培训机构管理软件：本文将以网络教育为例，按照“人工智能技术——人工智能能力——应用场景”的逻辑顺序，分析:什么是网络小班化的人工智能+？

就像前几年的“互联网+”一样，最近两年，“人工智能“突然成了热门话题。一切都可以是人工智能，现在你正在和别人聊天。如果你不谈人工智能，似乎你跟不上时代。

作为“永远的风口行业”，教育行业永远不会放过任何风口上的任何概念。一夜之间，线下，网上，ToB，ToC，老牌机构和新企业都开始或多或少地谈论人工智能+的创新和转型。快速发展的组织也开始实施产品并投放市场。

当然，由于技术水平、经济实力、理解和设计深度的不同，每个家庭实际做的事情在深度上也不同。有些产品真的很棒，极大地提高了教育的效率和质量，还有很多产品人们看不到“人工智能”到底是什么。这导致了两种极端的印象:开口谈论人工智能+的人要么是顶级玩家，要么是骗子。

为了在当前嘈杂的声音中梳理出一条线索，本文试图以网络教育为例，从最底层的技术概念入手，按照“人工智能技术——人工智能能力——应用场景”的顺序，冷静思考网络小班中的人工智能+是什么。

人工智能技术 首先，就当前的“人工智能”概念而言，以下类别的技术更具代表性(以下只是示例)。

文本分析:从文本中提取特征词，并通过统计和机器学习方法进行量化，以促进对句子结构、意义、情感和意图的理解。 语音识别:根据不同应用场景的需要，人类语音被转换成计算机能够识别和处理的信息。 自然语言生成:从计算机数据中生成可用于人机交互的文本、图像或自然语言。 生物特征识别:通过对语言、图像、触摸识别、肢体语言识别等信息的处理，人类和机器之间可以进行越来越多的自然互动。 虚拟代理:机器人被用来代替人类做一些特定的工作。随着技术的发展，应用模式正逐步从简单的聊天机器人转变为更加先进和精细的分析、交互和执行系统。 决策管理:将规则和逻辑插入人工智能系统的引擎，用于初始设置和训练；以及通过持续维护和调整的辅助或全自动决策。 机器学习平台:提供算法、api、开发和培训工具包、数据和计算能力，以设计、培训和部署应用程序、流程和其他机器的模型。目前，它主要用于预测和分类。 深度学习平台:一种特殊类型的机器学习，由具有多个抽象层的人工神经网络组成。目前，它主要用于模式识别和分类应用。 机器人流程自动化:使用脚本和其他方法来自动化人类活动，以支持高效的业务流程。 人工智能优化硬件:包括从通用图形处理器到可编程器件(如现场可编程门阵列)，再到专用集成电路(如TPU)的定制设计、开发、嵌入和优化，使硬件设备能够有效运行面向对象的计算和执行。 人工智能能力 在第二步中，通过对上述各种人工智能技术的深入挖掘和组合，可以实现哪些人工智能功能(以下只是示例)？

智能语言和文字处理能力:如语音和文字识别、实时翻译、语音合成等。 计算机视觉:例如，人脸识别和美化、图像识别和自动处理、视频分析、各种光学字符识别等。 模拟和仿真技术:例如，各种机器人、自动客户服务系统、自动销售系统等。 智能决策:例如，实时操作流程管理和监控系统、数据可视化系统、一些业务决策引擎平台等。 智能硬件:如智能家居产品、智能可穿戴设备、具有自动驾驶功能的汽车等。 应用场景 第三步:在网上小班的教学和服务过程中，哪些环节可以(或可能)与上述人工智能技术相结合，为提高教学质量、效果、效率或降低成本提供服务(以下只是例子)？

就目前人工智能技术的发展水平和应用实例而言，可以从产品人工智能、服务人工智能和管理人工智能三个维度对各种人工智能技术和在线小班化应用场景进行整合和探索。

产品的人工智能方面 人工智能评估:

在线小班教学模式的核心价值之一是，它不仅提供了仅次于1V1模式的高度个性化的教学，而且提供了比学习更好的课堂学习氛围，同时比1V1模式更经济实惠。

为了达到这一理想效果，网上小班教学面临的首要问题是如何科学合理地进行分班，以保证基础水平和学习能力相近的学生被分成一个小班。

当然，根据学科的不同目的，这种学习能力需要细分为几个维度，如记忆能力、理解能力、分析能力、表达能力、应用能力等。而且，随着学习过程的不断深入，经过同一周期的学习，每个学生对本学期所学内容的掌握和上述能力的提高仍有不同程度的提高，并逐渐拉开差距。

因此，多维度、高精度的评价尤为重要。实际情况是，由于自身的实力和成本，许多网上小班产品在这方面基本上是流于形式，使用试卷、教师的手工面试(许多组织甚至销售人员或助教的面试，不可避免地会有不同的评价标准和不完整的评价维度)，甚至简单地根据年龄、年级或学生在学校的考试成绩来分班(K12对于分班或大班来说是可以接受的，而素质教育的小班必然会受到竞争对手的限制，只使用这种考虑)。

