AI学習室は教育・訓練の変革に向けた「消防士」になれるのか?

出典: Multi Whales

画像ソース: Unbounded AIによって生成

「ダブルリダクション」では、自習室が消火活動を行います。 伝統的な規律訓練は寒い冬の時期に突入し、供給側は政策によってブロックされており、自習室への入室の敷居が比較的低いため、緊急の市場需要を解放するための適切な変革経路に急速になっています。 近年、有料の学習室業界はますます競争が激しくなっています。 同時に、AI+教育の概念が徐々に形成され、スマート教育ハードウェアの適応性が徐々に高まるにつれて、AI技術を持つ多くの企業が「AIスマート学習室」を導入し始めています。

近年、Reading Lang、Squirrel AI、QimengなどのブランドのAI学習室が登場し、従来の共有学習室と比較して、AI学習室はユーザーの学習をより適切に支援できる人工知能技術を差別化しています。 しかし、AI学習室の運用コストが比較的高く、コアユーザーグループの購買力が限られているため、ビジネスチャンスの背後には大きな課題があるようです。 AI自習室は良いビジネスですか?

10月27日、Reading Lang AI Study Roomプロジェクトの発起人であるHu Yong氏、Future Study Projectの国家責任者であるZhang Haitao氏、Multi Whale Capitalの創設パートナーであるYao Yufei氏がクラウドに集まり、AIスマート学習室の技術的応用、開発の見通し、業界の懸念などの一連のトピックについて議論しました。 **

文部科学省が10月15日に学外研修に関する行政処分の暫定措置を発令して以来、学外研修は「違反」から「違法」に変化し、規則に違反して規律研修を行った機関や個人は、より厳しい法的制裁を受ける可能性があります。 新しい規制の導入後、教育訓練業界の誰もが危険にさらされ、従来の規律訓練は寒い冬に入り、供給側は政策によってブロックされ、市場の需要はリリースに準拠する方法を緊急に見つける必要があります。 過去2年間に登場した新しい製品として、AI学習室は、従来の共有学習室モデルと大規模モデル、人工知能ビッグデータ、インテリジェントハードウェアなどを組み合わせ、ビッグデータ分析を通じて対応する学習リソースをプッシュし、精密学習サービスをカスタマイズし、ユーザーの自立学習を支援します。 **従来の教育・訓練実務家の緊急の変革ニーズの下で、AI学習室は、教育と訓練の撤退後の市場の空席の「ピックアップマン」として機能しているようです。 **

スマートスタディルームは教育・研修の実務家から大きな期待を寄せられていますが、実際の変革の具体的な運用レベル(新技術、新設備、新人材育成など)については混乱している人が多いため、スタートアップのコストが大幅に増加します。 この点で、Reading Lang AI Smart Study Roomプロジェクトの運営とフランチャイズの経験は、いくつかの混乱に答えることができるかもしれません。

Reading Lang AI Smart Study Roomプロジェクトの発起人であるHu Yong氏は、全国のReading Langにある4,000以上の店舗のうち、1,000以上の「フュージョンストア」が伝統的な教育訓練機関から生まれ、「ダブルリダクション」政策後に使用できなくなった教室スペースが再配置され、新しいテーブル、椅子、タブレット、学習マシン、コンピューターなどのインテリジェントハードウェアデバイスがReading Langインテリジェント学習システムに埋め込まれ、塾教室からAIスマート学習室への変革が完了したと述べました。 同時に、一部の中規模および大規模の教育訓練機関は、一部のキャンパスの教室をAI学習室に変え、徐々にスマート学習室モデルに変革するための資金を提供しています。 Reading Langは、インテリジェントなハードウェア設備とシステムを顧客に提供し、顧客が親により良いサービスを提供するのを支援し、より多くの家族に製品を提供し、最終的に販売側がハードウェアを販売して利益を上げるように導きます。

これは、従来の分野で訓練を受けた機関や個人がインテリジェントな学習室に変身するための考え方を提供します**-元のスペースと施設と機器を活用し、インテリジェントな学習ハードウェアと対応するシステムを移植し、既存の顧客ベース、口コミ、リソースなどを使用して、ソフトウェアとハードウェアの初期コストと顧客獲得を効果的に削減し、変革の困難な時期を乗り越えます。

初期運用や顧客獲得コストに関する懸念に加えて、スマート学習室モデルにどれだけのコンプライアンススペースがあるか、そしてそれがすぐに規制の取り締まりの範囲に含まれるかどうかも、業界の変革における大きな疑問となっています。

