優質教育資源供給不足，風變科技如何以自動化教學技術填補空缺？

隨著社會對於優質教育資源需求的旺盛，優質教育資源供給不足問題凸顯，教育行業面臨諸多挑戰。風變科技以提供優質教育資源大規模供給為使命，將自動化教學技術與教育需求深度融合，賦能線上教育行業。憑藉專業性實踐和技術迭代沉澱出產品化解決方案，未來風變科技將緊隨國家政策的步伐，持續擴充多個場景應用。

01  風變實驗引發社會關注，優質教育資源供給不足問題亟待解決

近期，風變科技開展了關於教育資源與教育體驗相關性的實驗，引發了社會關注。

在風變實驗中，志願者首先對自身獲取教育資源的多寡程度作自我評估，將自己歸為A（優越）、B（中等）、C（匱乏）三類中的一類，隨後，志願者們站在統一起跑線上。風變提出了34個關於教育經歷的問題，前17題主要聚焦於教育資源的多寡，而後17題則有關教育體驗的優劣。志願者根據這些問題，作出“前進”或“後退”的判斷。

圖1：風變實驗

實驗結果顯示教育資源分配懸殊，在個人體驗上普遍有被迫無奈的不愉悅經歷，教育資源和教育體驗並非正相關。實驗結論揭示了在這場教育資源爭奪的激烈競爭中，沒有人是最終的贏家，而問題的根源其實是在於優質教育資源的供給不足。

圖2：風變實驗

事實上，優質教育資源供給不足的問題一直存在，即便在各種新技術高速發展的今天也未得到有效解決。

隨著經濟和科技的快速發展，在需求端，社會對於人才的需求越來越強烈；而在供給端，優質教育資源供給不足的問題卻日益凸顯。即便國家政策在不斷擴招高校人數，優質教育資源的供給速度依舊不足以匹配日益增長的教育需求。

在中國數字經濟如火如荼的程式中，教育行業的數字化水平與行業需求的匹配程度與其他行業相比卻明顯不足，雖然新需求在不斷產生，但行業內仍以傳統教學模式為主。面對前所未有的壓力，將新技術深度融入教育體系，利用數字技術加大優質教育資源的供給，成為解決供需矛盾的必然選擇。

02 以優質教育資源大規模供給為使命，自動化教學技術賦能線上教育

風變科技作為一家新生代教育科技公司，自成立以來一直專注於認知機器技術的研發，並將自適應學習、學習分析、人工智慧等技術運用到認知機器的開發中，透過產品化方法實現優質資源大規模供給，不斷提升教育質量。

從早期的熊貓書院，熊貓小課到如今的風變程式設計和風變人生設計，風變科技一直致力於教育技術的迭代和發展，探索將自動化教學應用於更多領域的可行性。

以核心產品風變程式設計為例，這款面向大眾教授熱門程式語言Python的課程目前已經擁有了超四百萬的付費使用者。而這背後的自動化教學技術，則是風變科技得以成功的關鍵。

風變科技的自動化教學技術，依託教學中臺底層技術和長歸因計算、認知心理學、人腦科學等理論基礎，使之更符合學員認知規律，學員可以自主掌控學習步調的教學模式，具備互動式、場景式、沉浸式的特點。與之相比，當前教育行業以人為核心的傳統教育模式存在教學服務半徑受限、優質教育資源難以規模化複製等諸多弊端，除此之外，因老師無法顧及每個學生學習狀態並適時調整教學策略，而導致學生學習體驗差、學生難以長時間持續學習等情況同樣不可避免。

圖3：自動化教學技術特點

而自動化教學模式的核心是產品的更新和迭代機制，可透過設定埋點採集學生學習過程中的行為資料。為此，風變科技專門構建了一種程式語言作為基礎技術，可以基於資料，透過建模分析充分迭代最佳化升級教學策略和方案。

從認知科學角度來講，自動化教學模式遵循了人的注意力分配機制與教學者的教學狀態以及策略之間的緊密邏輯關係，其技術壁壘在於依然由老師負責教育教學策略的設計和窮舉，但授課環節賦予機器執行。這種模式在大規模教學場景下具備獨特優勢，也是風變科技在保證教育質量的前提下得以持續加大教學半徑的制勝法寶。

風變科技持續將自動化教學技術深度融入產品設計研發中，並實現了高頻迭代、有效應用。以《基礎語法》為例，在單節課實驗環境下最高完課率達99%，並且在將其無限逼近100%。

圖4：基礎語法多關完課漏斗

03 未來：以產品化為優勢，將行業know-how持續用於擴充應用場景

在教育行業，依託於產品化解決方案，風變科技使用者學習體驗評價的好評度遠高於行業平均水平。產品化解決方案實現了規模化複製，還避免了規模擴張過程中的人為教學帶來的種種問題，從而推動優質教育資源大規模供給的快速落地。而這得益於風變科技基於其多年業務積累帶來的行業know-how以及資深且強大的產研團隊支援。

