吉吉吉吉11月18日报道

11月14日，在GET2018教育科技大会以“碰撞与进化”为主题的分论坛上，iTutorGroup COO唐峥嵘为观众带来了题为《在线少儿英语教育的下半场：教育为主，AI赋能》的演讲。

唐正荣认为，教育行业需要解决的是个性化与规模化同步发展的问题。

以下为唐正荣演讲精选：

今天想跟大家分享一下iTutorGroup旗下的vipJr品牌，我们如何看待青少年教育行业，如何让自己与众不同。

其实今天这个环节的主题（红海语言培训，孩子才是王道）是显而易见的，现在青少年教育发展非常快，很多公司都参与其中，有的针对非常小的年龄段，有的针对更大的年龄段，其实这是一个非常拥挤的赛道。

今天我想跟大家分享一下，在这样一个拥挤的领域，我们怎么看待这个问题，我们试图做一些区分，也希望给同行们提供一些参考，因为我们最终是希望共同建设这个行业。

当前的几种趋势

1. 年龄更小

首先我觉得整个少儿英语市场一个非常大的趋势就是学习年龄的低龄化。以前可能叫青少年英语，大家觉得学英语可能要小学以后才可以开始学，但是现在基本上从出生就可以开始了。我觉得未来甚至可能在宝宝出生之前就要做胎教，这可能是这个市场的一个特点。当然这个特点不只限于这个市场，我觉得所有的市场都有这个问题，因为中国家长是全球最焦虑的家长群体。我觉得这个问题没有办法解决，这是一个大的趋势。

2. 同质化

第二，我觉得现在因为年龄层低，所以推出的产品也很多。但是我觉得在消费者眼里，大家的产品都很类似。比如我们针对学龄前到小学年龄段的产品就很多，比如vipJr。我在地铁上看到过广告，基本上坐地铁就能看到我们这个行业。大家的广告都是相互比较，最后做广告的公司可能就赚得盆满钵满。

3.门槛低

另外我个人觉得很多公司的进入门槛其实比较低，这是一个长期发展的问题。

4. 快乐是首要的

因为年龄小，学习本身就是一件痛苦的事情。我经常在外面跟别人分享，学习本身其实是反人类的，我自己也不喜欢学习。我觉得让学习成为一件快乐的事是每个公司都希望做的，但有时候可能做得过头了，变成了以好玩为主。毕竟小孩子还是要学英语。

以下是我看到的一些当前趋势。

VipJr的差异化“玩法”

我跟大家分享一下我们是如何在这个红海、在这个趋势中做出一些改变的，我想跟大家分享一下我们是如何做到的。

首先，我认为我们应该做正确的事情。

什么是正确的事情？不一定是市场上最火的事情，最容易做的事情就是正确的事情。我们试图把教育定义为客户需求和教育本身平衡的结果。我们不能完全听客户的话。它不像有些行业，必须以客户为第一。如果一定要以客户为第一，那么在学校，学生就应该反抗，告诉老师，你不应该这样教我，不要每天给我布置作业。所以，必须有这样的平衡。

1. 教科书

第一件事肯定是打造教育行业最重要的教材。

幼儿教材其实是最复杂的，因为很多人觉得中文教学，特别是对没有基础知识的小孩，一定要从26个英文字母，几百个英语单词，一点点语法开始，我相信今天在座的各位，大概都能靠这个核心教材过关。

但是2017年我们花了几百万美元从牛津出版社买下了三套教材的版权。其实这个事情很多公司都觉得不可思议。如果你教这些东西，为什么要买三套？我们到现在调查了几百套教材，我们认为这三套是最受欢迎的。国内很多双语学校、国际学校都在用这些教材。我们买的是电子版，是网上的。所以，这是第一件事。我觉得大家应该反思一下教材是否值得去区分。当然，我们认为好的，我们还是会继续购买。