AI自習室のコンプライアンスリスクという点では、未来の自習室の立ち上げ体験は、変革を試みている実務家に一時的に一矢報いることができるようです。 Future Studyは、2020年に設立された新しいプロジェクトであり、自己学習モード、インテリジェントハードウェア、インテリジェントティーチングおよび補助関連製品に焦点を当てています。 張海濤氏は、未来学習室の出現は「二重削減」政策導入後の強制的な変革ではなく、積極的な探求であると述べた。 **当初は教育局の隣に店をオープンし、3、4回の検査を経てようやく生き残ったため、多くのフランチャイズ加盟店が転入しました。

教育・研修の取り締まりが猛威を振るう中、AI自習室はホスト型自習室モデルを採用し、コンプライアンスリスクを合理的に回避するために「ハードウェア、会場使用料」、「会費」などを顧客に請求しており、スマート自習室は教育訓練業界の現在の厳しい状況の「消防士」になれるかもしれないという政策的な副次的役割を担っているようです。

しかし、AI+教育の人気に伴い、AIインテリジェンスとデジタル化が一般的なトレンドになっていますが、現在のAIスマートルーム業界はまだ開発の初期段階にありますが、ヘッドブランドの変革と探索、スマートハードウェアメーカーの追加、一部の中小企業の試みなど、スマートルームをレイアウトしたブランドは数百あります。 Baidu、iFLYTEK、Byte、その他多くの大手テクノロジー企業が同局に参入し、独自の学習マシンや大型モデルを開発すると同時に、独自のスマートスタディルームブランドを立ち上げました。 テクノロジーと資本に後押しされ、AIスタジオ業界は今後数年間で熱くなりそうです。 羽口業界は、関連する国務省の注目と監督を引き付けるに違いなく、iFLYTEK学習マシンの事件も業界に警鐘を鳴らしました。 **人工知能技術の不完全さ、業界標準の欠如、規制当局による審査の不確実性などは、すべて業界の将来の発展に対する隠れた懸念事項です。 **

胡勇はまた、知恵の部屋に入るには、最初から正式に操作しなければならず、「羊の頭で犬の肉を売る」ことはできないと言い、偽の知恵の部屋の名前は規律訓練の現実です。 スタートアップ期間中にコンプライアンス違反の運用を行うと、将来叩きのめされる運命から逃れることはできません。 従来の教育者がインテリジェントラーニングルームの分野に変革したいのであれば、概念を変え、AIを受け入れ、AIインテリジェント教育の運用ロジックを真に理解し、長期的に進むために製品と技術に基づいてそれを行う必要があります。

従来のトレーニングクラスモードと比較して、インテリジェント自習室の最大の違いは、ユーザーの自立学習を支援するためのインテリジェントハードウェアと対応するシステムとリソースが装備されており、学習内容は人工知能によってパーソナライズされており、教師はもはや説明し、進捗状況と難易度を把握する準備ができていないことです。

胡勇氏は、AIインテリジェントハードウェアの実際の使用におけるユーザーエクスペリエンスと、学習に対する投影の改善効果に関して、同社のAIインテリジェントテクノロジーの実践的なアプリケーション経験を共有しました。 区別する必要がある概念があります、自習室の製品は記録されたクラスでもスライスクラスでもなく、システム-AI 知恵の部屋システムにはさまざまな支援学習のモードがあり、技術レベルでの最も簡単なものは正確なチェックであり、問題を実行する過程で、弱い知識ポイントが間違った質問によって要約され、ターゲットを絞った学習に関連するトピックをプッシュします。 また、ナレッジグラフを構築し、ナレッジチェーンを接続し、トピックの次元を調整し、過去数学期または数年に習得されていないナレッジポイントまでさかのぼり、比較的長期的な弱点を補う機能もあります。 また、知識ポイントの問題がなく、パーソナライズされた学習ニーズが高い優秀な学生もいるため、ビッグデータ分析インテリジェンスが学習計画を策定し、学習リソースを展開します。 胡勇氏は「普通の伝統的な教師にはできないし、人間にもできないが、知的な学習であるテクノロジーによって達成できる。 」

**インテリジェントハードウェアは、教育の監督と監督にも使用されます。 **Hu Yong氏によると、スマート自習室の実際の運用では、ユーザーの集中力を確保するための教師の絶え間ない監視とリマインダーはありませんが、ユーザーが集中しているかどうかを識別するカメラシステムや、ユーザーが同じインターフェースに長時間とどまっているかどうかを識別する内蔵ハードウェアシステムなど、意識を向上させるインテリジェントな監視システムがあります。 技術的な監督を通じて、学習効率を向上させ、学習の進捗状況を管理します。

