大模型,能給在線教育講個新故事嗎?

風辭遠
隨著多部門陸續(xù)印發(fā)關于支持、規(guī)范在線教育行業(yè)的發(fā)展政策,以及“雙減”的目標被明確,原本火熱的在線教育行業(yè)迎來了重整頓、重合規(guī)的新階段。野蠻發(fā)展的在線教育多年以來首次出現(xiàn)了市場規(guī)??s減。

本文來自微信公眾號“腦極體”,作者/風辭遠。

記得ChatGPT剛剛推出的時候,我見到的第一個應用案例是這樣的:

一位IT工程師朋友發(fā)朋友圈,說要帶孩子出去郊游,但老師布置了作文。于是他干脆讓ChatGPT寫了一篇替孩子交差,不僅沒被發(fā)現(xiàn),還得了高分。

這個方式當然不太可取,但告訴了我們一個道理:只要為了孩子,為了教育,家長是非常愿意探索AI技術的。大模型想要落地應用,教育絕對是不可多得的機會。

這個判斷也被OpenAI所證實。今年8月,OpenAI首次發(fā)布特定行業(yè)的ChatGPT使用指南。這份指南就是面向教育行業(yè),指導教師ChatGPT的工作原理、提示詞使用以及解釋局限性,幫助教師用AI技術輔導學生學習。

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OpenAI創(chuàng)始人奧特曼也認為,他本人特別看好的AI應用領域有兩個。一個是醫(yī)學顧問,另一個就是AI個性化教育輔導。

能做題、能對話、能寫作、能進行知識搜索與整理的大模型,似乎天然與在線教育場景有著緊密的磁力。

那么,在大模型商業(yè)化元年的2023,大模型是否為相對低迷的教育市場帶來了新的故事?目前這一領域的產(chǎn)業(yè)格局怎樣?面向2024,持續(xù)發(fā)展的機會與難點分別是什么?

我們來一次性解決這些問題。

目前的市場格局

2021年以來,隨著多部門陸續(xù)印發(fā)關于支持、規(guī)范在線教育行業(yè)的發(fā)展政策,以及“雙減”的目標被明確,原本火熱的在線教育行業(yè)迎來了重整頓、重合規(guī)的新階段。野蠻發(fā)展的在線教育多年以來首次出現(xiàn)了市場規(guī)??s減。

在此后的發(fā)展中,在線教育普遍更重視科技層面的能力,相對淡化原本的師資、分數(shù)、規(guī)?;雀偁?。在這樣的背景下,AI教育就成為在線教育的“過河之橋”。尤其當大模型技術在2022年爆火之后,“大模型+教育”這個新風口瞬間打開,迎來了各家廠商的重點關注。回顧整個2023年,中國市場已經(jīng)涌現(xiàn)出了第一批這個風口的探索者。

今年5月,科大訊飛發(fā)布了星火認知大模型1.0。認知大模型基于星火大模型架構,可以實現(xiàn)AI批改作業(yè)、AI口語對話等能力。隨后,科大訊飛在大模型+教育領域進行了多次升級,布局包含了模型側的軟件能力,以及學習機的硬件提升,還有G端、B端市場的解決方案。

7月,網(wǎng)易有道推出了“子曰”教育大模型,隨后發(fā)布了一系列搭載“子曰”教育大模型的應用。其中有口語教練Hi Echo、LLM翻譯、AI作文指導、語法精講、AIBox、文檔問答等。11月4日,網(wǎng)易有道“子曰”教育大模型通過了相關備案。

同一批通過備案的,還有好未來旗下的學而思大模型MathGPT。隨后,MathGPT從內(nèi)測階段轉為全面對外開放,在學習機中上線了包括AI對話學、AI講題助手、中英文寫作助手等功能。

稍早之前,還有作業(yè)幫發(fā)布了銀河大模型,希望將大模型能力覆蓋到多個學科以及學段當中。

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至此,我們可以看到,參與到大模型+教育探索中的企業(yè)雖然不多,但已經(jīng)囊括了在線教育的主要參與者。其中包括傳統(tǒng)教輔機構轉型數(shù)字化、在線化,也包括積極布局教育領域的互聯(lián)網(wǎng)公司、AI公司,同時還有專注于在線教育的平臺。

多家公司的布局中,也讓我們看到了大模型+教育,較此前的AI教育、在線教育究竟有什么不同。這個賽道中的新故事,發(fā)生在以下幾個方面。

機遇一

大模型落地硬件

大模型的特點是數(shù)據(jù)量龐大,所需算力規(guī)模龐大,因此在云端調用大模型有著對網(wǎng)絡環(huán)境、服務器能力的一系列考驗。相較于讓孩子在教育輔導中等待,家長會更傾向選擇能夠流暢使用、不卡頓的專用硬件。與此同時,教育硬件專用也可以讓家長把控孩子的學習進度、調用目的,避免受其他因素干擾。

