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中国智能教育发展白皮书

日期:2020-06-27 20:53

  中邦智能教训兴盛白皮书_军事/政事_人文社科_专业材料。中邦智能教训兴盛白皮书 目次 CONTENTS 教训商场发布示状 教训商场人群画像 智能教训改日趋向 1 教训商场发布示状 消费升级连续驱动经济增加,以教训为代外的精神任职型消费正在扩大

  中邦智能教训兴盛白皮书 目次 CONTENTS 教训商场发布示状 教训商场人群画像 智能教训改日趋向 1 教训商场发布示状 消费升级连续驱动经济增加,以教训为代外的精神任职型消费正在扩大 我邦住民人均可左右收入正在近5年继续擢升,邦内出产总值(GDP)外示消费驱动式增加特征,财务性教训经费占GDP比例连续保留正在4%以 上,与此同时,人们正在教训文明文娱方面支拨的连续扩大,展现着住民消费观从物质消费向精神消费的蜕变 4.3% 540,367 23,148 2012 4.1% 595,244 2012-2017年GDP与财务性教训经费改观趋向 4.1% 4.2% 643,974 689,052 (单元:亿元) 4.2% 743,586 827,122 24,488 2013 26,421 2014 29,221 31,396 2015 GDP 2016 财务性教训经费 2017 财务性教训经费占GDP比例 12.2% 24,565 7.5% 7,917 2012-2017年住民人均可左右收入与教训类支拨占比 10.8% 10.1% 26,467 9,430 10.7% 10.3% 28,844 10,489 11.1% 10.5% 31,195 11,422 (单元:元) 11.4% 10.6% 33,616 12,363 11.6% 36,396 10.7% 13,432 2012 城镇住民人均可左右收入 2013 乡下住民人均可左右收入 2014 2015 城镇住民人均教训文明文娱消费支拨占比 2016 2017 乡下住民人均教训文明文娱消费支拨占比 ? 数据泉源:邦度统计局,因为2017年财务性教训经费未官方揭橥,以是短促未计入理会 4 “周密二孩”扩充改日教训周围,激动优化教训资源修设 “周密二孩”计谋使学龄人丁进入神速增加期,估计2027年因计谋新增的任务教训学生数将抵达2782万,到彼时对教训资源的竞赛将越发激烈, 鼎力兴盛民间教训、普及教训恶果、扩展师资步队,完毕教训资源修设的优化,以符合教训周围的神速扩张 2007-2017年总人丁及出生人丁数 (单元:亿人) 14.0 岁晚总人丁 出生人丁 (单元:万人) 1,800 13.8 1,750 1,700 13.6 13.4 1,650 1,600 1,550 13.2 1,500 1,450 13.0 1,400 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2017年宇宙正在校生人数占比 日常本专科 11.3% 格外教训 0.2% 日常高中 9.8% 学前教训 18.9% 初中 18.3% 日常小学 41.5% ? 数据泉源:邦度统计局。 5 以兴盛平允而有质地的教训为中枢宗旨,计谋利好,教训家产神速兴盛 胀动城乡任务教训一体化兴盛,扶助众元主体互助办学,范例民办教训培训行业,胀舞兴盛立异教训形式,胀动人工智能正在教学、经管、资源修 设等全流程的利用,计谋利好,教训家产将呈神速兴盛之势 2018年《政府作事申诉》 ? 增强新一代人工智能研发利用,正在医疗 、养老、教训、文明、体育等众范畴推 进“互联网+“ ? 兴盛平允而有质地的教训 - 城乡任务教训一体化兴盛 - 教训加入赓续向艰难地域和亏弱合节 倾斜 - 消释城镇“大班额”,出力管理中小 学生课外承担重题目 - 扩大学前教训资源供应 - 鼎力兴盛职业教训 - 促进普及高中阶段教训 - 以经济社会兴盛必要为导向,优化高 等教训组织 - 兴盛民族教训、格外教训、赓续教训 和搜集教训 K12教训 2018 教训部等《合于确实减轻中小学生课外承担展开校外培训机构专 项管制步履的知照》 范例办学天赋,教学实质(招生对象、上课年光等注册立案,讯息 公然),教学行径(查处正在任教授课上不授课后到培训机构讲、诱 导或压制学生参与培训的行径) 2017 教训部《任务教训小学科学课程圭臬》 小学科学课程肇始年级安排为一年级,把小学六年研习年光划分 为1-2年级、3-4年级、5-6年级三个学段 2017 邦务院《新一代人工智能兴盛筹备》 正在中小学设备人工智能课程,逐渐扩充编程教训,胀舞社会气力参 与寓教于乐的编程教学软件开荒、逛戏的开荒和扩充。