一方面，風變科技在教育領域裡穩紮穩打，貼近客戶瞭解其真實需求，讓資料和技術服務於產品，積累行業經驗，沉澱行業know-how。另一方面，其團隊規模在不斷擴張，且團隊配置完善，產研、教學服務、商業化和支援團隊分佈均衡，其中兩百多人的產研團隊則是產品背後的中堅力量。

接下來，風變科技仍將持續迭代和最佳化產品和技術，契合使用者需求，將行業know-how用於推進自動化教學技術在更多應用場景的落地、打磨和複製推廣。未來，風變科技計劃與高校、國際組織合作，打造教育平臺，緊隨國家政策的步伐，向賦能教育供給側的目標邁進。

近期，愛分析關注到了風變實驗，並就實驗的影響力和價值對風變科技的CEO劉克亮進行了專訪，探討了優質教育資源供給不足的問題並就風變科技的業務佈局、解決思路、產品服務、自動化教學技術以及未來規劃等方面進行了深入交流，現將部分內容分享如下。

風變實驗引發社會廣泛關注

愛分析：風變科技開展風變實驗的目的是什麼？

劉克亮：風變做這項實驗是希望表達一個觀點。從教育行業從業者角度來講，我們能感受到教育資源供給質量的參差不齊，大眾為了獲取優質教育資源付出了很多成本，體驗卻普遍不好，所以風變希望以一種更加生動的形式使更多人關注優質教育資源供給不充分的問題，這樣解決問題的機率才更高。

愛分析：風變實驗的內容是什麼？

劉克亮：風變科技選取了職業、教育背景和地域都較為分散的志願者樣本。在問題的設定上，總體來講分兩個部分，前半部分的問題是關於教育資源獲取的問題，後半部分的問題是關於教育與個人體驗的問題。

愛分析：這項風變實驗得到了什麼結論？

劉克亮：結果也很有意思，前半部分發現的結論是在現實中，教育資源比大家想象的分散程度更高，後半部分得出來的結論是其實大家的體驗都不好，在教育資源分配上獲得了更多的人往往也揹負了更多壓力，獲得的教育體驗並非就更好。雖然在教育資源的分配上會有差異，但在教育體驗問題上，沒有真正意義上的既得利益者。教育體驗與教育資源不僅不是正相關的，良好教育資源帶來的好體驗反而因為承受了更多壓力而被對沖掉了。

所以總體而言，風變發現的結論有兩部分：一是現實的教育資源分佈狀態比大家以為的教育資源分佈狀態更不均勻。二是當初普遍以為教育資源的優劣和教育體驗的好壞呈明確的正相關關係，但實驗結論並非如此。

總體來講，大家提到自己的教育經歷或者未來面向自己小孩的教育經歷的時候都非常焦慮。

愛分析：透過風變實驗，風變科技發現了什麼樣的社會問題？

劉克亮：優質教育資源不僅存在著相對的分配不均，也存在著絕對的供給不足。

供給速度與社會需求不匹配是本質原因，加大新技術與教育的融合是唯一解藥

愛分析：您是如何看待目前優質教育資源供給不足的社會現象的，您認為現階段核心需求是什麼？

劉克亮：現階段的核心矛盾是人民日益增長的美好生活需求與不平衡不充分發展之間的矛盾。社會在快速發展過程中，如果想要參與社會分工，社會對於人受教育的要求越來越高，所以人們自身對於教育的要求也變得越來越高，但是這與供給速度之間形成了一條鴻溝，造成了大家體驗的差異。

雖然存量的優質教育資源供給在加大，高校在擴招，大學生的數量也在變得更多，教育普適化的程度也越來越高，但是供給速度仍然跟不上社會發展的速度，這是本質原因。

愛分析：針對供給速度的問題，您認為該怎樣去解決？

劉克亮：我認為社會發展速度會極大加快的原因是科技開始變成社會發展因素中間重要一環，但是在整個教育體系裡面與新技術的融合程度相對比較低，行業內還是在用傳統模式來去面對新的需求，所以我認為答案是簡單且顯而易見的，就是一定要讓教育技術和教育需求有更多的融合，從而能用新的資訊科技加大優質教育資源的供給，風變認為這是當下最為可行的方法。

風變將這種自動化教學技術命名為認知機器，是要基於學生學習過程中的不同反應和學習狀態，老師的教學策略，去做更多的適配，呈現在產品上面是一種更互動式、場景式、沉浸式的教學模式。

定位優質教育資源大規模供給，風變科技踐行自動化教學技術多年

愛分析：風變科技提供優質教育資源大規模供給的使命是如何形成的？

劉克亮：風變在成立之前是個公益組織，風變一直希望在大學體系裡面去推動改革和變化，從而讓人們獲得更好的教育資源。從風變成立之前，這件事情就是明確的，或者準確來說是因為風變想做這件事情才有了這家公司。

愛分析：請介紹一下風變科技目前的市場定位和業務佈局的邏輯。

劉克亮：從最早的熊貓書院，熊貓小課到風變程式設計，再到風變人生設計，這些課程背後的主軸是教育技術的迭代和發展過程。早期遇到的問題是如果使用者的單次學習時長很長，使用者的完課率就會下降。隨著教育技術的升級，以及從我們的出勤完課率、完課再出勤率的提升，可以看到風變正逐步讓學習體驗變得更好。

