如何理性、科學地用AI幫助用戶進行語言學習 | OpenTalk

　　來源|多知

　　整理|馮瑋

　　攝|張子通

　　時至此刻，中國的教育科技企業(yè)們已經自發(fā)地走入出海的熱潮之中。

　　TalkMe在誕生之初便聚焦亞太、北美市場，同時以訂閱制的方式在C端運營?？梢哉f，更早一步厘清自己的方向并垂直聚焦，是其在后來實現健康運營的基礎。

　　在多知OpenTalk第48期“全球起航!‘教育+AI’出海進行時”活動上，INSPIRED AI創(chuàng)始人子健介紹了這個十人小團隊是如何讓自己的AI口語產品走近用戶身邊。

　　子健認為，把教育理念落地到產品時，要大膽假設、小心驗證，在真實的用戶評論與數據和案例的分析里，去判斷自己的設想是否成立。

　　與此同時，產品的推進過程中要始終看到尊重教育規(guī)律本身：

　　規(guī)律1、學習效果是時間積累的結果。規(guī)律2、大部分人不會因為科技的發(fā)展，學習的主觀性就會變強很多，要把該做的事情都做了，產品才能好。規(guī)律3、尊重學習者的畫像，研究他們群體的學習需求和目標階段適宜的學習方法……

　　以下為子健分享全文，多知編輯整理。

　　大家好，我是子健。

　　我的本科專業(yè)就是人工智能，后來做互聯(lián)網，一直在做互聯(lián)網C端的業(yè)務方向。

　　今天和大家分享方向主要是我們正在做的產品和相應的一些思考，尤其關于AI與教育結合的過程中，我們是從哪些角度思考和確定認知的。

　　一定不全面，僅做參考。

　　我們現在正在做的產品叫做TalkMe，是一個通過AI去學習語言的產品，我們團隊非常產品化，整個核心團隊差不多是10人以下。

　　從產品本身來說，我們不是只學英語，也涵蓋很多其他的語種。另外與很多同類型產品的不同之處在于，TalkMe整個內容中差不多有9成都是靠AI生成的，很多內容都是依托技術和AI去實現。

　　當然這個不是這次來分享的重點。

　　這次最主要想聊的是，我們到底是怎么做產品的，這其中主要有幾個方面。

　　

　　01

　　問題1：需求是否已經被行業(yè)驗證?

　　其實最近這段時間市面上比較火的產品主要是這樣幾類：兒童陪伴、語言學習、To B的給老師們的教學工具。為什么主要都是集中在這幾類呢，我覺得大家其實都是在做確定性比較高的產品，而非需要時間精力去驗證結論的產品。

　　我們則會思考，這些產品的底層用戶需求有沒有被驗證。

　　怎么理解被驗證呢，舉個例子。

　　之前國內是有幾家很不錯的大品牌，他們的很多課程都做的非常好，有大量的用戶主動報名。之所以會讓用戶主動報名，就是因為他們有考試、學習進度、學習效率等等方面的需求。這種其實就是一個被驗證的需求。所以當我們提到需求的時候，它一定要是一個被驗證并且存在的。

　　現在如果按照年齡去看已經被驗證的需求，比如小低年級、學前會有幼升小的需求;比如K12學齡階段會有語言學習、升學需求;成人會有職業(yè)培訓或者實用語言練習的需求;再大一點還有銀發(fā)群體的學習需求。

　　如果按照其他維度去看，還有比如老師備課、班課AI助教、課堂體驗提升等等。

　　

　　其實這些都已經有很好的教育公司或者案例在做，也可以證明它們是被驗證的需求。

　　比如，有一些出海的拍搜產品很不錯，都在海外有不錯的用戶數據，這也是一個被驗證的需求。差別不過是不同國家不同學生對這個需求的理解不同而已。當然還有像口算、背單詞、語言學習等等，這種例子是很多的。

　　我覺得AI時代其實已經可以解決很多問題了，那么這時候的關鍵就在于學習端側的體驗。這比用AI去創(chuàng)造一個全新的東西，我覺得更有必要一些。

　　因此，從我們團隊的角度來說，就是去做被驗證過的需求。

　　

　　當然除了被驗證的需求，其實還有一些是還沒有被驗證且風險比較高的事情，這個所謂的風險高是作為創(chuàng)業(yè)者需要審慎地去看的創(chuàng)業(yè)項目。

　　02

　　問題2：要解放老師還是解放家長?

　　說完了需求的部分，我們就要開始思考第二個問題，自己要做的AI產品到底對教育有什么幫助?它應該解放老師還是解放家長?

　　舉個例子，外賣到底解決的是什么問題?

　　它解決的是供給端的效率問題，我不用在大冬天打車去吃很想吃的東西，也不用糾結要不要去一兩公里外很棒的店了——這是解決了效率問題。

　　那么AI的加入又會解決什么問題?比如在一些服務場景，用AI可以替代部分人的工作了。這在大廠中就有了很經典的案例，像之前一個人的服務比是1:300，有了AI能力后可以是1:800了。

　　當AI被放到教育的場景中它到底要解放老師、家長還是學生呢?