扶助展开人 工智能竞赛,胀舞实行方法众样的人工智能科普创作 邦际教训 2017《邦务院合于胀舞社会气力创办教训激动民办教训矫健兴盛 的若干主睹》 《教训部2017 年作事重点》 落实《民办教训激动法》等 夸大民办学校“分类经管,公益导向“ 探求众元主体互助办学,扩充政府和社会血本互助(PPP)形式,胀 励社会血本介入教训根源办法配置和运营经管、供给专业化任职 职业教训 2014《当代职业教训编制配置筹备(2014-2020年)》 2017 邦办《合于深化产教协调的若干主睹》 2018 教训部等《职业学校校企互助激动手段》 宗旨 中等职业教训正在校生数(万人) 专科目标职业教训正在校生数(万人) 赓续教训介入人次(万人次) 职业院校职业教训集团介入率(%) 2012年 2114 964 21000 75 2015年 2250 1390 29000 85 2020年 2350 1480 35000 90 智能教训 2016 教训部《教训讯息化“十三五”筹备》 2017 邦务院《新一代人工智能兴盛筹备》 构修包括智能研习、交互式研习的新型教训编制 胀动人工智能正在教学、经管、资源配置等全流程利用 中小学设备人工智能课程、扩充编程教训,高校扩大硕博培 养变成“人工智能+X”形式和普及智能交互式教训怒放研发平 台 6 从守旧教训向机灵教训革新,完毕教训逾越式兴盛 互联网的兴盛,催生了正在线教训众种形式的落地,个人担理了教训资源不屈衡题目,教训趋势数字化、搜集化,正在血本和本事的驱动下,改日教 育兴盛将是“血本+本事+形式”的教训科技立异。人工智能(AI)的逐渐利用,使供给简单管理计划的企业切入教训行业,同时为品牌正在都市下 浸、恶果擢升和神速扩张等方面赋能 守旧 教训 互联网 录播课 教训行业兴盛形式改观 班课面授 讲堂答疑 自有资金扩张 课程资产化 教训O2O 数据驱动:正在线交互式研习 邦内上市: 正在 线 平台 直播&录播 正在线O 题库形式 学问付费 借壳上市、主板IPO/新 三板上市 外洋上市: 教 o 录播视频 o B2C(新东方 o 外教一对一, o 补贴、返利 o 猿题库、 o 媒体属性 美邦血本商场上市 育 o 增值任职 正在线、学而思 VIPkid,51talk等 o 用户粘性差 粉笔等 o 果壳儿等 o 性情化研习 ,获取证书 网校、海边直 播等) o 一对一指挥,随城 市下浸,易供不应 o 猖狂家教、请 他教、轻轻家 研习/社交 非上市公司融资 o MOOC、 网易云讲堂 o C2C(YY、 猿指挥等) 求 o C2C优于B2C AI 教等 o 个别研习,社交属性 o 沪江、扇贝、扩词等 通过投资、收购等实 现品牌跨范畴扩张, 以血本亲切互联网和 人工智能 智 利用场景 AI本事利用 慧 教 教学与测评,如双师讲堂 人脸识别 语音识别 图像识别 VR/AR 自符合 情绪筹划 育 学生学与考,如智能陪练 眼动追踪 语义识别 触感互动 体感本事 呆板研习 认知筹划 认知衡量,政务经管,校园安防 外部血本驱动 注:上述仅对要紧形式进队伍举 7 人工智能赋能“教、学、考、评、管”教训家产全流程,执行性情化教训 AI与教训的连接,必定水准改良了教训资源分拨题目,开释了教授反复性劳动力,普及讲堂教学成绩,同时,巩固了学生研习的风趣性,提 升研习恶果,而对待机构而言,智能的经管体系有利于对教研、学情的科学、精准驾御。 目前,智能教训产物正在培训机构和学生的利用场景中笼盖度较广,学校则渗出较低 利用场景-教授教学 教 考与评 利用场景-考与评 考核评分 功课修改 讲课企图 讲堂互动 答疑 功课摆设 考核企图 讲堂测试 AI智能师长 利用场景-学生研习 课后功课 智能陪练 机灵讲堂为师长 供给了丰裕教学 权术,全时互动 、以学定教,老 师上课时能够任 意调取后台海量 的优质研习资源 教训+AI 通过精准的图文 识别、文本检索 本事,大大减轻 了师长的作事量 ,擢升了功课评 测恶果以及质地 通过自符合等本事 ,管理了学生浸重 的研习职司,AI更 加智能的筹备研习 途径与实质,研习 更有针对性,恶果 更高。 