虎嗅会员专享【创新案例010】全文共计 12027 字，建议花20分钟阅读。
行业专家说
在中国，过去5年中，看在线教育这个产业，产品的应用层面的发展速度远快于底层技术的进步，且与当下消费者接受在线教育的程度相比，在线教育产业中的底层技术几乎是止步不前的。正是由于这个原因，导致在线教育在消费级市场的印象仍然停留在省时、省钱、省力的高性价比上；没有真正意义上做到更好、更有效；当与传统培训业态直接对比时，这样的印象尤为明显。
人工智能、大数据、自适应学习等都是有可能在可预见的时间内出现突破性发展，作为在线教育的底层技术给予行业加速发展的引擎。期待着乂学教育这一类的企业能够在底层技术上有突破，虽然从商业的角度上看，走这样一条路，风险、挑战和不确定性是非常大的。但我认为只有突破了底层技术，在线教育才不只是通过技术和互联网提供了高效链接的便利性，才会孕育出全新的服务、产品和全新的业态，这是让人兴奋的事情。
乂学教育面临的风险有如下几个：
从世界商业历史来看，大多数行业的底层技术的投入期和发展期都很长、存活率很低；相比于应用层面的公司，底层技术的公司本身就是高赔率的。
底层技术的积累和突破需要耐得住寂寞、诱惑和压力，比如在技术还没有很成熟的时候，过早的投入消费级市场、又或者迫于股东的压力过早的商业化，都是有可能让一个底层技术的公司变得平庸，或者转变成一个披着底层技术外衣的应用层公司。
底层技术的突破需要人才和资金的大量且长期的储备，融资环境的变化、竞争格局的变化、巨头像野蛮人一样闯入，都有可能让之前的辛苦积累快速摊薄的不利因素。
——鲸媒体创始人 迟耀明
本案例包含以下信息及问题：
1.在线教育这些年都兴起了哪些模式，每种模式都有什么特色与缺陷？
2.自适应学习利用大数据与人工智能技术来改进教育过程中的效率，具体通过什么途径，是否能达到效果？
3.乂学教育的线上线下相结合的自适应学习模式，相比于我们熟知的线上线下教育模式有何差异，最终能成功吗？
在线教育走过这几年，从概念火爆、融资案例大量增加，到如今走向平静，行业还在摸索中成长。教育O2O模式，以及火过一阵的慕课模式，如今都表明存在一定问题，如无法带来学生学习所需要的互动以及学习氛围等，学生的课程完成率很低。
与此同时，一种新的模式和理念——自适应学习开始兴起，美国Knewton等公司开始将自适应学习的理念应用到教育过程中。在国内，新东方、好未来、猿题库、一起作业网、沪江网、乂学教育等大小公司也都在做自适应学习方面的项目。自适应学习虽然还未在学生中广泛普及，但似乎已经成为教育类公司判断行业趋势的共同选项。
最近，自适应学习领域创业企业乂学教育宣布获得1.2 亿元天使轮融资，此次由景林资本、中国科学院嘉和基金和新东方教育集团共同领投。2015年7月，乂学教育获得了3100万人民币种子轮投资，由青松基金、好未来学而思集团、正和岛磁系基金、新东方创始人俞敏洪共同投资。一家自适应学习领域的公司在天使轮能融到上亿资金，且获得产业巨头新东方、好未来和科研权威中科院的共同青睐以及俞敏洪的个人投资，表明自适应学习正在被业界和资本认可。
不过这一概念对于普通读者来说还比较陌生。自适应学习的原理是什么，能起到什么作用，前景究竟如何，业界看好的理由又是什么？近日，虎嗅与乂学教育创始人兼董事长栗浩洋、CEO周伟、首席科学家崔炜、CTO樊星进行了交流，共同探讨自适应学习这一新模式以及教育行业的新趋势。
自适应学习是什么？
培生集团推出的《解码自适应学习》的研究报告则指出，“自适应学习是一种教育科技手段，它通过自主提供适合每位学生的独立帮助，在现实中与学生产生实时互动。”
这种解释很抽象。经过与乂学教育创业团队的交流，虎嗅发现，自适应学习的一个比较具象化的解释是：
一方面，对知识点进行拆解、分析，形成知识点之间的逻辑结构，如一个大的知识点由A、B、C、D、E、F几个细微知识点构成，由知识A可以导出知识B，知识C与知识D并列，知识E难度高于知识F，等等。乂学教育称，已把知识点拆分到七级。
另一方面，运用大数据、人工智能等前沿技术，基于学生各方面的学习数据，判断学生细微的知识盲区、薄弱点，基于这些判断，以及知识之间的逻辑结构，为学生匹配个性化、有针对性的训练来补齐这些知识点缺陷，从而提高学生成绩。
自适应学习是人工智能等新技术在教育领域的应用。自适应学习系统在开发过程中，必须要有教育领域的专业知识来对知识点进行精准的拆解，否则系统的判断和输出就会南辕北辙，这也是很多机构做自适应却无疾而终的原因。
