AlphaGo 打敗李世石的那一天起，人工智能的浪潮開始向我們涌來，汽車、醫療等賽道成為最先受到沖擊的領域，特斯拉等一批企業進入我們的視野；而在教育賽道，“人工智能 教育”的概念也正逐漸興起，沖擊傳統的教育模式， 36 氪曾介紹過的乂學教育便是一個例子。
近日，作為“人工智能 教育”的先行者之一，針對 B 端公立校的 K12 大數據教學運營商“極課大數據”（江蘇曲速教育科技有限公司）進行了品牌發布，提出“教育智能 EI ”（ EI：Education Intelligence ）的戰略方向。
從賽道背景來看，一直以來，由于 K12 階段強剛需、高復購率的特點，K12 是眾多教育玩家的一塊必爭之地，具體到“極課大數據”所處的“人工智能 教育”領域，“極課大數據”面臨著兩方面的競爭，一類是以公立校為目標的傳統教育信息化企業，如科大訊飛，另一類則是類似于一起作業、乂學等的后起之秀。
極課大數據創始人李可佳表示，“自己并不擔心目前的競爭格局，相對于傳統的教育信息化企業，自己的產品更加垂直，而一起作業、乂學等教育培訓企業，則是關注課后，極課大數據關注的是學生的在校 8 小時，可直接在學校對接學生，搜集數據。”
一直以來，在傳統的教育行業，教師每天需要投入大量的時間進行作業批改，而以教學能力為核心的教育從業者需要較高專業性，導致教育行業產出周期長，過程管控難度高，教師之間的教育經驗傳遞效率低。” 因此，從企業創辦一開始，極課大數據產品的關注的問題就在于，如何利用大數據和人工智能提高教師效率。
李可佳給出的答案是，EI ，即教育場景下，基于大數據算法和學生訓練數據的人工智能。通過從幫助教師電子批改作業、批改試卷入手，在不改變教師的傳統教學場景和習慣的前提下，極課大數據節省了用戶時間，也搜集到了第一手的學生題庫數據。據了解，極課大數據平均每天可為每位教師節省 40-60 分鐘的時間。
值得注意的是，極課的題庫數據大部分來自于有組織的考試場景，避免了懶惰等非智力因素對題庫難度、易錯點的影響，題庫數據 73% 的數據來自于周練、18% 的數據來自于考試，只有 9% 來自于平時的作業。
不過，極課所謂的 EI ，絕不僅僅只是批改作業、節省時間一個環節，在搜集題庫數據之后，極課大數據的人工智能優勢才能夠體現出來：極課的第二步，是在搜集數據之后進行數據的可視化轉化，幫助師生診斷學情，實現教學精細化管理；第三步則是在學校和師生積累一定數量之后，根據積累的數據，逐步過渡到自適應教學。
完成上述三個階段之后，一方面，教師及管理者可進行數據化的校園管理，有權限的管理者或教師隨時可以查看各年級、班級、學科的整體成績；另一方面，學校還能夠使用大數據下的云題庫，或者根據自己的教學狀況，設置自己的校本題庫，極課將提供題庫分類管理和維護服務。
此外，極課還為每一位同學建立了個性化的學習方案，每個學生都有自己的個人學習檔案，檔案中記錄了學生每次考試、作業、知識薄弱點的分析情況；根據學生個人的學習檔案，教師可以對學生進行個性化的作業設計，實現不同層級、不同難度的作業區隔。
據了解，極課第一批公立校的選取以華東地區的優秀重點校為主，通過與代理商分成的形式獲得渠道，李可佳表示“重點校有一定示范效應，在公立校使用極課的系統之后，必然帶來其他學校學習的溢出效應，而對代理商的分成方面，目前極課已將絕大多數利潤讓與代理商，以用戶數量。”
根據極課提供的數據，目前，極課服務的活躍學校數量已達 1800 余所，教師激活率在 80 %以上 ，平均每所學校的閱卷數為 10 份／每天。此外，極課已搜集了 180 萬學生、家長、教師用戶的使用習慣，以及 3200 萬份學生日常作業考試數據，各校老師自建的校本題庫總量約為 100 萬份。有關極課大數據的融資和團隊情況，此次發布會未做披露。
李可佳透露，未來，除了公立校輔助教師教學、管理之外，極課大數據的自適應學習引擎還將可能有兩種應用場景，一是課外輔導機構，根據極課所推送的學生在校內的學習數據，為學生提供個性化的學習輔導；二是學生私人的超級教師，用于課后自學。
《教育信息化“十三五”規劃》中，明確提出“積極利用云計算、大數據等新技術，創新資源平臺、管理平臺的建設、應用模式”，可以說，在政策的引導下，基于云計算、大數據的教育信息化還有很大空間。關于目前的教育信息化格局，李可佳提出，“教育信息化已進入下半場，而 EI （教育場景下的人工智能）則是教育信息化下半場的競爭入場券。”
本文作者為唐靖東