所以我們的思路還是圍繞著驗證將自動化教學應用在更多領域的可行性。從需求的角度來講，教育的需求一直未變，唯一的問題反而是供應問題，所以風變將技術應用在了一些很普適的學科需求裡。風變的產品是大眾化的產品，例如幫助大家瞭解程式設計，目標是讓大眾理解並掌握一門程式設計技術和程式語言，所以使用者群從18歲到40多歲均勻分佈；而風變人生設計的產品定位是幫助使用者提前總結職場經驗，制定目標並管理好時間，少走彎路。

愛分析：風變科技強調的教育技術到底是一種什麼技術？

劉克亮：每個老師其實都有自己的教學服務半徑，這與老師的能力有關。例如家教這種一對一的場景對老師的要求相對較小，服務半徑就是一對一。但是如果想要在保證同樣學習體驗的條件下服務更多的人，對老師的要求就會越來越高，可能最厲害的就是線下大班課。風變關注的就是怎樣將半徑進一步加大，持續加到無限大，同時不會引起教育質量的下降。

其實在風變的流派裡面，原來最早的解決方案就是MOOC，風變類似於將MOOC解決方案系統性升級了，拋棄掉了影片錄製的模式，取而代之的是一種基於互動式的沉浸式產品。風變的模式是透過將教學研發成本大幅提高，來降低教學邊際成本，所以在大規模群體需要掌握某種能力的學習場景下，這種技術會展現出來特別的優勢。

愛分析：您認為這種技術的壁壘是什麼？

劉克亮：從認知科學角度來講，人的注意力分配機制和教學狀態以及教學者的策略之間有非常緊密的邏輯關係。

線上環境，老師和學生之間缺乏互動的途徑，老師很難在缺乏反饋的情況下把教學做好。但是自動化教學技術就是老師應該預先儘可能地窮舉教學策略並賦予機器，讓機器能同步執行老師在課堂上面的還原策略。

從另外一個角度來看，老師的工作其實是兩部分，一部分叫做教育教學策略設計，另外一部分是執行自己的教學策略，風變認為老師的工作應該更集中在教學設計的工作上，而教學表演的工作其實可以由機器完成。

愛分析：在實現自動化教學的過程中，風變科技遇到了哪些困難又是怎樣克服的？

劉克亮：在這個領域裡面最大的問題就是學生的過程行為資料。一般線上下，隨著教學規模的擴大、教學時間和經驗的積累，老師在授課過程中會迭代自己的教學策略。但是教學技術，即產品化的教學方案，總體來講是一個相對比較靜態的方案。例如教學影片是很難升級的，所以過去產品化供給教學資源的很多障礙都來自於產品是靜態的，隨著需求的變化容易過時，或者教學策略長期沒有辦法得到提升。

風變關注的問題就是怎樣在學習的過程中更多地採集學習行為資料，這裡面就牽扯到風變的基礎技術。風變自己構建了一種程式語言，風變的老師基於此來進行內容的生產過程中，風變也會把更多的學生學習行為資料進行建模，根據學生的學習掌握情況來去迭代課程內容，使得產品可以隨著使用者越來越多，產品質量越來越高，這種更新和迭代的機制是實現的難點。

愛分析：目前風變科技產品的迭代情況以及落地情況如何？

劉克亮：其實如果從結果上來講，以風變程式設計產品為例，從上線到現在一共迭代了2700多個版本。這種高頻迭代就是基於資料化和內容再生產的重要體系的完備而實現的，在資料上面，最早的完課率在80%、90%這麼高，但風變現在在把這個數字無限逼近99%。

人生設計產品相對更早期一些，它的迭代沒有風變程式設計那麼多次，但是也有相當頻次的，越是早的產品的迭代更關注大版本迭代，整個內容體系可能會發生一些調整，然後結合使用者需求，越往後的迭代會越是小的迭代和版本數量上的迭代。

多年行業know-how沉澱，以產品化解決方案構築競爭壁壘

愛分析：風變科技相較於其他的線上教育友商的優勢在哪些方面？競爭壁壘是什麼？

劉克亮：風變總體的供給是較為產品化的方案，不需要依賴於人，所以風變的使用者體驗穩定度，可規模化的程度相對來講都更高。人的教學過程中會有很多質量的不確定因素，或者在擴張過程一旦規模大到一定程度，使用者體驗就難以保證，但產品化的供應解決方案對於解決這些問題優勢非常明顯。

愛分析：風變科技的團隊規模及產品背後的教研和產品研發團隊情況如何？

劉克亮：風變一共有860人，其中產研、教學服務、商業化和支援團隊大約各佔1/3，即產研有200多人。

愛分析：風變科技未來的規劃有哪些？

劉克亮：風變其實目前今天所處的戰略週期都還是在關注技術本身的迭代和最佳化之上。從明年開始，風變會更關注自動化教學技術能不能在更多的場景落地。風變長期的目標是希望構建成一個教學平臺，讓更多的人都參與到內容創作體系裡面，未來風變會跟更多的大學或其他教育資源主體合作，幫助他們完成教育資源的輸出，同時幫助學生學習到更多內容。