人工智能赋 能教训 管理了师长及政 务经管繁琐的工 作,越发智能便 捷高效的告竣管 理职司 智能呆板人 智能阅读 学 管 说话测评 呆板阅卷 智能白话考核体系 利用场景-师长/政务经管 师长经管 智能分班 讲堂经管 学情理会 学生心境探求 政务经管 机灵校园 招生/研究 智能藏书楼 考勤作事 校园安防 升学/职业筹备 8 2 教训商场人群画像 ? 商场细分 ? K12 教训 ? 出邦留学 教训“入口” 与“进口” 合心度高,乐趣教训超英语研习居第三 K12举动教训“入口”商场需求兴盛,具有年数跨度大、周期长、延续性强等特征,用户合心占比达45.6% 跟着更众对中邦留学生利好计谋的出台,教训“进口”的出邦留学热度不减,低龄留学潮连续升温,用户合心占比达20.1% 乐趣教训、职业教训是继说话研习之后,新的需求热门,存正在商场时机 2017年教训培训行业细分商场用户合心境况散布 职业教训 6.2% 上等教训 5.6% 学前教训 3.0% 其他 8.6% 益智科普 28.8% 艺术 31.2% 体育 31.4% 说话研习 6.2% 乐趣教训 13.3% K12教训 45.6% 小学 16.4% 初中 9.1% 高中 20.1% 出邦留学 20.1% ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 10 K12教训人群画像 受“选”、“消”辨别影响,K12教训合心主体众为80后辣妈 K12教训的消费人群是处于根源教训阶段的学生,而家长对课程具有遴选和计划权,“选”、“消”群体的辨别性,使得K12合心者年数较具体教 育培训行业合心者年数大10岁操纵,此中以“80后”辣妈为主 K12教训合心者性别散布 K12教训合心者年数散布 教训培训 K12教训 男性 36.6% 34.7% 女性 65.3% 63.4% 38.8% 37.0% 32.3% 18.4% 12.4% 19.0% 19.3% 13.7% 2.8%3.9% 注:内圈为教训培训商场合心者性别散布, 外圈为K12教训合心者性别散布 19岁及以下 20-29岁 30-39岁 40-49岁 50岁及以上 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 12 K12教训合心者众纠合正在教训资源丰裕的北京、广东等荣华地域 “遴选艰难”的条件正在于有所选,教训资源亦是如许。K12教训合心者要紧散布正在华东、华北、华南等人丁茂密度高的地域,此中以北京、广东、 江苏等地最具代外性 K12教训合心人群七大区域散布 K12教训合心人群TOP10省份散布 西北 4.2% 西南 8.3% 华北 25.5% 北京 广东 江苏 东北 4.9% 浙江 山东 华东 32.4% 上海 河南 华中 9.3% 河北 四川 华南 15.3% 湖北 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 13 用教训成睹细分三大人群,看K12教训该何如因“人”施教 乐意教训* 应考教训 精英教训 一花 · 一天下 一考 · 一浮生 一代 · 一芳名 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据; ? 注:乐意教训是指以器重孩子发展乐意,首倡寓教于乐,敬佩孩子小我乐趣为教训理念的群体。 14 下半学期是培训商场的高活泼期,三大群体报班立场、合心年光特征明显 乐意教训人群越发器重情绪随同,敬佩孩子小我乐趣,以是报班数目相对较少(1-3个),时时正在假期到来时才推敲报班 应考教训人群由于器重成效排名,报班盘绕考学,数目众数正在3个以上,时时正在期初、期中和假期等众时点下推敲报班 精英教训人群器重本质、素养、逻辑思想等永久才气的培植,报班类型众元化,合心年光的连续性安适稳性好于前两者人群 2017年K12培训用户合心度趋向 报班立场及数目遴选 报班立场: 众众益善。以升 学、普及成效排名 为宗旨,不让孩子 输正在起跑线上,重 视对考学有影响的 学术和乐趣课程选 择。 报班数目:3个以上 报班立场: 对症下药。以研习 风气的养成、胀舞 孩子研习动力为目 标,敬佩孩子小我 乐趣,器重情绪陪 伴。 