对话 | 作业帮三年磨一剑

　　来源|多知网

　　作者|冯玮

　　图片来源|Pexels

　　“作业帮终于出学习机了。”

　　半个月前，多知报道作业帮新品发布会后，有读者这样感慨——实际上，作业帮现在进入学习机市场，的确引发了很多关注。

　　首先，2019年起，喵喵机的热闹让作业帮看到了更多的可能性，并在其后三年推出了多款产品：这其中有同样“上市即爆”的电子单词卡，也有跨界卡位的智能书桌……连书包都上线商城的作业帮，却一直没有让学习机出现在过往三年的新品发布会名单中。

　　伴随着智能手表、全科学习笔、全科学习卡等智能硬件的出现，作业帮早已具备了推出学习机的软硬件条件。

　　为什么一直不做学习机?

　　其次，在早已是红海的学习机赛道中，不同背景的参与者藉由自身优势，已推出多个系列、各有倾向的学习机产品：老牌步步高、优学派、读书郎对下沉城市的影响深刻依然，不同价位的产品更新不断;科大讯飞自带大模型让AI在学习机中落地;京东方、希沃凭借屏幕硬件积累，切入护眼需求;学而思、有道的教研内容过渡衔接到学习机中……

　　以“十八般武艺各显神通”形容当下的学习机市场，并不夸张。

　　现在才出学习机的作业帮，还有多少空间?

　　作业帮硬件业务负责人李锡凌在发布会上解读，目前的学习机市场参与者分为三类：传统学习硬件公司，善于做教育同步内容，渠道优势明显;3C、硬件消费品出身，善于提供极致性价比的学习机;第三类则是教育科技品牌，如作业帮等。

　　“我们是第三类，这类公司思考的是，如何在学习效果上有所突破，如何既能保证学习效果、又能让孩子们用起来，又该如何让学习机的硬件、软件、内容和AI真正帮助学生在一段时间内提升效率。”

　　李锡凌坦言：“做了非常多的调整。”

　　软硬件、AI、提效、差异化……带着疑问，多知独家对话作业帮学习机产品负责人李祥曦、硬件教研负责人卢达。

　　以下为实录整理，内容有所删减。

　　01

　　三年磨一剑

　　多知：作业帮在智能教育硬件的品类和数量上一直处于教育科技企业靠前的位置，为什么学习机却来得这么晚？

　　李祥曦：我在作业帮刚好六年，印象中公司最早谈论学习机产品是在2019年——当时大家讨论的核心方向是要不要做学习机?

　　这个讨论的背景在于两点：

　　1、当时公司已经做了喵喵机、开始接触智能硬件，也就很自然地开始讨论更多的可能性；

　　2、我们发现自己的一些内容在其他品牌学习机上的活跃度和渗透率都很不错，包括当时也有一些厂商找来合作，比如要不要贴牌但内容是作业帮的等等。

　　这些因素开始让我们思考要不要自己做一个学习机。

　　多知：但硬件并不是作业帮的强项，为什么在当时否定合作模式？

　　李祥曦：我们对学习机这类产品研究后发现，想做到很理想的产品体验，意味着对硬件、软件、算法等方面的要求相应提高。

　　直接拼凑、合作当然也可以做出一个品，但我们担心的是最终产品形态和我们对这个产品的要求与期待有差异。这也不符合我们对作业帮品牌的定位。

　　多知：有没有哪个功能曾经让你们很纠结？

　　李祥曦：屏幕的选择——现在大家可以看到的是我们用了一个12.7英寸，4:3阅读比。但其实这个地方是我们立项之后三个月才定下来的方向。

　　一开始我们尝试了很多个屏幕尺寸，这里面既有市场更常规的10-11寸的屏幕，另一方面是是否沿用市场更常见的16:9的宽高比。纠结了很多个版本最终定了现在的这两个选择。

　　原因之一，在于我们希望第一代产品能够更大众、触及更多人群、综合性更强。所以它需要满足课本点读的同时也能覆盖日常练习还有其他各种需求，所以它不能太小;但它也不能太大，太大了不便携不能带出去。