2. 标准

今天做教育，总要有一个标准来衡量你的成绩好不好。其实英语学习本身就有自己的标准。首先我给大家介绍一套标准，我叫它native-speaker CCSS，这个是我看很多公司都在用的标准，它是一个美国的标准。这是它的网站，我也把首页截图给大家看。

CCSS是美国一家公司试图把美国50个州的标准统一起来。大家知道，美国其实50个州有50个标准，不像中国一个标准可以到处用。美国有50个标准，想把这50个标准统一起来，就搞出这个标准。

但是上面写的那些大大的英文字母，是为美国学生的成功所准备的标准。所以，如果我们把它分解开来，再仔细看，英语就叫English Language Art，美国人学语言就跟我们学中文一样，中文肯定不是学对话的，所以我觉得英语的标准其实对我们中国人来说是有点高的，关键它不光有英语，还有其他的东西，因为它是统一的，它里面真的有数学，有些中国公司会把它搬进来，抄袭。

我先看幼儿园对数学的要求，数数是中国小朋友的数学，他们可能到幼儿园大班就会乘法，但是数数的要求可能太低了，所以对英语的要求很高，但是对数学的要求太低了，还有一系列的标准。

我们其实选了一套欧洲的标准，大家总觉得美式英语最好，口音最好，为什么不选一套欧洲的呢？对于大部分欧洲人来说，英语不是他们的母语。其实这样的标准还是值得借鉴的。所以，我们把CEFR标准稍微扩大一点，核心就是我们常说的听、说、读、写。我们学英语时候，还是要在这几点上下功夫。所以，我觉得第一点，我们还是坚持标准上的差异化，我们觉得还是要坚持这个不那么性感的标准。

3. 效果

我们做了一个小演讲课，让孩子们讲故事。事先给他们一张图，让他们试着用自己的话讲故事。没有事先写好的脚本，老师教他们。所以，这是我们对效果的投资。我们认为学习英语有上述的标准，但真正检验其效果的其实是说话的能力。

这是一堂演讲课，有三个孩子参加。我们也把这种演讲课放在微信上，因为我们要求牛津科学新课程要求孩子们上演讲课，这是必修课。即使词汇量很少，他们也要准备，给他们看图，用他们自己的语言讲。

大概一个月后我们会组织一个小比赛，他们会给家长、爷爷奶奶们做阶段性直播汇报。这个就是大家在微信上看到的演讲比赛，他们会给大家做示范。所以这是第二件事。我们在效果上做了一些投入。

我刚才给大家做了简单的介绍，我觉得虽然这是一个红海，门槛看上去不是那么高，但是可能大家要去思考怎么把门槛提高起来，怎么真正做出一个让消费者觉得最终是有效的东西。

vipJr 对人工智能的投资

我跟大家介绍一下我们在人工智能方面的一些投资，因为我们相信人工智能能够对教育行业做出进一步的改进和改变。

第一，在微效果方面，也就是课堂上的一些改进，很多公司已经在做类似的事情了。比如我们对老师的表情的分析吉吉英语外教一对一 「GET2018」iTutorGroup唐峥嵘：红海市场，用差异化拉高门槛，不是我们实施之后再去分析，做完了之后可以交给教研组去管理老师。我们在教学的时候，引入了实时的，比如说道具，我们在各种APP上都有，我们把它们引入到课堂上，让上课更加有趣，这样就提升了微效果。

第二，宏观效应。每个类都是一个具体的微观问题，但是宏观如何改善呢？我用另外一个行业给大家做一个对比，可能大家更容易理解。我画的左边其实是现在大家用的出租车，比如滴滴、Uber等共享公司，右边就是我们自己。