报班数目:1-3个 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 精英教训 乐意教训 应考教训 报班立场: 出类拔萃。以普及综 合本质,控制改日趋 势为宗旨,器重小我 气质素养、逻辑思 维、创作力等才气的 发现。 报班数目:3个以上 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 15 乐意教训偏好儿童光阴的培植,而精英教训延续到三观初具的青年头期 乐意教训人群器重发蒙教训和小学阶段的培植,课程遴选上偏好非考学类的夏冬令营、说话研习和乐趣培植 应考教训人群受考学影响较深,对各教训阶段无显着偏好,仅高中指挥展示必定水准偏好,课程遴选上以考学科目为主 精英教训人群器重培植永久才气,以是更合心正在发蒙教训阶段和“三观”变成的初中阶段的教训培植,课程遴选上偏好理科 2.8 1.7 0.8 0.6 细分人群报班阶段偏好(TGI) 1.1 0.9 1.0 0.6 2.1 1.7 1.2 0.6 细分人群课程偏好(TGI) 2.0 1.6 1.2 1.2 0.9 0.9 0.6 1.1 1.0 1.1 0.9 0.9 0.6 1.6 1.3 1.2 0.5 0.4 乐意教训 应考教训 精英教训 发蒙教训 小学指挥 初中指挥 高中指挥 报班阶段 年数段 发蒙教训 6岁以下 小学指挥 6-12岁 初中指挥 13-15岁 高中指挥 16-18岁 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 ? *TGI显示特定细分人群对分歧合心成分的偏心水准,大于1即指该人群对该成分的合心高于具体秤谌。 乐意教训 应考教训 精英教训 语数外 理化生 史地政 夏冬令营 乐趣培植 说话研习 16 乐意教训重教学立场,应考教训寻求性情化教学,精英教训优选短时小班 乐意教训人群更合心教学气概、讲堂气氛等教学立场,偏好1小时内的短时、正在线课程,合心户外拓展、教具等教学措施 应考教训人群连续合心教学质地的同时,也发端器重性情化教学措施的遴选,偏好1小时以上的高时长、线下课程 精英教训人群越发器重1小时内的小班和一对一教学,偏好正在线教学和助教教学 乐意教训 应考教训 精英教训 1 口碑 2 优惠/促销 2 性价比 3 线 营业秤谌:师资/教学秤谌 4 教学措施 4 教学立场 5 大班 5 小班 5 一对一 6 课不时长 6 上课时段 7 续退课 7 任职 成分 品牌口碑 价值 教学形式 教学质地 班级周围 课时周期 消费体验 TGI 0.8 0.8-1.1 1.2-2 2 *TGI显示特定细分人 群对分歧合心成分的 偏心水准,大于1即 指该人群对该成分的 合心高于具体秤谌。 图中TGI大于1的用同 色系深色显示。 # 教学措施偏好差别性 课时 乐意教训 应考教训 精英教训 教材 1.2 1.0 0.8 教具 4.1 0.4 1.2 性情化教学 0.4 1.1 1.2 户外拓展 5.3 0.2 1.5 助教 2.1 0.7 3.2 # 课程时长偏好差别性 课程时长 乐意教训 应考教训 精英教训 1小时 1.2 0.8 1.1 1小时 0.6 1.4 0.9 1.5小时 0.8 1.4 0.0 2小时 0.3 1.6 0.9 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 17 存异求同,因材施教、一对一教学、乐趣培植是三大群体的相干诉求 细分人群属性及相干图谱* 亲子为主,互动、执行, 培植优异研习风气和主动性 以考核及升学发挥为宗旨, 寻求更有用率的措施 注: ? 线条越粗代外声量越高 ? 线条是非不具指代意思 ? 以上成分包括品牌、人群乐趣喜好及合心点特色 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 应允为孩子的教训投资, 寻常合心周密兴盛 18 正在培训体验中,用户痛点是分裂的,缺乏学生数据的打通,链条化经管 “起跑线上的惊恐“,是家长和学生面对的实际题目。用户正在报班遴选上易丢失,同时,培训机构缺乏圭臬化及透后化的收费圭臬,退费及后续收 费方面影响用户消费体验。别的,教训鼎新对学校和培训机构影响较大,课程陈设方面,培训机构和学校应做到有用互补,擢升研习恶果 A. 机构繁杂难遴选 1. 