最近非常に人気が高まっている言語モデル技術は、将来的にはAI自習室のハードウェアシステムにも統合され、自習室の精密学習とパーソナライズされたカスタマイズをより強力にサポートすることが期待されています。 Hu Yong氏は、Reading Langは現在独自の教育モデルを開発しており、現在の教育分野モデルは、生徒と教師にパーソナライズされた提案を提供できる多くの高度な知的支援を開発できると述べました。 大規模なモデルは、生徒の学習行動の分析、学業成績の事前設定、起こりうる課題の予測など、教育データの分析に大いに役立ちます。 試験前でも、この学校に入学する学生が学業やキャリア計画に有益であると予測することが可能です。

強力なインテリジェントハードウェアシステムがありますが、スマート学習室製品には依然として「人」が不可欠な部分です - Hu Yong氏はまた、スマート学習室製品は主に製品技術に依存しているが、人文主義的なケアが不可欠であり、教師は子供たちの学習への関心を導き、刺激し、学習習慣を育むためにそれに参加する必要があると述べました。 自習室制では、従来のように教師が知識を授ける必要はなく、より「企画者」や「カウンセラー」に近い習慣形成や興味指導の役割を担っています。

彼らはもはや教育の役割を果たさなくなりましたが、自習室の教師は依然としてポストの基準と要件を持っており、誰もがこのポジションの資格があるわけではありません。 将来の研究における教師の面接要件には、主に2つのポイントが含まれます:1つ目は学士号以上であり、知識レベルと認知能力は少なくともユーザーと同じレベルにすることができます。 2つ目は、教育に真剣に取り組み、ユーザーのことを気にかけるという責任感です。

**スマート学習室とインテリジェントハードウェアの統合と適応の過程では、人とテクノロジーが等しく重要です。 **ハードウェア設備は、AIスマートルームのインテリジェントな操作を根本的にサポートし、オペレーターと教師は、ユーザーがスマートハードウェアを使用する過程で発生するさまざまな問題を最適化して、ユーザーの実際のエクスペリエンスを向上させる役割を果たします。

AIスマート学習室のモードは、ハードウェア、リソース、サービス間の調整と不可分であり、製品の学習マシン、アカウント、自習室のシーンに対応します。 これらの要素間の異なるバランスの力は、異なる収益性の高いビジネスモデルにもつながります。

未来研究のモデルでは、機器の直販やフランチャイズ販売は行わず、子どものための第2の習作を目指す「シーン」がプロジェクトの中心となる。 張海濤は「学習は非常に反人間的なものです。 **将来の学習プロジェクトのコンセプトでは、同じ学習マシンとアカウントリソースがあっても、子供の生来の惰性により、自宅での学習への熱意を長期間保証することはできません。 自習室などの教育シーンでは、雰囲気や環境が子どもたちの学習効率を大きく向上させることができます。 プロジェクトの利益モデルは主に会費に依存しており、月額167の単価を使用してすべての科目を学習し、店舗数を急速に拡大し、各店舗は120,000元を稼いで収益性を達成できます。

Reading Langの利益ロジックは、AIスマート学習室のシーンを通じて、オフライン教育とトレーニングの分野に市場を拡大し、ユーザーがインテリジェント学習技術によってもたらされた結果を体験できるようにし、最終的に学習マシン、学習タブレットなどの教育ハードウェアの販売に落ちることです。 **

サービスやシナリオに料金を請求するメンバーシップのロジックであろうと、従来の教育用ハードウェアの販売に有利な「商品を売る」というロジックであろうと、これらは両社によって比較的うまく実践されています。

AIスマートルーム業界は今や業界の出口であり、大小のスマートルームブランドが雨上がりのキノコのように出現し、市場に出回っているさまざまな教育用スマートハードウェアは不均一です。 AIラーニングルームはお金を稼ぐのに良いビジネスですか? **Zhang Haitao氏の見解では、新しい規制の導入により、開業医は一定期間、スマートルーム業界の競争に受動的に関与し、最初の食用油の後に排除のプロセスが先導されます。 業界全体では、製品や技術は常にコアコンピタンスであり、ユーザーの学習ニーズを満たしているかどうか、そしてスコア向上の効果を本当に達成できるかどうかは、実際の運用において重要な課題です。 AI技術は今後数年間で反復が続き、自社技術を開発する力がない企業は前に進むことが難しいかもしれません。

この業界が儲かるかどうかは、主に「製品」と「人」の2つの側面にかかっています。 リソースとテクノロジーの反復能力、および才能の管理と運用能力は、業界競争の中核的な要素です。 将来的には、人工知能技術と教育の交流と統合がますます緊密になり、インテリジェント教育ハードウェア製品と言語モデルがより深い進化の先駆けとなるでしょう。 **