二是用户天生有在线能力。最近复兴资本投了慧科教育（开课吧）20
14、00 万美金的 A 轮，我觉得这个 deal 是明智的。他们主打泛 IT，而且线下根基稳 020 基础好，同时线上做的很棒，可以说基本符合了我刚才说的选公司标准。而且这样的公司，他们的数据是非常有价值的。对一个客户的深度开发，会带来后端不断的续费。续单率高，持续收获，多种经营，这样的生意前端就可以玩互联网最擅长的免费，而后考后端赚钱。不管慧科未来会不会成功，这种商业模式的逻辑是成立的。最后总结一下，在培训这个领域，数据资产，或者说大数据方法，比在教育领域要更有生命力。培训更市场化，也更容易被互联网化，因此也就更容易被数据化。但是反过来，在公办教育领域，机会也是巨大的，这个机会是教育管理的 IT
15、 化机会，很多不懂教育的厂家会在这波浪潮里面起来，因为他们懂管理。12、互动内容 Q&A：Q：您认为 EDX 模式，或苹果公司“iTunesU”、iBookstore 系统会颠覆学校吗？A：我不认为单一的技术会颠覆学校，其实 ibookstore 本身正是适应学校教学的产物，他不过是教材的电子化和 2.0 版本，还不是颠覆。颠覆教育的一定是从教学方法开始，从根基动摇。Q:能不能说一下 K12 考试测试这部分，我觉得这个市场还是很大的。做好学校工作的话，O2O 很现实.A：我先回答冯达兄弟的问题。这是很好的问题，这块市场也超级大。但是有一个很严重的问题是标准。一旦涉及到考试，标准化是最重要的问题
16、，k12 领域的教材有多少，大家猜一下广东和广西的教材都不一样。因此，其实 k12 不存在标准化考试，这是个很头疼的问题，这个问题最早遇到的是好未来，也就是学而思。Q:我目前觉得猿题库的思路很对，但是它渠道不对。A:在没有互联网的时候，他们就想考教辅和教材来统一市场，结果，没做到。他们在线下都没做到的事情，我们在线上，一样做不到。回答完毕。补充最后一点，单一学科有可能突破。尤其是数学。因为他产品可以做的最标准化。Q：投资教育大数据系统能否解决孩子课业负担重的问题，感觉学校这种填鸭式教育很悲催，学习源于情趣引导，或如何解决因人施教？A：中国教育，一定是先释放制度红利，再释放技术红利。现在的中国教育，类比一下，还在改革开放前，这个时候需要的是邓小平这样的人物，通过体制改革，释放生产力。在这个方向，我坚定不移的相信，现在的美国，就是未来的中国。未来最好的教育，一定是私立教育机构提供的。石家庄有家企业，精英教育集团，就基本上具有了这种雏形，从幼儿园到大学，一手做了起来，而且都非常成功。我觉得私立办学的体制问题解决之后，真正的素质教育才能迎来春天。Q：纯在线的职业教育怎么