遴选艰难:新进入企业众,认知亏折,机构遴选上 无了了宗旨,外示地域特点 2. 分歧发展阶段培训课程适宜性:哪种课程适合孩子 B. 价值与品德过错等 1. 培训课程高贵,师长专业性不团结,且存正在教 师经验制假行径 2. 缺乏圭臬化课程,教学质地纷歧,学生针对性 辅导毛病 C. 诚信缺失强收费 1. 变相收费,课程实质大意转折,逗留课程周期 2. 退费艰难,周期长,变相扣费 用户 痛点 H. 学生研习失乐趣 1. 一对一指挥容易失落风趣性 2. 师长照本宣科,授课仅有激情,缺乏了创 新和代入感,孩子主动性亏折,缺乏乐趣 G. 孩子功课易逗留 1. 课后没有功课坚韧所学 2. 有功课,孩子容易逗留,无法实时告竣 F. 课程陈设欠合理 1. 课程时长不对理,年光久成绩差 2. 培训班课程陈设和学校课程陈设不立室, 课程节拍不对理 D. 研习恶果难擢升 1. 培训课程众,课余年光有限,指挥实质存正在反复性 2. 边际收益下降,成效擢升遇瓶颈,缺乏有针对性的学问盲点的 再呈现和再扫盲的体系化研习 E. 教学连贯遭质疑 1. 师长不固定,换师长容易影响孩子研习成绩 2. 小友人上外教课,对分歧师长上课风气符合艰难 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 19 出邦留学人群画像 留学合心人群众为90后,具有自立计划权 留学的主体消费人群众处于大学或探求生阶段,具有自立计划权,人群以“20-29岁“为主;随同低龄化留学的趋向,人们对待留学的绸缪期提 前,”19岁以下”和”30-39岁”人群永别举动低龄留学消费主体和计划主体同样值得合心,占比居于其次 留学合心者性别散布 留学合心人群年数散布 59.5% 教训培训 留学培训 男性 45.4% 34.7% 65.3% 54.6% 女性 注:内圈为教训培训商场合心者性别散布, 外圈为留学合心人群性别散布 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 38.8% 32.3% 19.5% 12.4% 19岁及以下 20-29岁 14.2% 13.7% 6.5% 2.8% 0.3% 30-39岁 40-49岁 50岁及以上 21 低龄留学合心度超硕士以上留学合心度,留学商场周围成回暖趋向 小学和高中阶段是低龄留学合心者合心留学的要紧教训光阴 相较于成人留学合心者,低龄留学合心者对留学邦度有显着偏好,新加坡、加拿大、澳大利亚受到偏心 低龄留学合心者 合心占比 高中 初中 小学 1.0 10% 3% 12% 25% 75% TGI 美邦 美邦 0.7 英邦 英邦 1.2 澳大利亚 澳大利亚 1.3 新加坡 新加坡 1.3 加拿大 加拿大 1.0 日本 其他 成人留学合心者 本科 硕士以上 52% 23% 1.0 1.1 0.9 0.9 0.9 1.0 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 22 低龄留学合心者对培训机构的依赖性更强 相较于自立才气强的成人留学合心者偏心短时、大班留学指挥课程及DIY管制留学申请手续,低龄留学合心者更偏心参与1小时以上的长时、小班 或1V1的指挥课程,同光阴望通过中介管制申请手续,留学绸缪历程中对机构的依赖性更强 低龄留学合心者 V.S. 成人留学合心者 班级周围偏好(TGI) 课不时长偏好(TGI) 申请式样偏好(TGI) 1.4 1.1 1.0 1.1 0.9 0.5 1.1 0.9 1.1 0.9 1.1 0.9 1.1 TGI=1.0 0.6 大班 小班 一对一 0-1小时 1小时 中介申请 DIY申请 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 23 华北和华东地域的留学合心度占比超5成,沿海省市居前线 留学合心人群要紧纠合正在华北、华东等地域,此中沿海省市北京、广东、江苏声量居前三 西北 4.1% 西南 6.2% 留学合心人群七大区域散布 华北 31.3% 东北 6.5% 华东 24.2% 华中 12.2% 华南 15.5% 留学合心人群TOP10省份散布 北京 广东 江苏 浙江 山东 上海 河南 河北 四川 湖北 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 