　　那现在的尺寸就是能够覆盖更多场景满足随时随地学习的需求、也能满足各种互动的屏幕。本质就是让它足够综合、足够好用，这样才能提升使用频次，最终达到提升学习效果的状态。

　　原因之二，在于护眼，4:3这个屏幕尺寸是最接近于书本的尺寸，也是阅读体验最好的尺寸。

　　的确是找了很多个样品、做了很多尝试、用了三个月才定下来的屏幕，这也是决定我们硬件最终形态的一个关键。

　　多知：2019年开始斟酌，2023年才真正推出，这几年你们在做什么？

　　李祥曦：我们在2019年开始讨论，然后在2022年6月份开始立项，这三年的时间里我们一直在关注学习机，也在做很多的准备。

　　第一在于硬件开发，这三年刚好也是教育智能硬件高速发展的三年，从团队上，我们到现在已经有了1000人左右的硬件团队，也邀请到很多行业头部企业的研发人员加入作业帮；从产品上，喵喵机、打印机、智能电子单词卡、智能手表、智能书桌……到现在，我们的很多产品其实已经有点接近学习机的功能了。

　　硬件研发是我们三年里努力沉淀的核心，也是我们后来可以实现自研智能学习机的关键。

　　第二个部分我们对外讲得不多，是算法上的积累。外界普遍会觉得教育科技公司可能是在题库这个方面沉淀较多，但实际上我们还有一个中台算法团队。

　　这个团队在过去的三年多时间里一直对语音测评等关键技术进行沉淀积累。算法上的积累，也实际经过了作业帮课程互动、课后辅导等业务场景的实践和优化，这些都与学习机所需要的学习能力相匹配。

　　第三个部分，是对过往作业帮教研教学内容在学习机上的适配和二次开发。

　　作业帮在教学教研上的积累和沉淀已经很久很久了，但在过往主要以直播为主，它和学习机上目前适合的录播课程、知识图谱呈现、以及日常练习等产品的底层逻辑都是不同的。

　　为了让作业帮过往的内容更好地落地到学习机上，我们目前差不多有一个100人的独立内容研发团队，差不多用了一年的时间去做大量录播和知识图谱的集成研发。

　　这三年我们做了大量的沉淀，也做了很久的用户和市场研究。

　　我们一直想要找到用户的需求与市场机会在哪儿。

　　02

　　学习机的终极形态

　　多知：现在找到用户需求和市场机会了么？

　　李祥曦：学习机这个赛道现在真的挺热闹的，我觉得目前大多数场景和需求都已经在不同的产品中体现出来了，现在很难出现一个完完全全的新需求。

　　大家在比拼的也就还是那几个方面，我举两个例子。

　　日常作业和同步辅导，这个是大部分家长都会关心的部分，也是市面上的学习机使用最高频的功能。大家也都在围绕课前预习、课程同步复习、学情了解和个人提升在做，这差不多已经是一个标配了。

　　当然现在大家在追求的是如何更高效的学习，包括如何精准地查漏补缺、如何诊断规划等等。这些需求一直存在，但家长对学习机所能提供的服务和体验的层级是在不断提升的。

　　再比如说护眼，学习机、学习平板在从小众变得大众的过程中，甚至假如它成为了孩子的标配的话，必然导致家长对这款产品的护眼要求不断攀升。

　　多知：AI老师1对1，是解决你说的学习辅导需求的最佳途径么？

　　李祥曦：我觉得它是一个终极形态。

　　就我们目前对AI老师的理解和期待来说，现在的这款学习机产品主打的是诊断和规划，主要解决当孩子面对一个学习机和一堆内容的时候，如何通过学习机了解到自己的境况、如何找到适合自己的学习指导、如何一步一步实现学习效果提升的需求。

