（图片来源：Pixabay）

2013年夏天进入教育培训这个行业，教了一年书，到2014年夏天开始做一个“虚拟教师”的产品，2015年秋天转型做题库，起起落落很幸运没有倒闭，转眼就到了2016年秋天，借国庆长假理了理最近的思路，给同行们拍一拍，也希望回头的时候可以记得自己是怎么走来的。

2015年初写过三篇系列小文，也发在芥末堆，最近重新看了一遍，除了有些逻辑本身就还需要推敲外，观点也比较分散，没有形成比较系统的、底层的逻辑，这篇文章打算从大逻辑推演路径，最后谈一点大家关心的变现。

我们一直比较认可“从终局倒推”的方法论，对“终局”的判断，将决定做事的大方向。前阵子听了一场好未来的分享，里面有一个类似的逻辑。好未来对“终局”的判断是“寡头市场”而不是“分散市场”，所以他们的选择是“做品牌”而不是“做平台”。好未来这个逻辑，是从商业角度看“终局”，关注市场格局是“二八”还是“长尾”。我们尝试从教育或者说教学本身看“终局”。商业角度的终局也许还有争议，但教育本身的终极形态应该是没什么可说的——必然是“因材施教”。如果有小伙伴不同意，那可以不用往后看了。（事实上，我们认为“个性化”是所有行业的大趋势，区别主要在“所处阶段”。）

将“终局”与现状对比，不幸的事情就来了，一名老师如果是真正的个性化教学，最多只能教大概20个孩子，而中国K12阶段的单科师生比是1比100，更不用说有很大比例的老师是“不合格”的。所以，问题的核心在“供应”，而不在“分配”。更准确一点的话，是“满足需方要求的供应”严重不足。

那么，制约供应的因素到底是什么？从业者数量太少？人均效能太低？优秀教师培养困难？都对，其本质是——供应形态落后。借用一句话，当前的主要矛盾是人民群众日益增长的物质文化需求同落后的社会生产力之间的矛盾。

怎么提高生产力？科技是第一生产力。所以问题就变成，在教育行业或者教学场景中，哪一部分可以通过技术手段来极大地提高效能？结论是，狭义的教学，即知识传授部分可以，但包含情感因素的、师生之间非教学内容的互动，比较难。所以我们的思路是，探索一种全新的人机结合的教学方式，使老师借助某种系统可以个性化地教100个甚至更多的孩子，从而极大地增加供应。

这种新的人机结合的方式会有两种大的形态。

• 第一种形态，通过降低或改变对服务提供者的要求，从而使“有效的服务提供者”的数量大幅增长。以滴滴为类比，过去的职业运营司机需要会开车、认路好、能拉客、能算钱，今天他们只要会开车，有导航解决认路，有自动派单系统，有自动结算系统。

• 第二种形态，通过提高服务能力，从而使“单个服务提供者的有效服务范围”大幅增加。以股票交易为类比，与20年前的股票交易员相比，今天的操盘手们借助强大的系统能够同时追踪、分析、决策和交易上百只股票。（实际上在股票交易中技术走的更远，程序化交易早已大行其道。）这种形态在教育行业其实也已经有雏形出现。华尔街英语一个数万元的课程，实际上课时你会发现，只有20%的课程时间是和真人老师互动，剩下80%是和电脑互动，人效放大了5倍。其实不管是哪一种形态，其本质都是通过极大提高生产力来放大供给。同时，新的供给形态改变了供应端的成本结构，所以在商业上必然也会带来巨大的创新。

那么这套系统如何实现呢？撇开教学教研层面的问题，我们这里主要谈下技术层面的关键点。个性化技术的关键点是数据。在当前的教学形态下，可用的数据主要来自“练习”环节，也就是做题数据。“教学”环节的数据除了存在结构化的难题以外，最大的问题是低互动场景带来的学生侧数据极度稀疏；“测评”环节的主要问题是低频。所以路径选择呼之欲出，从高频场景进入以获取海量数据——做题库。