24 出邦留学中,美英澳最热门,其他邦度留学合心者存正在类型区域性偏好 留学新加坡受到华东、华南沿海地域人偏心,东北、华中地域则最偏心日本,但相较华中合心者,东北合心者偏心遴选更众,新西兰、韩邦、德邦 等都受到追捧,而华北最偏心法邦,俄罗斯则更受邻近区域的东北、西北人喜好 从说话研习来看,托福正在华南、华中和西北地域更受青睐,雅思的偏心人群则正在华北地域,小语种则正在中北部四区更受偏心 出邦留学用户热门邦度合心偏好(TGI) 美邦 1.0 0.8 1.2 1.0 1.0 0.7 1.0 英邦 0.9 0.8 1.2 1.0 1.2 0.8 1.1 澳大利亚 0.9 1.2 1.0 1.0 1.3 0.9 1.2 新加坡 1.5 0.4 0.5 1.8 0.8 0.7 0.6 韩邦 1.1 1.3 0.8 1.3 1.3 0.5 1.2 加拿大 0.9 0.9 1.0 0.8 1.2 1.4 1.1 日本 1.0 1.6 0.6 1.1 0.7 1.9 0.6 新西兰 1.3 1.5 0.9 0.8 0.7 0.9 1.3 法邦 0.7 0.7 1.6 0.7 1.0 0.5 1.3 德邦 1.3 1.2 0.8 1.0 1.4 0.9 0.8 俄罗斯 1.0 1.4 0.9 1.0 0.9 0.7 1.8 华南 东北 华北 华东 西南 华中 西北 出邦留学用户说话研习合心偏好(TGI) 托福 雅思 小语种 1.6 1.1 1.0 0.9 0.9 0.6 1.3 1.0 1.4 1.3 1.2 1.2 1.1 1.01.01.0 0.80.8 0.6 0.8 0.7 华南 东北 华北 华东 西南 华中 西北 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 25 出邦留学合心者放眼天下资讯,合心机构遴选、研究任职和申办手续等 “90后”“时尚”“文艺”“女青年”是出邦留学合心者的要紧特征,TA们爱旅逛、爱美食的同时,还合心着天下文明和资讯 美邦事留学热门邦度,保留较高的合心度,其次,英语研习、机构遴选、研究任职、分歧邦度留学的申请年光,留学途径受到分歧水准的合心 出邦留学人群乐趣特色 出邦留学人群合心实质 90后为主,寻求潮水,热爱存在, 合心资讯,寻肆业问和见识 ? 数据泉源:邦双MediaD产物数据 DIY?线上机构?守旧机构? ▎ 合心机构口碑、资源、申请及代写文书才气。别的,非专业留学 学生合心学校申请前提,有移民企图的人群合心机构出名度,英 语非母语邦度留学人群合心说话学校遴选 免费?收费? ▎ 合心留学机构收费境况,以及免费留学机构收费项目 26 3 智能教训改日趋向 认知转移:人工智能从新界说改日教训 教训大数据要紧泉源于两个层面:一是构制一个数字化教学处境;二是将已变成的巨量数字化讯息数据化。目前咱们还走正在普及教训数字化和扁 平化的道道上,改日5-10年将完毕数据化,以至立体化的教训,让改日教训变得便捷、平允、机灵、活跃以及可分享 搜集化 · 可分享的教训 跟着互联网的神速兴盛和普及应 用,宇宙中小学互联网接入率达 94%,众媒体教室普及率达 83%,讲堂用、常常用、众数用 的讯息化教学新常态已发端形 成,完毕了线下讲堂与线上研习 的协调。 扁平化 · 更平允的教训 扁平化是立异的基石。教训扁平 化能够粉碎年光、空间的壁垒限 制,让研习收益变高,教训本钱 降低。从而不再以资源论凹凸, 让教训变得更平允。 2020 立体化 · 更活跃的教训 改日教训将完毕从二维图片向三维 立体的蜕变。正在改日教室里,及时 交互、视频教学、3D打印、虚拟 实际处境等讯息化的元素将无处不 正在。 2023 2018 数字化 · 更便捷的教训 操纵互联网、人工智能等当代信 息本事,完毕从守旧教室向机灵 研习处境的蜕变。教训数字化包 括讲堂内守旧教具、学情疏导被 电子产物代替,课外教学资源被 电子修立转移,如:数字投影、 互动白板、电子册本、触控课 桌。 2021 数据化 · 更机灵的教训 机灵教训是讯息化教训兴盛的高 级阶段,基于全历程教学大数据 的搜罗、理会和利用,从履历性 教学向基于证据的教学蜕变,促 进学生性情化发展和机灵兴盛。 利用场景:区块链讯息化平台、 自符合研习、智能助手等。 