　　但我们理想的AI老师1对1，肯定不是只擅长规划，应该还有1对1的监督、辅导等不同能力。这些是我们一直在看和研究的方向。

　　所以我们这一代的产品是叫AI老师1对1诊断规划——我们也是才刚刚迈出了第一步而已，未来还会有很多延展和递进。

　　当把每一个环节都做到位的时候，我想这才是我们对AI老师1对1形态的终极预期。

　　多知：为什么选择聚焦“诊断规划”？

　　李祥曦：对，这也是我们在软件层面最核心的差异化功能。

　　这个功能出现的背景，是我们发现这两年家长和孩子对自主学习需求的增加和对学习规划意识的提升。

　　最早我们想做的其实也是一个通用的学习计划，也和市面上大多数有学习规划功能的学习机是差不多的风格。但我们当时研究了后发现一个状况，就是大多数学习计划功能的使用频率都不高。原因在于，通用的学习计划功能无法满足不同学习水平、薄弱项学生的个性化需求。

　　当需要学生去适应产品的时候，往往这个产品就不会受欢迎，也无法形成自己的壁垒。

　　在这个基础上我们和很多有教研教学背景的同事讨论决定，先把过往教研培训的经验拿过来给用户做一个定位，再通过算法去实现个性化课表。我们做了大量的产品验证，差不多一直到2022年年底这个产品的最终形态才定格下来。

　　多知：定位诊断规划的学习机，在内容上的挑战是什么？

　　卢达：挑战挺大的，和传统的线下师生互动是截然不同的状态。

　　首先是主体设计的不同，比如在我们的线下教室里，老师是核心、课程大纲是核心、一堂课40分钟可以顺其自然地进行知识传递。但在学习机上，知识必须以学生为核心、教学方式也要以学生的个性化习惯为核心，它甚至比线下的1对1授课还要难很多。

　　在面对一台学习机的时候，在家庭的环境下，孩子的状况真的太多了。

　　其次是内容切分的程度不同，之前一堂课45分钟，内容只要覆盖这个时间就可以。但学习机里的内容必须是碎片化的。

　　理论上，碎片化可能是越小越好，比如说5分钟、3分钟都可以，但实际上真正的真人1对1老师的互动状态是细分到语言里的，可能不同孩子的不同回应就会让教学内容指向不同的阶段和状态——要做到这个水平，我们就必须更碎、更细。

　　再者就是AI老师1对1毕竟不是真人1对1，就意味着我们必须让机器去理解孩子的问题。这背后就是必须为我们切分足够细碎的内容依次打上对应的标签。这个过程是必须靠人的经验或者是一些验证结果去让机器认识这些碎片。

　　这样学习机才能最终用这些碎片去给孩子打包成一整套适合他的内容产品。

　　03

　　教学逻辑：在学习机中发生变化

　　多知：你怎么定义“一套适合学生”的内容产品？它应该具备哪些特质？

　　卢达：实际上一个好的学习机在教研教学内容上要做到的是六点。

　　以学生为中心去规划内容；匹配学生自主学习场景，进行体验设计；及时解决孩子的问题、答疑解惑；提供精准内容；提供具体明确的计划安排；先解决孩子已经遇到的问题。

　　我们对这些都进行了拆解，在这六个方面各自做到精细化，用以确认学习效果。

　　以AI老师1对1互动课为例，每节课作业帮设计为20分钟左右，包含10种互动方式，高频挖空提问、单步训练和与线下课程相近的笔记和思考提醒等。

　　多知：互动好像很高频？

　　卢达：对，这里我们也下了很多功夫。

　　比如刚刚提到我们的课程中会有10种互动方式，它们的设定本质上是在试图还原线上直播或线下课程中比较有效的互动手段。

　　但互动不是越多越好、互动也不是说一定要几分钟一个就好。在作业帮的学习机中，互动的目的之一在于对过长的学习时间进行间隔，保证孩子不会走神；目的之二在于知识不是灌输就能解决的，而是通过教与练的配合去保证孩子对知识的理解和运用。

　　那么如何保证互动的效果?很重要的一环在于如何设计出好的提问。这里主要来自于我们过往的教学经验和对线上产品的理解。

　　多知：只通过孩子的互动，似乎很难保证他没有走神吧？

　　卢达：对，正常来讲，我们去观察孩子有没有走神是有三个状态参考。

　　第一种最明显，就是孩子注意力已经完全不在学习内容上了；第二种是孩子看起来在学习，但非常简单的互动问题却没有答对，很明显也走神了；第三种最难判断，是孩子答对了互动问题，但其实走神了，无论是老师还是机器，都很难一下子识别出来。

