AI还是区块链，谁将更先改变教育行业？教育和医疗一直被认为是互联网介入最少的两个领域。这两个行业都是不允许试错的行业，大家尝试新事物的动力也没有那么强。在对待身体和孩子上面，每个人的信念都是只准成功，不能失败。因此，互联网小步快跑的迭代方式，只能深入到非核心领域，而对于这两个行业的核心领域，公众还是更愿意相信权威专家而不是某个算法或平台。
对于教育的互联网化，其实这些年互联网人一直在做着各种的努力。最开始的形态是慕课类型的，把名师的课程录制成视频，然后通过网络的方式让更多的人受益，我们现在了解的可汗学院，网易云课堂等都是这种类型的在线平台。这种平台的最主要问题就是完课率太低，看来没有老师监督的情况下，大部分人还真的很难自觉主动的完成学业。
紧接着就出现了O2O热潮，既然线下颠覆不了线下，那就通过线上引流到线下。于是，遍地的O2O平台出现，疯狂老师，跟谁学等都是这类平台。但就像其他行业的O2O一样，教育行业的O2O也没能成为风口，线上流量一旦变成线下，就不再回到线上了，一轮轮补贴烧钱后，平台根本无法盈利。
这两年线上终于有了一些大动静，其主要业务就是1:1 辅导。家长上辅导班，主要也就是看中效果，只要投入时间，并且这些时间是有效率的，学生怎么都能吸收一些吧，线上一对一模式就被证明是一种线上的，有效的学习方式。由于有一个专门的老师陪伴梳理知识点，学生成绩有提高也是自然的事情。但线下比较普遍的一对多模式则很难搬到线上，毕竟一对多对老师的控场能力有很高的要求，在网络上，老师无法及时得到学生反馈，根本无法控场，所以很难收到好的效果。这就导致线上一对一的老师只能请到大学生，一位真正的辅导老师，每小时300以一般是不愿意上课的。目前主打线上一对一的品牌，基本上也确实都是大学生上课，这些大学生擅长做题目，但说到梳理知识点，其实并不擅长，并且由于缺乏教学经验，很难快速定位学生问题，从而因材施教。
最近一波的努力是希望通过AI 的方式改变教育。2016年开始，AI非常盛行。它被称为是再一次生产力的解放。现在AI 被用在各行各业，包括无人汽车，语言类学习，视频监控等。自从AlphaGo 战胜人类围棋选手之后，大家更是觉得AI 无所不能，甚至有很多人开始焦虑自己的工作会不会被AI很快替代。AI与各行业的结合成了这两年的大趋势。在教育行业，与AI相关的炒的最火的概念叫做自适应学习，所谓自适应学习，就是能够根据学生的能力水平，因材施教的推送对应的资源，从而迅速的帮助学生弥补漏洞，快速提升。
自适应学习听上去非常美好，这明显就是要用AI 代替名师，通过系统的方式把脉学生，然后针对性给予学习建议，但在实际实施中，还是存在很多不足的：

• 没有解决学生兴趣问题
  对于愿意学习的学生来说，提升成绩其实还是比较简单的，不管现在的线下机构，还是线上一对一都能很好的帮助这些学生提升成绩。但如果这位学生对学习并没有兴趣，那自适应系统对他完全无能为力，甚至可能进一步引起他的厌烦。因为自适应系统评估学生能力的时候完全依赖于学生的做题，而对于一位不喜欢学习的学生，再要求他不断做题，我想这位学生一定会带着情绪瞎做，这样自适应系统也就无法很好的给出学习反馈。
  
• 自适应学习的落地仍需时间
  自适应学习在K12 阶段的应用必定要融入到体制内教学中，那么这种全新的学习模式到底是和学校相结合还是让学生在家里自主学习？ 如果放在学校，那如何与当前的教研相结合，学校是否能够保证对应的软硬件学习环境？如果放在家里，家长是否能够接受这种学习方式，大部分家长对于学生长时期接触电脑都很担心，总怕一不小心，学生就在接触学习之外其他的App。如何能够在学校或者家庭的学习场景中把自适应学习融入进来，这是自适应学习方式得到长足发展的关键。
  
• 自适应学习算法仍需完善
  人的学习是一个非常复杂的过程，现在的自适应学习都声称自己把知识图谱细化到纳米级，但简单的这样细分就足够了吗？ 这样的细分是否真正考虑了实际的教与学的过程？例如，知识图谱的划分与学习是否能够与当地的课本深度结合起来？除了做题信息，还有哪些信息能够反映学生的真实能力，如何搜集这些信息？往往一道题目的错误会有很多原因，是否能够真正分析出更深层次的错题原因？这些问题都是当前的自适应学习需要面对的，要想真正做到因材施教，自适应算法还有很多需要完善的部分。
  
  