说到题库，今天的领头羊是大家所熟悉几家拍题巨头。虽然拍题产品在其解决的用户需求等方面存在一些问题，但是不可否认是一个非常好的切入点。可惜当我们看清这一点的时候，这个赛道已经太拥挤了，巨头们的先发优势已经形成，所以我们只好重新考虑题库中的另一个品类——做题产品。做题产品的主要问题是活跃度低，但是在2015年的时候我们判断，2C的在线做题场景还是应该存在的，只是大家都没有做好。思考原因，可能会有一个很悲观的结论，就是“做题其实并不是同学们的需求”。不过在这一年的实践中，我们认识到有更本源的因素，那就是产品无法给同学们带来学习上的成就感（得到这个结论的过程涉及较多对用户心理的思考，本文不展开）。成就感只来自于一种事情，就是“完成够够脚能搞定的事情”。落到做题上，就是你要让他做“刚刚好会做”的题目，这就是传说中的“自适应”出题。

2016年的AlphaGo将AI概念推上热点，教育领域也是人人大谈自适应学习，我们算是这一波的受益者。自适应出题这件事情和我们过去的工作（2014年虚拟教师）一脉相承。今天主要谈大逻辑，所以也不展开说大家听腻的知识图谱和算法，这里简单说一下我们的产品数据。对于一款不是通过老师指派的纯2C的做题产品，你是否真的推了适合的题目给学生，从数据表现上是非常直观的。我们的做题产品“学吧课堂”去年11月下旬上线，目前有150万用户，次留55%，日活10~20万。最重要的是，我们成功收集到了并且还在持续收集我们所需要的学习数据，目前累积的做题量已经超过5亿题次。（我们只有中学数学单一学科，5亿题全是中学数学。）

当做题产品解决了活跃度之后，你会发现，它会成为一种新的“流量池”。今天K12在线教育的同行们都在商业化上艰难前行，各类问题中最突出的就是获客，这里的“客”是家长。拥有海量学生用户的2C产品由于其本身解决的核心诉求与后续的付费辅导产品是割裂的，所以难以有效地完成从学生到家长的转化。2B2C类的产品希望通过老师影响家长，主要问题是政策与规模化。另外一些没有自有流量的、直接切入教学环节的产品更多是在战术层面尝试改善获客成本，最好的结果也就是短期有效。

获客问题如此突出的根本原因在哪里？我们认为是“上游流量的集中化”与“下游服务的同质化”共同作用的结果。目前各家的解决方案主要还是在流量端做文章，刚才提到做题产品会成为一种新流量池，其实也是在这一端寻找突破，这基本上是2015年我们选择做题产品时在商业化这一块的思考。纯2C的做题产品如果解决了活跃度问题，将成为一种更优的流量池。试想，当你通过某种方式接触家长并试图向他推销辅导课程时，如果他的孩子正在你的产品中活跃地做题，相信可以做出较高的转化率。随着产品数据的增长，当开始考虑服务端的事情时，你会发现，获客问题的本源其实还是在服务端。流量端的解决方案更偏向于早期，有点战术带战略的意思，服务端的问题才是更加长线的。真正的魔障是“服务端的同质化”，而同质化背后的难题是——规模化的品控。

今天教育培训超高度分散的行业格局，是几乎所有劳动力密集型产业的共性。从最早的录播到后来的大规模名师直播课，都未能有所突破。最近的“双师模式”，通过拆解教师职能来寻求突破，我们认为是非常好的尝试。即使未能最终解决问题，中短期内在商业上也会形成新的力量，主要是洗各地的中型机构。我们的解决思路在本文前面已经提到——以“教学导航系统”为核心，探索全新的人机结合教学方式，实现“服务形态的升级”。我们注意到有少部分同行已经在做这方面的探索，而我们也刚刚开始，希望过段时间可以给大家一些参考。

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