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【編者按】在時代大趨勢，擁有政策紅利、時代紅利的素質教育必然是未來教育領域的未來大勢，其整體市場規模已超千億，如今已成為好未來等企業爭先布局的重要賽道。

由此，億歐教育也非常關注素質教育在整個產業的發展，近期將在億歐網站上線《素質教育50+》企業系列訪談專題，期望能夠通過自身的力量，接觸市場上相關創業企業、投資方，與大家共同探索素質教育發展路徑，助力素質教育產業的發展。

“天時地利人和”，有行業人士這樣形容今年的“AI+教育”。

隨著技術的逐漸成熟、政策的不斷支持、資本的瘋狂涌入，人工智能儼然成了2018年教育行業最熱的關鍵詞之一。從實際的技術落地來看，AI在教育行業的應用也較其他行業成熟；用乂學教育CEO周偉的話來說，“教育是人工智能最好的應用場景之一”。

億歐此前曾發布《盤點丨60家企業押注AI，人工智能在教育領域就是這么火》一文，系統梳理了目前布局人工智能的教育企業。其中有一個值得深思的問題是，素質教育賽道的企業對于人工智能有著一種比較“曖昧”的態度——“食之無味，棄之可惜”。不僅布局人工智能的素質教育企業不多，似乎人工智能在素質教育中的應用場景也不多。

其實，素質教育的熱度一點也不亞于人工智能，政策引導、資本涌入、巨頭布局，素質教育已經成為教育產業升級的必然趨勢。但是，為何素質教育與技術的結合卻不夠深入呢？難道人工智能真的是素質教育的“雞肋”？先來看看目前都有哪些素質教育企業布局人工智能。

素質教育企業的“智能行動”

根據億歐《2018人工智能賦能教育產業研究報告》顯示，智能教育產品主要分為5類：英語語音測評、智能批改+習題推薦、分級閱讀、教育機器人和智能陪練，其中英語語音測評、智能批改+習題推薦和教育機器人的相關公司較多，分級閱讀和智能陪練的公司較少。而分級閱讀和智能陪練正是這5類產品中屬于素質教育賽道的。

為了更直觀地了解布局人工智能的素質教育企業，億歐做了以下盤點。

從表中可以看到，布局人工智能的素質教育企業主要有三類：思維訓練、音樂教育和分級閱讀，其中音樂教育最多，思維訓練和分級閱讀較少。

雖然關于素質教育的定義一直存在爭議，但是行業內存在一個大概的共識，億歐也曾給出自己的定義：“素質教育應該是讓孩子擁有更好生活的教育，它包含了當下市場流行的編程教育、創客教育、藝術教育（音樂、舞蹈、書畫等）、體育教育、大語文等。”

從這一定義劃分的范圍來看，素質教育包含的賽道不少，那為何僅有思維訓練、音樂教育和分級閱讀的企業在布局人工智能呢？這就要從AI在教育領域的應用方向說起了。

教育行業人工智能四大落地方向

從當前AI+教育企業的業務布局來看，人工智能在教育行業的落地應用主要有四個方向：自適應學習、虛擬助教、智能硬件和教育信息化服務。

自適應學習指的是通過拆分知識點、建構知識圖譜，在教學、作業、測評等教育環節，以系統推薦的方式、根據學生的個人能力提供個性化的輔導。這一方向有一個前提，即需要有明確的知識點和系統化的課程，所以目前自適應學習主要用于K12輔導和語言學習。

虛擬助教可分為兩類，一類是針對K12輔導的課堂助教系統，另一類是藝術教育的虛擬陪練。

針對K12輔導的課堂助教系統可以利用人臉識別等技術數據化課堂過程，實現為學生答疑、輔助老師教學等功能，代表應用有好未來的魔鏡系統、海風教育的“好望角”AI系統等。而虛擬陪練是人工智能在素質教育領域應用最廣泛的方向，目前音樂筆記、VIP陪練等企業都在布局，如音樂筆記的大眼睛陪練和VIP陪練的魚眼攝像頭等。

但是可以看到，目前音樂陪練企業的人工智能應用集中在智能糾錯層面。雖然以VIP陪練為代表的公司稱，未來要做的是，通過AI以及數據分析來配合學習，糾正練習過程中的錯誤，保證學習進度，提高學生自主學習音樂的能力和技能。但是，目前數據化和結構化仍是一大技術難點。

智能硬件主要指教育機器人，目前幼兒陪伴形式的教育機器人居多，而素質教育由于場景的多樣化對教育機器人的需求度不高，如美術、音樂、編程、圍棋、書法等細分賽道均需要專業的教具，所以素質教育目前并不是教育機器人的應用場景。

最后，教育信息化服務主要體現在一些針對中小學的智慧課堂以及教學數據分析方面，即通過學生數據的分析，為老師的課堂教學提供指導。目前，教育信息化服務的對象以公立學校和培訓機構為主，與素質教育關聯度不大。

數據和算法是難以應用的關鍵

由此看來，在素質教育賽道，人工智能的應用顯得有些尷尬，缺乏應用場景，難以實現大規模使用。而這背后的原因可以從人工智能的技術本身和其目前的發展階段分析。

人工智能的基礎是數據和算法。

“無數據不智能”，這已經是行業的共識，而素質教育如何收集到大量的數據卻是一大難點。教育行業本就呈現分散的特點，而素質教育基于學生興趣，不同學生有不同的需求，分散的特點更明顯；同時很多素質教育賽道如藝術教育、體育教育和創客教育，主要依托線下場景進行教學，都面臨難以在線化的問題，所以素質教育在數據的收集方面有很大的障礙。

即便能夠收集到學生數據，由于素質教育本身沒有一定的課程標準，重在培養孩子的綜合能力，難以進行效果的呈現，所以數據如何進行利用和分析也是一大難點。有行業人士認為：“數據不是關鍵，結構化的數據才是關鍵。”

如何獲取結構化的數據？這需要有一定的算法模型，在素質教育賽道，如何通過標準化的教研模型，將數據進行結構化，并對其進行分析，用于指導教學，這是最關鍵的問題。相比于其他素質教育賽道，音樂教育有著明確的考級標準，所以相對來說更容易建構算法模型，這也就不難解釋目前AI在音樂教育中應用較多了。

再者，素質教育注重培養孩子的思維能力、藝術素養或者體能素質等比較軟性的能力，這就使得其效果必然是難以可視化的，同時，教學過程中也更需要教師與學生之間的互動和情感交流。而目前，人工智能在教授硬性知識方面已經可以幫助老師提高一定的效率，但是在與孩子進行情感交流和互動方面仍然無法實現。正如精銳教育創始人張熙曾說，AI發展的過程中，機器如何實現跟人進行一些情感上的交流是一大問題。

難以收集結構化的數據、缺乏標準化的算法模型、無法實現情感交流和互動，這恐怕是人工智能在素質教育領域難以實現大規模應用的三大原因。

如果能夠攻克這三大難題，或許素質教育企業就可以改變AI應用的“雞肋”局面。

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