可见，在以AI 替代名师这条道路上，可能还有很长的路要走，家长们目前也无法相信一套系统能够替代老师的角色。如果把教学比作教育行业的生产力的话，如果生产力无法提升，那么是否可以通过改变生产关系来更加有效的利用教育资源呢？
在回答这个问题以前，让我们先来了解下在机构中，老师是如何与机构进行分成的。大部分的机构老师，基本上都是只拿课时费的，帮你算个账，例如线下一对一课程，每小时500左右，老师一般只能拿35%左右，也就是一小时175元左右。对于补习来说，一般都集中在周末，周末两天就算全部排满，一周也就是16个小时，一个月算下来大概一万多元，这已经是时间充分利用，满打满算的情况了。所以有不少老师在机构做了两三年，有一定积累后，都会选择自己出去做，单课时的收入会高很多，但如何能够不断的招聘到学生，这成为了他们新的问题。
是否可以又一种新的资源组织方式，既能发挥老师的主观能动行，提高他们的收入，同时又能把这些老师聚合起来，教务招生的事情统一管理，摊薄成本开销？
上海有一家机构（乐课力）就声称自己是一家依照互联网思维创立的名师合伙人平台，他的每一位入住老师都是合伙人，各位老师利益均沾。但线下的这种模式也有很多瓶颈，例如老师之间换课如何结算，每位老师的影响力都不一样，带给公司的价值也不一样，如何评估好的老师的贡献度。 如果股份是固定的，那么老师一旦进入这个体系后，是否真的愿意继续拼命工作，从而推进公司快速持续的发展？大家可以看到，股份制公司相比于之前的组织形态，确实大大改善了生产关系，提升了整体效率，但目前这种组织形式也遭遇到了自己的瓶颈，如何能够进一步改善生产关系，释放出个人巨大的创造力？
区块链恰恰就可以解决这样的问题，区块链的一个强大功能就是改善生产关系，他通过Token（通证）的发放可以更大规模的组织起协作。Token在整个社群组织中起到了激励和协调的作用，在社群中不断贡献的人，将能够获得更多的Token，当社群整体估值提升后，那些奉献的人就成为了最大的受益者，这种组织方式很能够调动起每个成员的积极性。它就像自证预言一样，越是相信付出有回报的人越能够获得更多回报，而回报又再次激励每位成员的进一步付出。
心理学说世界即关系，关系理顺了，就能极大提升整体的体验。在当前环境下，教师依然是教育中不可替代的核心角色，如果短期内不能通过技术大幅提升和普及教学能力，那是否可以通过进一步改善教师生产关系，从而释放出更大的效能呢，让我们拭目以待，以区块链当前迅猛发展的态势，相信不久我们就能得到答案了。

AI还是区块链，谁将更先改变教育行业？教育和医疗一直被认为是互联网介入最少的两个领域。这两个行业都是不允许试错的行业，大家尝试新事物的动力也没有那么强。在对待身体和孩子上面，每个人的信念都是只准成功，不能失败。因此，互联网小步快跑的迭代方式，只能深入到非核心领域，而对于这两个行业的核心领域，公众还是更愿意相信权威专家而不是某个算法或平台。
对于教育的互联网化，其实这些年互联网人一直在做着各种的努力。最开始的形态是慕课类型的，把名师的课程录制成视频，然后通过网络的方式让更多的人受益，我们现在了解的可汗学院，网易云课堂等都是这种类型的在线平台。这种平台的最主要问题就是完课率太低，看来没有老师监督的情况下，大部分人还真的很难自觉主动的完成学业。
紧接着就出现了O2O热潮，既然线下颠覆不了线下，那就通过线上引流到线下。于是，遍地的O2O平台出现，疯狂老师，跟谁学等都是这类平台。但就像其他行业的O2O一样，教育行业的O2O也没能成为风口，线上流量一旦变成线下，就不再回到线上了，一轮轮补贴烧钱后，平台根本无法盈利。
这两年线上终于有了一些大动静，其主要业务就是1:1 辅导。家长上辅导班，主要也就是看中效果，只要投入时间，并且这些时间是有效率的，学生怎么都能吸收一些吧，线上一对一模式就被证明是一种线上的，有效的学习方式。由于有一个专门的老师陪伴梳理知识点，学生成绩有提高也是自然的事情。但线下比较普遍的一对多模式则很难搬到线上，毕竟一对多对老师的控场能力有很高的要求，在网络上，老师无法及时得到学生反馈，根本无法控场，所以很难收到好的效果。这就导致线上一对一的老师只能请到大学生，一位真正的辅导老师，每小时300以一般是不愿意上课的。目前主打线上一对一的品牌，基本上也确实都是大学生上课，这些大学生擅长做题目，但说到梳理知识点，其实并不擅长，并且由于缺乏教学经验，很难快速定位学生问题，从而因材施教。
最近一波的努力是希望通过AI 的方式改变教育。2016年开始，AI非常盛行。它被称为是再一次生产力的解放。现在AI 被用在各行各业，包括无人汽车，语言类学习，视频监控等。自从AlphaGo 战胜人类围棋选手之后，大家更是觉得AI 无所不能，甚至有很多人开始焦虑自己的工作会不会被AI很快替代。AI与各行业的结合成了这两年的大趋势。在教育行业，与AI相关的炒的最火的概念叫做自适应学习，所谓自适应学习，就是能够根据学生的能力水平，因材施教的推送对应的资源，从而迅速的帮助学生弥补漏洞，快速提升。
自适应学习听上去非常美好，这明显就是要用AI 代替名师，通过系统的方式把脉学生，然后针对性给予学习建议，但在实际实施中，还是存在很多不足的：