這樣的邏輯,讓大模型與專屬硬件的結合必要性,比以往的在線教育、AI教育更高。大模型需要專用硬件的算力支持,同時大模型也能提升學習機等教育硬件的使用價值。二者天然的結合關系,構成了大模型+教育賽道的第一個機會點。

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在這個領域,很多大模型+教育類的玩家都有布局。比如科大訊飛在發(fā)布訊飛星火認知大模型V3.0時,同步發(fā)布了英語AI答疑輔學功能。這一功能就率先落地在訊飛AI學習機中。目前來看,科大訊飛已經(jīng)在AI學習機上布局了英語口語陪練、中英作文批改、數(shù)學互動輔學、百科自由問答、親子教育助手、智能編程助手、創(chuàng)意繪畫伙伴、英語答疑輔學8款基于大模型的教輔功能,可以說已經(jīng)基本打通了大模型與專屬教育硬件之間的通道。

同樣地,學而思等廠商也在學習機一側發(fā)力。雖然目前市場還沒有明確共識,但大模型+學習機這個概念,或許將在不久后得到非常強勁的商業(yè)關注。

機遇二

口語練習

如果有人問,想要試試大模型+教育學習,哪個能力最為推薦?至少在今天答案應該是統(tǒng)一的,那就是練習口語。

口語練習一直是傳統(tǒng)教育中的弱勢項目,它非常依賴書本之外的發(fā)聲、語感、對話邏輯等能力。好的口語教師非常難得,而無論是線下還是線上,口語外教都良莠不齊,真?zhèn)文妗_@種情況下,用大模型練口語,無論在學生還是白領群體中都得到了廣泛“安利”。

大模型相比于傳統(tǒng)的TTS軟件發(fā)音更準、語感更好,并且可以生成大量內(nèi)容,實現(xiàn)AI與練習者持續(xù)對話。甚至還可以模擬不同的場景與語境,幫助練習者進行有目的練習、應試練習。

在口語練習這一點上,大模型+教育確實比傳統(tǒng)的AI教育有了極大的進步。很多調用開源大模型的口語練習APP井噴式發(fā)展。而大模型+教育領先的頭部玩家,自然也不會放過這個機會。

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目前來看,擁有自研大模型的幾家教育企業(yè)都在布局口語練習這個節(jié)點。比如網(wǎng)易有道旗下的子曰大模型。今年10月,搭載子曰大模型的“口語私教”Hi Echo推出了獨立App和微信小程序,已經(jīng)有獨立發(fā)展的態(tài)勢??拼笥嶏w的星火認知大模型,也著重打造了英語口語陪練能力。

在這個領域,選擇自研教育大模型的企業(yè),主要問題是需要面對通用大模型的競爭。或許只有依靠教育領域的多場景、多功能優(yōu)勢,才可以抵消在口語對話這個單點上的持平,甚至劣勢。

機遇三

個性化AI輔導

“傳統(tǒng)的在線教育是你去理解程序,大模型+教育是AI理解你和你的孩子。”

相信不久之后,這樣的推廣話術會在大模型+教育的普及過程中被反復使用。相比于傳統(tǒng)在線教育缺乏互動、缺乏個性化的問題,大模型帶來的改變是一定程度上實現(xiàn)基于AI的個性化教育訂制。

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這種可能性的存在,也是OpenAI重視ChatGPT在教育領域應用的核心原因。目前階段,基于大模型的個性化輔導還在探索中。主要落地方案是在學習者與AI對話的過程中,發(fā)現(xiàn)學習者的知識盲區(qū)、知識錯誤以及邏輯漏洞,再讓大模型調取解決方案,比如給出針對性的測試題目、重點講解錯誤知識點等。這種應用形態(tài),實現(xiàn)了一定程度上通過大模型來模擬真人教師的輔導效果。

當然,想要實現(xiàn)以假亂真的個性化輔導還需假以時日,但這種能力毫無疑問是大模型+教育風口中最具想象力與未來潛力的一環(huán),并且已經(jīng)有了一些探索。比如學而思就在學習機中部署了AI對話學功能。這一應用基于MathGPT的解題和講題能力,可以通過學生與AI的對話交流,分析出學生在解題中的知識薄弱點,從而針對性進行解答。