　　首先我覺得它絕不是對學生的徹底解放，因為解放學生就可以算是讓孩子放棄書本、打開游戲機等等。所以這時候更多的是要去從降本增效、學習體驗等角度去觀察自己做的事情是不是能夠給學習本身以幫助。

　　比如有一個很好的產品是做繪本伴讀的，其實無論是硬件還是軟件都是在為家長減負，幫助家長在講故事這個場景提供幫助。

　　

　　我們有一個優(yōu)先級的觀念是“沒事兒別論述，要論證”。拿出數字去驗證這件事兒就可以了，別的都沒用。

　　整個過程中我們做了非常多的案例分析，因為我們是一個完全市場化的產品，所以也盡量不做太多語言上的論述。就是用戶覺得好就是好，看數據就好。

　　其實用戶和需求是非常多元的，我們也知道不可能全部都做全。我們就是聚焦需求。在這些聚焦后的不同地區(qū)，我們也會有不同的運營策略，這里AI幫助我們做了很多，可以說所有的事情都是環(huán)環(huán)相扣的。

　　但是每一環(huán)的底層，我們都在堅持兩個東西。

　　第一個是，認真地、客觀地分析每一個結論。

　　第二個是，尊重教育規(guī)律、尊重互聯(lián)網發(fā)展規(guī)律。

　　03

　　問題3：蘇格拉底式教學靠譜嗎?

　　接下來我想講的就是我們發(fā)現，市面上的很多產品都在講自己是“蘇格拉底式教學”。

　　這是個很理想的狀態(tài)，但實際的情況是，在日常絕大多數的學生還是需要一些外界的關注鞭策或者推動來完成一些學習任務。

　　我們常常遇到的學生大概是這樣幾類。

　　一類是很聰明、學習能力也很強，老師只需要在關鍵時刻去點撥一下，這些學生就可以繼續(xù)去完成自己要做的事情。那么這類學生其實即便沒有一些智能產品或者老師的督促，也不會影響太多他們的學習程度。

　　另一類學生是偏向中間段的水平，可能就更需要一些外部的力量幫助他們去一步一步帶動著完成自己的學習任務。可能本來是二本學生，但是有老師或者不錯的產品去帶著走，就很可能往上走一步爭取一本。在這個里面，老師的關注和監(jiān)督是很重要的。

　　但我們都知道，AI很難去解決監(jiān)督這個部分。

　　在這個情況下，學生們到底能不能自發(fā)地去使用一些產品或者自發(fā)地去學習?我會打一個問號。我認為，我們能看到的絕大多數產品都很難做到。

　　

　　學習的效果和學習的成長性還是要伴隨著時間的積累，哪怕每天只有幾分鐘堅持下來一定會有些額外的收獲的。同時，大多數人是需要一些監(jiān)督來完成學習的進程，我認為很多人的主觀能動性往往只在臨時抱佛腳的時候才會出現。

　　不要妄想高壓就能解決一切的學習問題，這不現實，也沒意義。

　　那么這里就展示了AI的機會，不同的人群對產品的訴求都不一樣，AI可以站在優(yōu)質的內容上，去解決不同用戶群體的、細致入微的需求。

　　總結來說就是，產品的推進過程中要始終看到尊重教育規(guī)律本身：

　　規(guī)律1、學習效果是時間積累的結果。

　　規(guī)律2、大部分人不會因為科技的發(fā)展，學習的主觀性就會變強很多，要把該做的事情都做了，產品才能好。

　　規(guī)律3、尊重學習者的畫像，研究他們群體的學習需求和目標階段適宜的學習方法。

　　04

　　Q&A：“要確保自己所有的動作都是理性動作”

　　提問：剛才您的分享中提到，現在自己的團隊已經沒有教研這個角色了，那么一個產品如果沒有教研教學的負責人的話，您和團隊是怎么搭建自己的內容的？

　　子健：首先我們還是非常尊重和重視教研教學這個部分。

　　其次就是我們的產品它不是課、也不是主要面向學生和應試，如果是前面說的這些會很嚴肅，這和我們現在做的產品就應該是完全不一樣的。

　　那么我們的產品其實是面向成人的生活和職場，這里面的內容主要是用經典的教材去喂給數據，通過AI讓這些經典內容結合用戶需求去生成。

　　提問：讓用戶去評價產品，再結合用戶反饋去調整產品。但是教育本身是有很多嚴肅的部分和專業(yè)的部分。這個中間的尺度怎么拿捏？

　　子健：其實從產品設計上，我們對用戶的考量就是希望他能學完之后就能去點一杯咖啡或者買一個東西。能做到就算是完成了目標和任務。

　　因此我們認為產品和評價和使用體驗等等都是一個融合的形態(tài)，它不是單一的，當然我們做內容的時候也一定會像剛剛說的那樣尊重教育規(guī)律。

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