同样，在安排新入学班级时如此敷衍了事的组织在复课时基本上不会进行深入的重新评估，而是根据授课内容直接复课。这些操作很难真正体现在线小班的价值。长期以来，没有明显的外部训练效果。很难实现组织的高一次性转换率和更新率，并且不可避免地会陷入高客户获取成本的流动漩涡(无论如何都看不到效果，只有比谁花在广告上的钱更多)。

这是大多数网上小班组织面临的问题，而一个精心设计和维护的人工智能评估系统可能是解决这个问题的最有效的方法。

人工智能课:

如果我想享受1V1高度个性化的教学服务，而又负担不起高昂的教学费用，我该怎么办？

随着人工智能技术的不断发展，高度模拟的虚拟教师课程逐渐向我们展示了解决这一问题的希望。通过对学生学习数据的智能分析，并与学生库中的教学大数据进行比较，人工智能教师不仅可以根据需要提出教学和实践内容，还可以对学生进行有针对性的教学和培训。

同时，人工智能教师可以根据自己的需要改变自己的身份、形象和交流方式，并且始终保持耐心，无疑可以极大地激发学生的学习兴趣，减少学习的无聊和疲劳。

更重要的是，这种虚拟教师可以根据行业内最好的教师来设计和持续维护，真正实现名师的阳光。以前，网络教育的使命是让世界各地的儿童都能享受到最好的教育。

在未来，人工智能+网络教育所能实现的是，一些偏远地区的孩子不仅可以享受到最好的教育质量，还可以有专门为他们设计的课程和家庭作业，这些都非常便宜。

当然，不可否认的事实是，人工智能的常规班和真正的教师小班都有自己的优势。从目前的实施水平来看，这两者不能完全相互替代。

因此，目前的趋势是，从人工智能课程开始的公司正在开发小班课程，而从小班课程开始的公司正在学习人工智能课程。

这两种产品在同一家公司内共存似乎将成为一种趋势，这种结合基本上有两种形式:

市场营销中的劳动分工被用来获取不同的属性类别。与此同时，单位价格低、推广更容易、速度更快的人工智能类也可以作为私有流池，以消耗单位价格高的小类。 这种形式是产品的组合，也就是说，出售给学生的课程包包括一定数量的人工智能课和一定数量的小班。在让学生同时享受两种教学形式优势的基础上，产品成本进一步降低。 人工智能辅助教学:

对于网上小班来说，老师是个头疼的问题。

一方面，虽然这种形式没有1V1那么多的教师，但随着规模的扩大，大量的教师队伍是不可避免的。好老师既贵又少，经验少的老师会影响教学效果。一些组织会试图稍微扩大班级类型，以减少对教师的需求比例，但在扩大后，人们发现学生的体验再次直线下降！

同一个老师教同样的内容，在一个小班里增加2到3个学生，这种体验会下降到哪里？

主要原因在于教师现场控制能量的稀释。这个问题对于处于特殊低年级和低年级阶段的学生或者对于素质教育的内容来说尤其明显。低年级学生的自我控制能力和集体意识不足，学习素质教育的压力和意识不强。

对大多数人来说，学习本身就是一种反人类的劳动。与此同时，在线教育在现场氛围、现场控制方式和仪式感方面不如线下教育。因此，当班级规模稍微扩大时，老师就越来越难以准确及时地找出哪些学生眼睛模糊，哪些学生看起来模糊。在人工智能的帮助下，它已经成为许多解决方案之一，具有相对一劳永逸的属性。

人工智能的辅助教学体现在两个方面。一方面，辅助教学教师通过计算机视觉技术，随时跟踪学生的课堂状态，并给出预警，提醒和协助教师关注每个离家出走学生的课堂状态，实现干预和纠正。另一方面，通过对这些数据的收集、分析和比较，教学管理团队可以为教学内容、形式、课件、教学技能等的持续改进和优化提供支持和参考。

人工智能教学设备:

这部分主要涉及硬件教学产品的开发和更新。注重成本的硬件改造更多地集中在在线教学、双师型教学和ToB场景中。目前，实体辅助教学机器人和虚拟现实设备的开发和应用是在线小班场景的主流，产品质量参差不齐。真正的人工智能产品仍处于概念和最有价值产品阶段，暂时不会讨论。

人工智能服务 与产品的人工智能相比，在服务的人工智能领域，各种人工智能场景在实际开发和使用中似乎更加频繁和广泛，许多企业通过这种方式取得了巨大的成功。

自动作业修正:

照片和主题搜索软件已经遍布各地。具有自动批改作业功能的应用程序已经全部进入校园，其中很多已经被删除，因为其中一些应用程序涉及广告、游戏和其他不适合儿童的内容。以一种更放松、更有趣的形式安排少量的课后重点练习并完成自动纠正，不再是一个技术问题。