我们遇到的第一个问题就是学生怎么选老师，因为我们已经有两三万外教。现在大部分公司都是让学生选老师，以前一直都是很正常的，因为线下都是这样选的。一个线下教学机构有20个老师、30个老师、50个老师、100个老师，他开课表写出来吉吉英语外教一对一，学生自己选，这很正常。但是当我们有两三万老师的时候，我们怎么选呢？那么我打个比方，如果你今天拿出一个打车软件，让你选一个司机，你觉得效果会怎么样？肯定会出现几个奇怪的事情。

第一，你觉得有些司机特别好，就收了。你说你专门要这个司机，这个司机好到什么程度？比如你上车的时候吉吉英语外教一对一，车上给你倒了一杯咖啡或者茶。问题是这么好的司机，肯定不止你一个人喜欢，很多人都喜欢他，所以你收不到他。我们现在这个行业，很多都面临这样的问题。如果把老师打通，互联网会加速80/20原则，顶级老师里就只剩下所谓的好老师，你收不到。剩下90%的长尾老师，虽然没人要，但是不代表不好，因为他们的分数是积累起来的，就像今天在淘宝买东西，你肯定不敢去今天刚开的店买，因为没有评价。这是第一个问题。

我们采用动态匹配，其实跟这些算法是一样的，我们计算出我们认为哪个老师最适合你。用今天的话来说，我们自认为更了解你。其实我们认为静态的信息不足以让你知道哪个老师更好。我们完全相反，我们做了一点颠覆，就是我们不让学生选老师，我们帮你选老师。不过你不用担心，因为学生每节课都可以给老师打分，一旦你打低分，我知道你肯定不喜欢他。我有两三万个老师，你下次还可以换一个你喜欢的老师。这个其实是一个动态的做法，跟打车软件一模一样。

第二，现在有所谓的搭便车，就是拼车。在教育行业，它对应的是一对一或者一对多。现在一对一非常流行，以至于很多人以为在线教育就是一对一，或者大班，一对多。这里的一对多，大多是指小班的概念，就是一对三、一对五等等，因为如果人数再多的话，大家就没法互动了。今天人这么多，我没法跟大家互动，没有办法。

一对多和拼车有什么相同点？如果这三个人拼车，每天早上肯定都是从同一个小区出发，去同一个地方上班。是可以的，但是这算拼车吗？显然不是真正的动态拼车。所以现在有的线上一对多小班，是固定模特、固定老师、固定同学、固定时间，我们觉得这个很不合适。

我前面提到了我们有能力匹配你的老师，所以我们又更进了一步。我们所有的3-6人的一对多小班都是动态计算的。因为我们也有成年人，成年人的需求是有很大差异的。我们知道这些人的英语水平肯定是差不多的，时间也差不多，英语水平也肯定是差不多的。他们的工作肯定是差不多的。比如学技术的和学金融的可能行业不一样。他们甚至对老师的要求也是不一样的。有的喜欢英式口音，有的喜欢美式口音。我们把这些偏好都记下来，确保这个班的这些学生是极其相似的，然后我们通过这种方式给他们匹配教材和老师。

最后一类是，如果出租车和公交车一样走固定的路线，我们也会觉得很奇怪。但是在线上或者整个教育行业，我们一直都是靠纸质书来上课，所以我们把课程叫做线性课程。什么是线性课程？这本书是从第一页翻到最后一页的，所以我们的课也是从第一课翻到最后一课。

我们有这种匹配的 AI 算法。我把它比作一个学生来上课，我把书的每一页撕下来，摊在桌子上，说：“请直接跳到第 10 页，下次跳到第 20 页。”所以我称它为动态、非线性、灵活的课程。你甚至可以回头，因为有些知识点彼此之间没有关系，没有必要先学哪个，后学哪个。

拿英语来说，学习过去时和将来时是两个知识点，可能没有直接的先来后去的关系，但是可能要先学现在时，它们对现在时有依赖性，但是没有先来后去的关系，所以不是完全线性的、连续的。但是因为过去我们依赖书本，书本只能从第一页翻到最后一页，所以我们的课程几乎都是这样。