2028 28 讯息共享:区块链本事勾画教训讯息化新远景 我邦教训资源众数存正在散布不均、无法有用共享、讯息化本钱过高、学员讯息过于碎片化等题目,而区块链本事能正在有用整合教训资源的同时,实 现跨平台、跨邦优质教训资源共享,从而让学生通过更少的本钱享用更好的教训。比拟人工智能正在教训范畴的利用,区块链的教训利用仍是少数, 但跟着天下和中邦对待区块链的继续器重,区块链将成为改日教训范畴的紧要本事 区块链正在中邦及教训范畴的兴盛大事记 2014 2015 2016 2017 2018 改日 美邦、英邦等荣华邦度的众所顶尖大学 接续开设区块链课程。 邦内第一家探求院万向区块链实行室杭州创立。 邦务院《“十三五”邦度讯息化筹备》初次将 区块链列入我邦的邦度讯息化筹备; 索尼环球教训公司发外企图将金融科技本事区 块链行使到教训科技中; 清华大学、重心财经大学开设区块链课程。 发作元年。中邦兴办了26家区块链探求院; 霍伯顿学校天下上第一个利用区块链本事记载 学历的学校,发端共享学历证书讯息。 利用年。众家企业、高校间变成政策互助, 配合构修基于区块链本事的教训范畴管理方 案 从探求到普及,勾画教训讯息化新远景 体系层面 区块链正在教训范畴的六大利用宗旨* ⑥ 开荒去中央化教训体系 散布式教训 怒放式教训 联通式教训 扁平化教训 利用层面 ③ 学位证书体系消 除学历制假 ④怒放、安详、高 效教训资源更生 态 ⑤ 搜集研习社区自 机合运转 区 块 ② 链 打制智能化教训淘宝 技 术 交往层面 点对点 交往 全天候自 动化交往 虚拟货 币交付 可追溯安 全牢靠 数据层面 学业数据 全记载 ① 确立性情学信大数据 学业数据 共享 肆业求职 外明 校企精 准互助 ? 数据泉源:右图引自《区块链本事正在教训范畴的利用形式与实际挑拨》 29 数据滚动:自符合教训让教研“活”起来 目前自符合教训仍处正在兴盛早期,正在改日,通过本事的迭代、数据的积聚,学问图谱和模子算法的完好,研习数据将真正成为“血液”正在统统教 育编制中滚动起来,让守旧、刻板的教研“活”起来 从低到高冲破自符合研习 测(低) 练(中) 教(难) 自符合测评 低 诊断研习秤谌 检测亏弱研习点 自符合老练 中 性情推举老练 自符合教学 高 性情推举研习实质 筹备安排研习途径 评估研习才气 自符合教训的改日趋向 1. 从粗粒度向细密化迭代 自符合研习的兴盛仍处于低级阶段,必要 数据的积聚、模子的完好让其完毕线. 从本事利用到本事深耕 举动本事驱动的范畴,自符合 研习必要赓续研习新的本事。 3. 从本事替换到实质立异 改日本事差异将缩小,真正带 来壁垒的将是教学实质的创 新。 4. 从闭门制车到互助共赢 粉碎众平台数据孤岛,完毕行业数据端正的标 准化,将数据效用最大化。 30 学科协调:教训呆板人引颈STEAM教训新思潮 STEAM教训是以管理题目为中央的跨学科思想培植,主张众学科间配合,而呆板人教训,对待孩子的执行才气和立异精神来说是一个很好的载 体。人工智能时间,呆板人教训走进校园仍然成为实际,以是让孩子授与呆板人教训已是迫正在眉睫 Science Technology 科学 本事 Engineering 工程 Art 艺术 Mathematics 数学 教训呆板人的五大效用特点 自立探究 普及呈现、理会、管理题目的才气 拆卸拼装 锤炼空间解析和出手才气 步骤调试 兴盛组织化思想和逻辑思想才气 打算创制 开荒联思力和创作力 团队互助 巩固团队互助才气和说话外达才气 概 念 STEAM教训 应 用 教训呆板人 翱翔系列 类人系列 挪动系列 模块系列 教训呆板人的商场时机 计谋主张 家长诉求 学校开课 机构指挥 2017年邦务院宣告《新一代人工智能 兴盛筹备》,提出要正在中小学设备人工 智能课程,扩充编程教训。 STEAM教训认识仍然叫醒,并具有一 定付出才气,希望胀舞孩子自立创作力 60所高校增设呆板人工程专业,北京百 余所中小学接续开设呆板人课程。 供给相较学校讲堂更风趣、深化、众样 化的课程产物,普及研习成绩 31 普惠教训:双师形式加快课程扩张及都市下浸,助力普惠教训 通过近3年的执行,双师形式为品牌完毕了神速的跨区域扩张和师资本钱的勤俭,为三四线都市输送优质的教训资源,二至四线都市教训培训行业 纠合度或正在改日获得擢升;硬件本事和人工智能的兴盛,将继续优化双师形式的细密化和性情化教学,为教训平允供给更众立异执行 非IT职业 教训 双师形式 K12教训 IT职业教训 1 本事(擢升交互性体验) ? 