AI+教育公司扎堆融资,AI到底是助力还是追赶风口?

虎嗅网2018-01-13 07:00808

想一个场景:一个七岁的小男孩,已经认识不少字读了不少书,有广泛的阅读兴趣,这时候是该给他看三国演义,还是看莎翁的十四行诗?


这对现在的80后、90后父母确实是个挑战,孩子的成长离不开书,离不开阅读,但给孩子看什么样的书合适,实在是没有科学的办法。数据显示,2016年国内图书市场上针对少儿的图书多达15.28万种,怎么选合适?这时候年轻父母们或许需要求教于分级阅读类教育产品。


分级阅读,即按照少儿儿童不同年龄段的智力和心理发育程度为儿童提供科学的阅读计划,为不同孩子提供不同的读物,提供科学性和有针对性的阅读图书。


在国外,分级阅读是一个百亿美金的赛道,相关产品覆盖了美国90%的K12学校,不管是这种学习方法还是商业模式都已经被验证。


在国内,“不知道给孩子选什么书看”的刚需,令中国家长对“分级阅读”呼声渐高。毕竟,阅读内容很大程度上影响阅读效果,书太难会打击孩子自信,丧失阅读兴趣;太容易又无法激发阅读潜能,不利于获取知识。


这几年,伴随教育赛道创业的持续升温,国内大多数教培企业都借鉴国外已有的分级阅读标准在英文领域进行尝试,搭建了个性化的英语阅读平台,可开创中文分级阅读这事却多年没人敢碰。


去年12月初,聚焦在中文分级阅读的教育科技公司考拉阅读宣布,已完成由启明创投和GGV纪源资本共同投资的近千万美金A轮融资,此笔融资也是分级领域内的最大额融资。



考拉阅读成立于2016年,开创了中文领域的分级阅读教育,并实现了中文分级阅读底层标准的搭建及其产品化。


考拉阅读所运用的底层技术,仍是人工智能,其创始人兼CEO赵梓淳曾表示,国外分级阅读已经有了十几年的基础,中文分级阅读想要迎头赶上,只有借助人工智能才能做得到。


然而,人工智能真的能解决中文分级阅读标准问题?在中国,分级阅读是一个多大的市场?


本期虎嗅圆桌嘉宾--考拉阅读的创始人兼CEO赵梓淳为你讲述:金融出身的海归创业者如何搭建团队,从0到1打造一款真正具有教育特性的分级阅读产品?为什么之前中文分级阅读的发展一直处于萌芽阶段?如何通过教育技术的深度融合革新传统的阅读培养模式?分级阅读领域的现状及未来发展方向是什么?


无论你是对于“AI+教育”感兴趣,还是对于孩子该读什么书感到焦虑,都可以来听一听本次圆桌嘉宾的分享。


做中文的分级阅读势在必行


国外在分级阅读领域进行了几十年的研究,已经到达比较成熟的阶段, 85%以上的英美学校采用Lightsail、Renaissance等分级阅读产品指导学生更科学地进行阅读,并取得显著成效。


而反观国内,对学生的阅读培养依旧采用非常传统的“一刀切”模式,忽略孩子阅读能力和阅读兴趣的差异,按年级或年龄推荐相同的书目,很多书店给童书分级,只能给出诸如“适合8岁以下孩子阅读的童话书”等基于感性、经验基础的文字建议。


但实际上,所处地区、成长环境、学习条件等客观因素会造成孩子阅读能力上的巨大差异。因材施教、因才阅读是必要的,可以让孩子循序渐进来加强阅读能力,既不耽误时机,也不拔苗助长。


而如何对学生的具体状况和浩如烟海的读物进行有效的匹配?靠人力肯定不行,工作量太大,也太依赖经验。这种领域还是人工智能靠谱。一套能够精准定位学生阅读能力、将图书进行精细化难度分级并将二者对应起来的的中文分级阅读标准,未来必会在阅读领域扮演重要角色。


同时,分级阅读也在迎来政策的春天,《全民阅读“十三五”时期发展规划》《全民阅读促进条例》中明确提出应在中国儿童中推广分级阅读,在英文分级日臻成熟、人工智能如火如荼的今天,中文分级阅读实在有必要加强研究了。


如何创建中文分级阅读标准?


英文分级阅读标准的创建用了将近十年的时间,由于英文和中文有着本质的区别,如果用传统语言学加统计学的方法来做,中文分级阅读标准的建立需要十到二十年的时间。


为了减小这个时间差,考拉阅读汇集机器学习、语言学、心理学三方面人才,借鉴美国的原生理念,采用了现代AI技术,从科技和数据的角度来进行底层标准的搭建;同时运用大数据思想,通过互联网平台系统日积月累地收集用户使用数据,不断实时地更新ER Framework的系统参数,从而可以使难度感知更精确,就如同AlphaGo能在不断对弈的棋局中实现自身能力的进化。


个性化学习是教育科技产品的重要指导思想,而分级阅读标准的建立是实现个性化阅读的第一步。

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