　　之前我们给学习机设定了一个80~85%的正确率区间，这个数据也可以帮我们反向推演是孩子走神了我们没有观察到;还是学习机的内容没有讲明白。

　　这也是我们迭代的重要标准之一。

　　其实在我们的互动中，也设置了两种路径：一种是比较简单的题，用来引导和验证孩子听没听；一种是稍稍有点难度的题，用来验证孩子有没有真的学会。

　　这也就显现出互动题的设置重点，不能太简单，太简单孩子的注意力一定会慢慢分散;也不能太难，太难孩子会没有成就感。

　　04

　　产品创新，远没有到结束的地步

　　多知：学习机市场正在呈现出怎样的特点？

　　李祥曦：产品创新，远没有到结束的地步。

　　这本身是一个十几年的老产品形态，比如最早的时候就是一个硬件平板，像是课程的载体，基本上就是一个大融合的状态。

　　后来几年无论是最早的教育硬件厂商还是后来的参与者，都在尝试去增加更多的功能和属性，比如护眼、绘本点读等等，这让学习机的工具属性变得更强。

　　这两年AI被更多融入到产品中，这个创新让整个学习机市场从工具属性跃迁到个性化陪伴的阶段，既能为学习提效、更好地保障学习效果；也在陪伴、个性化等方面有了更好的水平。

　　大多参与者的创新是没有停止的。

　　现在大家都在探讨大模型的落地以及AI对学习机带来的影响，的确也看到一些品牌正在试着融合新的技术，在学习机赛道来说还有很长的路要走。

　　这个赛道里面的创新也是没有截止的。

　　多知：最近也有一些企业试着将大模型落地到了学习机产品中，您怎么看AI对学习机带来的变革？

　　卢达：ChatGPT在教育的融合中有两个能力会比较突出，一个是语言理解，一个是内容生成。也就是说第一它能和学生互动聊天，第二是能帮助学生梳理出很多内容。

　　其中，在内容生成的部分，相对来说可能和学习机最简单的融合就是语言学习，首选是英语。因为我们对于语文的学习可能会包含语言、文学、甚至是一些历史;但对英语的学习主要还停留在语言学习上。

　　语言学习的很重要一环在于语料，英语学习中，其实好的、适合不同水平孩子的系统性语料并不多，在这个时候，ChatGPT带来的可能性是能够沿着与孩子沟通的情况，生成适合其认知水平、语言水平的语料。

　　这也就意味着让语言学习变得更科学、更有效。

　　再比如说语言沟通能力，有时候AI老师和学生沟通，有一部分是需要通过给学生不同的题型、基于学生的反馈，然后再推演出AI老师给出怎样的教学方式。题型之一是选择题，但我觉得选择题本质上就让孩子的思考模式被框住了。

　　而ChatGPT所代表的自然语言能力，就意味着学习机里的AI老师可以和孩子直接通过交流，以实时互动方式了解孩子的想法和理解，这是更开放和多元的学习模式。

　　多知：很多平台都在做大模型测试，该如何提问，才能更好地检验大模型是否能与教育产品相得益彰？

　　卢达：让它去讲一道题。大多数大模型更多的是在解题，而不是讲题。

　　多知：未来2-3年会是学习机的迭代竞争关键节点么？

　　李祥曦：整个市场我不好说。只能说我们自己内部看到了未来2~3年的一些机会，包括可以创新的一些方向。

　　比如前面提到的AI技术的创新、类ChatGPT等等。

　　刚刚卢老师提到的互动部分，我也有相同的感受。学习机和类ChatGPT的互动属性有天然的融合可能，交互水平越好，孩子的体验也会越好，必然会影响到使用频次和学习效果。

　　另外AI老师在1对1模式上如何真正带着孩子提效，本身就对老师的要求很高，必然需要对各种开放性的问题有足够的技术手段和内容能力去覆盖才可以。

　　这些融合空间还很多，当然也只是大家创新的方向之一。接下来大家的自我迭代应该也会很快，未来2-3年应该会很明显。现在谈可能太早，作业帮的核心一定还是跟着用户需求走，多收集反馈去优化迭代是最实际的。

　　END

　　本文作者：冯玮