?　　2017 年國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，規(guī)劃提到“人工智能 教育”深度融合已開啟。教育領(lǐng)域已成為人工智能重要應(yīng)用場景之一。在線教育企業(yè)如TutorABC、101教育、英語流利說等，互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)如科大訊飛、網(wǎng)龍等紛紛步入“AI 教育”這一賽道。談AI教育的企業(yè)眾多，而真正能夠?qū)崿F(xiàn)AI融入教育的企業(yè)恐怕屈指可數(shù)。

　　做人工智能的企業(yè)，必須具備這三大要素：算法、計算力和大數(shù)據(jù)。而隨著框架平臺的開放，各個企業(yè)之間在算法上相差并不多，計算力逐漸成為基礎(chǔ)設(shè)施，而人工智能的決勝因素在于大數(shù)據(jù)的積累與沉淀。

　　互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)企業(yè)獲取數(shù)據(jù)基本上有三種方式：一是買數(shù)據(jù);二是從渠道伙伴那里間接獲得一些數(shù)據(jù);三是通過一些營銷手段去獲取用戶數(shù)據(jù)。

　　花錢購買數(shù)據(jù)，簡單而粗暴但需要企業(yè)有強(qiáng)大的財力支撐;從渠道間接獲取數(shù)據(jù)，難以保障數(shù)據(jù)獲取的持續(xù)性;通過營銷手段獲取用戶數(shù)據(jù)，在營銷成本不斷增加的今天，數(shù)據(jù)獲取很難形成量級。而不論是以上哪種方式獲取數(shù)據(jù)都存在兩大問題，問題一是這類數(shù)據(jù)并非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，拿到這些零散的數(shù)據(jù)無法直接用于AI計算，而將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化并非是一朝一夕能夠完成的，需要耗費大量人力長時間地為數(shù)據(jù)打標(biāo)簽，形成積累;更嚴(yán)重的是，拿別人的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)來給自己的學(xué)員做學(xué)情分析，得到的學(xué)習(xí)方案很可能會使學(xué)生出現(xiàn)“排異”現(xiàn)象。

　　而真正意義上的教育企業(yè)，獲取數(shù)據(jù)的主要途徑是來自實際教育過程中的積累。學(xué)生學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)會通過系統(tǒng)的搜集功能，進(jìn)行篩選、分類并儲存，為每個學(xué)生建立專屬的數(shù)據(jù)庫。隨著教學(xué)活動增多，數(shù)據(jù)量積累越來越大，數(shù)據(jù)類型越來越多樣性。而AI系統(tǒng)在進(jìn)行大數(shù)據(jù)運算的過程中，數(shù)據(jù)量越大，數(shù)據(jù)類型越多樣性，計算結(jié)果也就越精準(zhǔn)，這樣得出的學(xué)習(xí)方案才是最科學(xué)有用的。因此，優(yōu)質(zhì)的教育大數(shù)據(jù)，往往掌握在運營時間較長的教育企業(yè)中。

　　成立于2004年的成人英語在線教育企業(yè)TutorABC，利用人臉識別技術(shù)采集學(xué)員上課投入、互動情況，當(dāng)這些數(shù)據(jù)累積達(dá)到一定量級以后，用自研的AI系統(tǒng)分析這些數(shù)據(jù)并根據(jù)分析結(jié)果對課堂教學(xué)環(huán)節(jié)和內(nèi)容作出適當(dāng)調(diào)整，從而為學(xué)員提供更精準(zhǔn)的教學(xué)服務(wù)。

　　成立于1996年的K12在線教育企業(yè)101教育，是一家教學(xué)教研型教育企業(yè)。據(jù)創(chuàng)始人黃女士透露， 101教育22年的教學(xué)資源和數(shù)據(jù)構(gòu)成了三棵大樹。一棵是不斷完善的課程體系樹，大樹隨著課程的改革不斷的修建生長;一棵是知識點樹，將各學(xué)科、各年級所有的知識點標(biāo)簽化，形成五級標(biāo)簽化的知識點矩陣;另一棵樹就是沉淀了101智適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺上億用戶行為數(shù)據(jù)的用戶數(shù)據(jù)樹，這些數(shù)據(jù)作為AI運算的基礎(chǔ)，清晰勾勒出每個學(xué)生的學(xué)習(xí)畫像。智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)畫像，基于101課程體系樹和知識點樹的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為每個學(xué)生有針對性地推送知識點、練習(xí)題、測試卷。隨著資源和數(shù)據(jù)量積累不斷增多，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)也就越“聰明”，對學(xué)情的分析也就越精準(zhǔn)，學(xué)習(xí)方案越適用，這樣就形成良性循環(huán)。

　　由此可見，AI教育到底能不能做好，不在于技術(shù)能力，而在于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。而數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的搭建并不是純靠財力和營銷手段能夠建立的，一定是具備教育基因，沉得下來的企業(yè)才能真正做好。創(chuàng)新工場高級投資經(jīng)理包蓓蓓也曾公開表示，隨著大廠商開源技術(shù)框架，技術(shù)門檻在降低，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)將成為真正的競爭核心。教育的下半場，一定是誰能獲取更多的優(yōu)質(zhì)教學(xué)數(shù)據(jù)，誰就有AI教育的主動權(quán)。