日前，第二届科技创新高峰论坛在沪举办，在线教育企业iTutorGroup受邀参加，iTutorGroup集团首席运营官汤峥嵘在参与论坛讨论时表示，技术创新对于在线教育行业至关重要，深度应用AI技术实现个性化教学，为学员带来更好的学习体验。
AI应用解决教育规模化和个性化难题
“两千多年前，孔子就提出‘有教无类’和‘因材施教’的两大愿景，用今天的话来说就是教育的‘规模化’和‘个性化’”，汤峥嵘在论坛上表示，孔子穷极一生只培养出72位门徒，没有实现规模化。而在随后两千多年的历史中，造纸术、印刷术、学校的出现，使得教育变得越来越普及，但又难以兼顾每个人的个性发展。
“比如50人的班级，头部和尾部的学生很难获得真正符合他们需求的教学内容，老师所教的内容针对的是处于中间的大多数学生”，汤峥嵘表示，今天的传统教育在个性化和规模化上依然存在矛盾。
随着AI和大数据技术在教育场景的深度应用，规模化、个性化并行发展已经成为在线教育的发展趋势。iTutorGroup应用AI技术，为学员建立个性化的学习路径，同时实现了规模化发展。
在选择老师方面，当前，大部分在线教育机构都是让学员选老师。一旦老师数量达到一定规模，学员就需要花费巨大的时间成本来寻找适合自己的老师，但并不一定能抢到这名老师，长久下去导致生源向少量所谓的“好老师”聚集，极容易造成老师利用率低、马太效应等问题。
iTutorGroup借助AI算法和大数据技术对师生进行匹配，每位学员都能拥有最合适的老师，解决了“抢老师”的恶性循环。同时，学员可以通过收藏喜欢的老师，固定在喜爱的老师群体中上课，以达到更好的学习效果。
iTutorGroup应用AI的另一个方面在于一对多个性化课程。当前，大部分在线教育机构都是采用一对一教学模式，同质化竞争激烈。少数机构也提供一对多的小班教学模式，但只能做到固定老师、固定学生、固定时间上学，由于同班同学的学习进度和偏好不同，导致最终的教学效果并不理想。汤峥嵘表示，要实现一对多并不困难，但要同时实现一对多和个性化教学的技术门槛比想象中难度更高。每一位学生都有多维度的标签，比如对于老师、教材、同学的偏好各有不同，要能够精准匹配、弹性调整对于技术有极高要求。
技术自研是成功关键
数据是应用AI的基础， iTutorGroup早在1998年成立之初就为学员、教材、老师设置精细化标签，随着技术的发展，语音识别、表情识别、课后评鉴等多项应用帮助平台采集每一个细分学习场景的真实数据，不断完善AI算法。
汤峥嵘介绍，十几年前iTutorGroup建立了实时监控中心，全年无休24小时运行，监测不同学员的课堂学习情况，精准掌握学员每堂课的连线稳定度、学员开口时长等数据。应用AI算法，系统可以智能预测每位学员需要被服务以及课程顾问需要投入的关怀要点，做到预测式客服而非补救式客服。
此外，监控中心有一个 “3R”法则，一旦学员在上课过程中遇到任何问题而发出求助信号，员工的响应时间（Response time）、修复问题的时间（Repair time）都按秒计算，通过人工及时介入服务，问题的首次解决率（Reliability）超90%。
iTutorGroup成立于1998年，先后获阿里巴巴、淡马锡、GIC、中俄基金、高盛、银翎资本、启明创投等企业和机构投资，旗下品牌包括TutorABC、vipJr、vipabc等，为用户提供英语、数学、语文、编程等真人在线互动课程。iTutorGroup现拥有2万多名外籍顾问，每年提供近3000万堂在线课程，服务人次近1.8亿，客户遍及全球135个国家和地区。