大模型不僅懂知識、懂答題,還能夠懂學生。這是一條大模型+教育的長期賽道。

機遇四

把在線教育帶入主觀題

大模型為在線教育帶來的改變還有一點。那就是此前很多難以通過在線搜索、AI工具來完成的教學任務,現(xiàn)在可以通過大模型來完成,比如中英文寫作、論述題解答、復雜數(shù)學題解析。這一類具有非標準化、非固定化特征的“主觀題”,恰好是發(fā)揮大模型泛化能力的舞臺。

于是我們可以看到,各家紛紛上線了AI講題助手、AI寫作助手等功能。這些功能的價值在于將在線教育的邊界進行了拓展,開始更多參與到主觀性、邏輯性、創(chuàng)造性的教學當中。

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但這個領域也引發(fā)了大模型+教育類應用的爭議。其一是大模型的內(nèi)容生成具有模式化、套路化的問題。如果學生長期使用這類功能,是否意味著對獨立思考與個性化創(chuàng)作能力的扼殺?另一個問題是大模型的主觀題回答正確率還有待提升,經(jīng)常出現(xiàn)過程錯誤結果正確,過程與結果之間沒有邏輯關聯(lián)等現(xiàn)象。熱愛“胡說八道”的大模型會不會誤導學生,這也是一個問題。

未來發(fā)展與潛藏問題

如果說2023年大模型+教育賽道解決了有和無的問題。那么在2024年,就需要解決能否發(fā)展壯大,能否實現(xiàn)商業(yè)化閉環(huán)的問題。

面向未來,大模型+教育類的企業(yè),最重要的是走通三條路:

1.技術升級之路,在教育垂類實現(xiàn)大模型的“智能涌現(xiàn)”。

大模型的核心價值在于泛化性,因此將通用大模型打造為教育產(chǎn)品事實上是完全可行的。那么自研教育類大模型的技術出路,就是要在教育這個垂直領域證明大模型的泛化能力,完成通用模型無法替代的價值。比如一個模型打通多種教育場景,實現(xiàn)AI“有記憶教輔”。再比如可追溯、可自證權威性的大模型+教育功能。

2.市場規(guī)模之路,完成大模型+教育的商業(yè)化普及。

目前階段,大模型+教育更多還是作為學習機等產(chǎn)品的新賣點,其本身的商業(yè)化空間不夠堅實,需要探索更多商業(yè)化方案。根據(jù)以往經(jīng)驗,能夠在特定領域制造一次大模型+教育的熱點事件,證明大模型較比其他教育產(chǎn)品的超前性,并在家長群體之間快速發(fā)酵,可能是最為有效的方案。

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3.商業(yè)模式之路,大模型+教育走向教師與學校市場。

以學習機、APP為代表的大模型應用,更多集中在學生、家長市場。但事實上,大模型還可以在智慧校園、教師助手等領域落地,從而拓展大模型在教育領域的商業(yè)模式寬度。比如很多教師需要完成的教案設計、作業(yè)布置、公文寫作工作,都可以由大模型來完成。將這些能力進行整合封裝,形成面向學校的整體解決方案,也是未來的可探索路徑。

當然,大模型+教育雖然前景光明,但也面臨著諸多難題。比如AI教育此前被普遍污名化、濫用化的問題在現(xiàn)階段依舊沒有解決。很多家長無法區(qū)分AI教育的真?zhèn)?,更遑論了解大模?教育的細節(jié)。大模型+教育的玩家,必須用過硬的教育應用,而非概念上的包裝宣傳去打動客戶群體。

另一方面,大模型+教育的商業(yè)化能力還值得懷疑。大模型本身的成本投入,短期可以從支撐股價等因素來獲得回饋,但長期的業(yè)務回饋還有待探索。此外,大模型答題不準、胡編亂造等問題依舊沒有得到完善治理,能夠在這個領域發(fā)力,或許將成為相關企業(yè)差異化競爭力的來源。

而跳出大模型+教育這個產(chǎn)業(yè)圈層,站在局外審視大模型與教育的結合,或許會發(fā)現(xiàn)更多有趣的未來線索。

比如說,今年上半年有一份調查報告指出,有89%的受訪美國學生都在用ChatGPT來完成作業(yè)。ChatGPT一時間在全球教育界人人喊打。在國內(nèi)也是一樣,越來越多的各年齡段學生學會了利用AI大模型考試作弊、代寫作業(yè)。

不久前聽說,甚至有家長為了防止孩子用AI寫作業(yè),專門用帶AI識別能力的攝像頭來檢測孩子用手機的目的,可以說是用魔法對抗魔法了。如何避免孩子用大模型作弊、偷懶,似乎又是教育領域的另一個故事了。

而向著大模型+教育的更深處?;蛟S我們還是要問,如果從客觀題到主觀題,大模型都能夠完全掌握,隨時提供答案。那么這些知識,真的還有被反復教育的必要嗎?

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