从长远来看，这一功能不仅比助理教师手动评分更具成本效益，而且通过其即时反馈和智能作业调整功能，结合下面将讨论的自动回答功能，将实现更好的学习效果和学生体验。

自动问答:

批改作业不是目的。在人工智能和大数据的支持下，学生的错误答案被自动分析并给出正确的答案。同时，添加相同类型的主题或自动调整后续作业的内容和难度，以确保有效利用学生有限的时间和精力。批改作业的价值在于帮助学生克服疲劳，提供及时、高水平的自动答疑。

自动化客户服务:使用人工智能构建自动化客户服务系统是以超低成本实现24小时客户服务和快速响应大规模并发访问的最佳方式。

学习数据、效果和建议由三方自动呈现:

对于低年级、年轻甚至整个K12阶段，教育产品涉及三方:学校、学生和家长(在学校内部，关心学生具体学习条件的人还包括教师、助教、销售和客户服务)。

产品的使用者和付款人不是同一个决策者，也不是同一个促进学习、辅导、更新、支付、推荐或接收的工作者。因此，学生的学习数据、学习效果、学习建议等数据如何以及在多大程度上自动在三方之间共享，是决定企业运营效率的重要支撑。

管理人工智能 建立一家在线教育公司并不太复杂，这也是为什么一夜之间有这么多在线教育公司，而仅仅几年时间，一个蓝海市场就迅速变成了红海。

与此同时，管理和运营一家健康的在线教育公司并不容易，这也是为什么许多在线教育公司普遍受困于流量和客户，在融资周期中苦苦挣扎以求生存。

纵观人工智能的发展和对人工智能未来的展望，一个典型的观点是将人工智能的发展分为三个阶段:第一阶段是计算智能，它可以存储和计算，比如我们现在使用的个人电脑；第二个阶段是认知智能，它能说话、听和识别，如Siri由苹果公司开发。第三阶段是感知智能，这需要机器或系统去理解和思考。这是人工智能领域追求的目标。

在第一阶段，人工智能管理反映了企业资源计划和客户关系管理系统的建立和发展。在进入第二至第三阶段的过程中，市场也对人工智能管理提出了更高的要求。

教师评价:

客观地说，网络教育公司的发展过程也是一个折磨教师的过程，包括转换率、更新率、满意度、出勤率、退款率和学习效果& # 8230；& # 8230；

这些指标似乎都与老师有关，但并不是完全由老师决定和改变的。最初，一个只对说教、授课和解决疑问的学术形象负责的老师被迫变成一个小首席执行官的样子(后来，这些被迫成功的老师真的走出去创办自己的企业，成为你的竞争对手，带走了你的大量学生，对你之前对他们的不公正进行了严厉的报复)。

因此，只通过某个数据或一个研习班和一个督导班的结果来评价教师是有偏见的。更重要的是，它落后了。

教学服务是同时生产和消费的产品。当你发现问题时，相应的损失已经发生了。随着人工智能技术的发展，现在可以对各种交互数据(交互频率、交互范围、及时完成课程、学生活跃程度等)进行实时监控和反馈。)当场师生之间，这不仅可以给教师一个更客观的评价。同时，也有利于及时发现和解决教学过程中的问题。

教学产品各模块的效果评价；

除了教师自身的教学水平和状态之外，在线小班教学产品的成功还与教学逻辑、课件水平、课程内容分发、视频和交互系统以及后端服务策略和流程的实施等因素密切相关。更广泛的方法是通过CSI调查和每个模块的反馈来发现和调整。

强大的公司将通过对每个环节的数据进行单点测试来发现和改善问题。通过人工智能深度学习平台的不断演进和学生各种数据的积累，有望在未来实现对教学产品各模块效果更系统、更实时的评估。

服务流程自动化:

从教育领域的招生和服务模式来看，大多数教育企业的运作过程都是按照“获取流量”——“试听体验”——“付费”——“鼓励老同学推荐新同学”——“续费”的模式进行的。

面对相同的运营框架、无法快速反映的产品差异和几乎相同的流程采购价格，如何精细设计每个环节的子流程以实现流程效益最大化、如何稳定紧凑地促进各业务模块之间的联系以最大限度地减少流程转换损失、如何设置综合指标和削减任务边界以确保最佳协同等策略的研究和落地，已逐渐成为各教育企业在同一红海以不同姿态前进的主要动力。

然而，这项研究是基于对整个业务流程的严格数据和流程控制。如果这件事要有效，它将花费大量的人力资源、管理精力和数据收集成本。通过人工智能决策管理和自动化流程能力的设计，可以在获取流程模型、切换阈值和数据的基础上，充分发挥计算机辅助管理和决策的功能，更有效地实现服务流程的自动化。