硬件:搜集传输、交互本事和修立等硬件 修立搜集 ? AI:AI互动修立及AI本事的利用,为学生 供给性情化研习辅导和筹备 2 课程(优先扩充可圭臬化课程) ? 职业教训:IT培训率先利用双师形式,相 对较为成熟,其他非学历职业教训圭臬化 水准高,亦正在试水双师形式 ? K12教训:按照地域教学圭臬请求差别的 分歧,从中学到小学,课程圭臬化水准降 低。从而课程扩张的遴选因地域和研习阶 段分歧而外示差别化特色 3 用户(承认搜集教训) ? 风气:利用者(80后-00后)或计划者( 70后-90后)对视频/直播研习有众数的接 受度和必定的承认度 ? 体验:分歧于面授,课程利用者正在班级外 现中易弱化本来的社交端正压力,正在双师 讲堂更主动,群体互助感更强 32 全脑培植:神经科学与数据科学相连接,胀动改日教训的逾越式兴盛 通过心脑科学教训的连接,开荒大脑潜能,呈现乐趣,培植乐趣,擢升大脑的协和才气、行使才气,改良全脑思想才气 确立起大脑神经元的 动态相联图 脑成像探求 脑机接口/智能局限 操纵脑电与心理信号胀动对大 脑的贯通与利用 讯息统治 神经元 脑电讯息协调 实时观测大脑潜能 本事 脑电搜罗修立 搜罗脑波信号 胀舞乐趣 通过陶冶留意力、心绪 局限、追忆力等,胀舞 儿童潜正在乐趣 心境/脑/科学/教训协调 心脑科学教训协调,诱导正 确用脑风气,开荒全脑思想 培植感知思想 协和操纵脑,运动大脑深目标肌肉 脑科学 衍生 全 脑 培 养 产物 教训 宗旨 利用 场景 眼动仪 监测心绪改观 脑控玩具 培植大脑的协和才气 脑科学VR/AR 操纵大脑意念使人们与 AR/VR处境发作交互效用 才气缺失陶冶 改良留意力不纠合、追忆 力差的征象 通过百般脑陶冶,从新认 识大脑,开荒大脑潜能 脑潜能开荒 活泼讲堂氛围 讲堂互动 科学演示 课外乐趣 成人及儿童乐趣呈现/培植 科学学问认知 33 邦内众企业发力智能教训产物研发,组织改日教训 从众企业正在进入智能教训商场遴选的利用场景来看,众以“学”“考/评”后任职商场为主,联系范畴本事门槛相对较低,准入速率疾;比拟之 下,以教训机构为主体的“管”、“教”商场因本事难度高、营业专业性强、落地合节繁杂等出处,利用产物相对稀缺。改日,全场景串联的一体 化机灵教训体系的研发及众平台间的数据协调,是众企业组织改日教训的兴盛宗旨 ? 注:组织AI教训机构图谱中,品牌logo下色块永别代外: 人脸识别本事 自符合本事 语音识别本事 34 挑拨:跨界人才紧缺、教学体系鼎新、商场认知亏折 人才储蓄 人工智能对待改日教训 的转移,使得教书育人 者必要起首试验接触智 能化的教学权术、转移 教学思想、以至可能教 授人工智能课程。培植 既能干人工智能又能干 教训的师资步队成为迎 接智能教训时间驾临的 一个紧要挑拨。人工智 能时间所呼喊的跨界人 才,必要对这两个范畴 都有会意,融会融会。 教学体系 人工智能正推翻守旧课 堂,一方面向更众的人 供给更好的教训和恶果, 另一方面临教学经管也 发作着绝顶大的影响, 何如安排教训理念、教 育体系以及教学经管方 法以符合智能教训的发 展,是教训行业面对的 又一挑拨。 商场认知 人工智能热正在胀动行业 兴盛的同时,也普及了 一个人消费者对待改日 教训的等待。但我邦智 能教训仍处于低级兴盛 阶段,智能教训产物需 要经验商场的锻炼变成 必定的数据积聚才干实 现真正的智能。但无论 是试验者仍然游移者, 对待现阶段智能教训的 精确认知和谅解,是未 来兴盛面对的紧要挑拨 之一。 35 合于邦双数据中央 邦双数据中央从属于邦双科技(Nasdaq:GSUM),是一个数据讯息共享机构。基于OLAP本事的强盛交互式数据发现平台,咱们将 PC、挪动等众个数据源的数据实行蚁合、相干、交叉,通过归因模子、富媒体热力争等众种式样对用户行径、网站页面点击境况等实行探求 ,以满意企业分歧视角的数据发现需求,外示分歧深度的数据理会申诉。 咱们的探求局限笼盖诸众行业与媒体种别,涉及上百个维度和目标。 咱们永久跟踪网站质地与网民行径,同时合心媒体影响与行业趋向,按期宣告中邦互联网网站质地、网民行径趋向、媒体影响力等宗旨 的探求功效。 邦双数据中央,埋头数据,创作价钱,与您分享中邦互联网数据的改日。 36 GRIDSUM XDF GRIDSUM&XDF Thanks 2018.08