• 没有解决学生兴趣问题
  对于愿意学习的学生来说，提升成绩其实还是比较简单的，不管现在的线下机构，还是线上一对一都能很好的帮助这些学生提升成绩。但如果这位学生对学习并没有兴趣，那自适应系统对他完全无能为力，甚至可能进一步引起他的厌烦。因为自适应系统评估学生能力的时候完全依赖于学生的做题，而对于一位不喜欢学习的学生，再要求他不断做题，我想这位学生一定会带着情绪瞎做，这样自适应系统也就无法很好的给出学习反馈。
  
• 自适应学习的落地仍需时间
  自适应学习在K12 阶段的应用必定要融入到体制内教学中，那么这种全新的学习模式到底是和学校相结合还是让学生在家里自主学习？ 如果放在学校，那如何与当前的教研相结合，学校是否能够保证对应的软硬件学习环境？如果放在家里，家长是否能够接受这种学习方式，大部分家长对于学生长时期接触电脑都很担心，总怕一不小心，学生就在接触学习之外其他的App。如何能够在学校或者家庭的学习场景中把自适应学习融入进来，这是自适应学习方式得到长足发展的关键。
  
• 自适应学习算法仍需完善
  人的学习是一个非常复杂的过程，现在的自适应学习都声称自己把知识图谱细化到纳米级，但简单的这样细分就足够了吗？ 这样的细分是否真正考虑了实际的教与学的过程？例如，知识图谱的划分与学习是否能够与当地的课本深度结合起来？除了做题信息，还有哪些信息能够反映学生的真实能力，如何搜集这些信息？往往一道题目的错误会有很多原因，是否能够真正分析出更深层次的错题原因？这些问题都是当前的自适应学习需要面对的，要想真正做到因材施教，自适应算法还有很多需要完善的部分。
  
  

可见，在以AI 替代名师这条道路上，可能还有很长的路要走，家长们目前也无法相信一套系统能够替代老师的角色。如果把教学比作教育行业的生产力的话，如果生产力无法提升，那么是否可以通过改变生产关系来更加有效的利用教育资源呢？
在回答这个问题以前，让我们先来了解下在机构中，老师是如何与机构进行分成的。大部分的机构老师，基本上都是只拿课时费的，帮你算个账，例如线下一对一课程，每小时500左右，老师一般只能拿35%左右，也就是一小时175元左右。对于补习来说，一般都集中在周末，周末两天就算全部排满，一周也就是16个小时，一个月算下来大概一万多元，这已经是时间充分利用，满打满算的情况了。所以有不少老师在机构做了两三年，有一定积累后，都会选择自己出去做，单课时的收入会高很多，但如何能够不断的招聘到学生，这成为了他们新的问题。
是否可以又一种新的资源组织方式，既能发挥老师的主观能动行，提高他们的收入，同时又能把这些老师聚合起来，教务招生的事情统一管理，摊薄成本开销？
上海有一家机构（乐课力）就声称自己是一家依照互联网思维创立的名师合伙人平台，他的每一位入住老师都是合伙人，各位老师利益均沾。但线下的这种模式也有很多瓶颈，例如老师之间换课如何结算，每位老师的影响力都不一样，带给公司的价值也不一样，如何评估好的老师的贡献度。 如果股份是固定的，那么老师一旦进入这个体系后，是否真的愿意继续拼命工作，从而推进公司快速持续的发展？大家可以看到，股份制公司相比于之前的组织形态，确实大大改善了生产关系，提升了整体效率，但目前这种组织形式也遭遇到了自己的瓶颈，如何能够进一步改善生产关系，释放出个人巨大的创造力？
区块链恰恰就可以解决这样的问题，区块链的一个强大功能就是改善生产关系，他通过Token（通证）的发放可以更大规模的组织起协作。Token在整个社群组织中起到了激励和协调的作用，在社群中不断贡献的人，将能够获得更多的Token，当社群整体估值提升后，那些奉献的人就成为了最大的受益者，这种组织方式很能够调动起每个成员的积极性。它就像自证预言一样，越是相信付出有回报的人越能够获得更多回报，而回报又再次激励每位成员的进一步付出。
心理学说世界即关系，关系理顺了，就能极大提升整体的体验。在当前环境下，教师依然是教育中不可替代的核心角色，如果短期内不能通过技术大幅提升和普及教学能力，那是否可以通过进一步改善教师生产关系，从而释放出更大的效能呢，让我们拭目以待，以区块链当前迅猛发展的态势，相信不久我们就能得到答案了。