这是我们用AI来提升宏观效果的一个简单介绍，我觉得这个以后会越来越流行。为什么呢？因为我们的非线性课程或者弹性课程，正在把知识点分解成越来越小的部分。我刚才说了我们可以把每一页都撕下来，接下来我们可以把每一句话都撕下来，我们真的可以做到这一点。你会发现每个人的学习能力都是不一样的。

我们拿一对多的小班来举例，本来这三个学生在一个班，很有可能，即使是固定的，其中一个学生是尖子生，学了三个星期之后，他觉得另外两个跟不上他了，或者觉得太轻松了，因为他学习能力强，明显不适合放在那个班，你应该让他跳级，所以我们动态的把他调到另外一个班。可能又有一个学习能力比较差的人，你总是把他放在这个班，他会感觉很累。这也是我们整个教育、大教育的问题，因为我们还不够个性化。

我再和大家分享几个比较有意思的，也许对你们以后从事英语行业有帮助。

这是我们成人班的一张图，这是一对三的小班，蓝色的是老师，她教三个学生。左边有一列数字，老师是25%，其他人分别是23%，1%，51%。这个百分比是实时计算出来的，这四个人，老师和三个学生，在那个班里，他们到目前为止的发言时间百分比。

我们给老师最直观的数据，告诉他们这三个学生给你的钱是一样的，所以你不要形成图中的例子，中间的学生讲了1%的时间，最下面的学生讲了51%的时间。这对他们不公平。你应该鼓励讲得少的讲多一点，讲得多的讲少一点。所以我们这样做了很久，效果很好。我们会给老师一个建议，是一个比较高水平的建议。对于比较低水平的老师，讲得多的老师，我们也建议你讲的时间不要超过一定的时间，把时间留给学生。我们有这个。

这个数据也是给大家的另一个建议，就是想办法用数据让你所有的事情都安定下来。所以，它为我们创造了一个新的价值。我们后来发现，真的有这样的学生，不爱说话，还有喜欢说话的。所以我们可以利用这些数据，进行精准匹配，让他们更好地组合。把一个爱说话的人和一个安静的人组合起来，其实还是挺好的。

我们认为大班课是存在互动性非常小的一个问题的一类课程。在线一对一的互动性非常高，但是从经济学角度来讲很难赚钱，很多课程是亏钱的。其实在线小班课，我们认为未来的趋势或者占比可能就是这样。两者不会消失，都会有需求，但是中间那个可能性非常大吉吉英语外教一对一，能够在整个规模经济下保持盈利，并且有很好的互动效果。但是它有一定的技术门槛，也就是我说的如何精准的把它们搭配在一起。

另外我想跟大家分享的是，除了英语吉吉英语外教一对一，我们还做了数学、语文、编程等，数学是我们继英语之后的第二大学科，这是我们现在的全学科平台。

最后跟大家分享一下我们对未来的一些思考。大​​家可以思考一下：第一，未来大家面临的问题就是知识其实是爆炸式增长的，知识太多了，你今天不可能全部学完，不像20年前、30年前，知识是稀缺的。教学方式肯定是完全不一样了，时间是碎片化的，这个我就不用多说了。最后，AI已经普及了，你还需要教什么？我们自己也在思考，我们现在教英语、数学，未来还需要教吗？AI能不能代替你翻译，这样你就不用学数学了？这些都是我们需要思考的问题。

我之前提到过我们的宏观算法，它解决什么问题呢？我觉得教育行业要解决个性化和规模化并举的问题。个性化早就有了，孔子已经有了七十二个弟子，他讲授的方式是个性化的，但是问题是他只能讲授七十二个人。你听他说他有三千个弟子，他只教了七十二个人。那我们怎么才能实现规模化的个性化呢？

第二，我提到了AI的挑战，我们认为AI不一定会取代老师，但是肯定可以辅助教学，所以我觉得整个教育行业都应该继续投入AI，这是我的分享，谢谢！

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