同时，也需要大数据、深度学习算法等手段来判断知识点之间的逻辑结构，基于学生数据判断学生的知识点掌握情况，再基于知识的结构和学生的数据来做学生与知识点训练的匹配，使知识点训练切中要害、有的放矢、循序渐进，引导学生更加牢固地掌握知识，提高学习成绩，所以对人工智能科学家的要求就很高。
自适应学习可以分为基于规则的自适应和基于人工智能的自适应。基于规则的情况下，学生的学习情况与系统推荐的学习内容之间的匹配，是基于一些粗略的既定的规则；而在基于人工智能的情况下，二者之间的匹配是基于人工智能算法。
传统模式的坑与自适应学习的机会
经过与乂学教育高管的交流，我们发现，各类在线教育模式都有各自的局限性，自适应学习的出现，有望通过技术与模式的共同作用，在一定程度上解决教育界的一些难题。
K12教育模式概览
K12教育模式有线上、线下、线上线下相结合三种。
线下按照师生数量比例的差异，可以分为大班、小班、一对一等。大班学生人数通常在40人以上，小班人数在几个人至40人之间，一对一则是老师对一个学生进行单独辅导。
大班可以最大限度上发挥名师的价值，但无法针对每个学生进行专门辅导，对于学生的个性化需求无法关注，更适合于考前串讲等场景，日常教学中应用已经越来越少；一对一可以针对学生的学习状况进行专门的辅导，但成本高，且对教师的能力、经验要求比较高，普通老师实施效果并不好。
这也是学大、龙文、京瀚式微，好未来剥离智康1对1的原因；小班模式则更折中一些，在一定程度上规避大班与一对一的缺陷，但针对性的辅导往往也较难实现。
在线上，在线教育这几年风起云涌，在辅导内容、作业、试题等领域，兴起了录播课、MOOC慕课、题库、直播、在线真人一对一等模式。
录播课的做法早已出现，在网站上播放老师的教学视频，代表性产品包括北京四中网校、黄冈网校、101网校、新东方在线、学而思网校等。近年来在录课的基础上又出现了慕课的模式。慕课即MOOC（massive open online courses），直译为大型开放式网络课程，是一种在线开放课程的形式，与录播课有很大的相似性，不同之处在于慕课模式更强调开放性，用户往往无需注册就可以参与学习。代表性平台如爱学堂等，将清华附中、北大附中、人大附中等学校的课程开放给普通用户。录课与慕课模式的优点是扩大优质教学内容的覆盖面，使更多学生接触到名师的教学，不足之处在于，缺少针对性，缺少互动，对学生缺少监督。
题库/作业领域的企业也有不少，如学霸君、猿题库等，为学生就某个不清楚的知识点提供问题的在线解答，用户需求明确，针对性强，可以提升学习效率。但往往是提供具体问题的具体解答，很难对学生形成更深度的启发。
随着直播热潮兴起，教育领域的教学直播也逐渐形成气候，这种模式相比于录课而言，形式更加灵活，互动性更好，且直播模式下给学生一种紧迫感，在一定程度上加强了对学习状态的监督。但是如果面对学生过多，老师实际上无法和学生互动，那么效果就又完全等同于录课。
线上真人1对1授课，是最近一两年大火的模式，将传统线下的一对一教学搬到线上，降低一对一教学的运营成本，VIPABC、51talk、VIPkid、小站教育等，都取得了很高的收入额和大笔的融资。但是这种模式的隐患在于，老师的成本完全是随着规模增长，比起线下只节省了房租成本，而其他成本并未减少。因此，51talk2015年6亿现金收入，亏损3亿，2016年不到9亿现金收入，亏损5亿，属于规模不经济。另外，随着新老师数量的急剧增加，教学质量的稀释和品牌口碑的影响也在所难免，这一点线下的机构在扩张时也有同样的问题。
纯线上的模式很难解决现场感缺失的问题，无法对学生的学习状态进行有效监督。实际上现在很多模式都是讲线上与线下相结合，在线上播放直播、录播等内容，在线下将学生的学习场景设置在线下门店，有助教对学生的学习进行监督，并进行互动、答疑。双师课堂是线上线下相结合的典型模式。
自适应学习也非常强调线上，因为线上会产生更丰富的数据，可以利用技术来分析数据。但在实际运营中自适应学习可以与线下学习相结合，增强学习的现场感、仪式感，也可以引入教职人员来现场监督学生的学习。
也就是说，自适应学习是用人工智能来融合名师录课、在线真人1对1线下小班、智能题库讲解等模式。但从本质上来讲，自适应学习相对于其他学习模式，最根本的变革还是借助技术来增强教学的针对性。运用大数据、人工智能等技术，发现每个学生的不同的学习薄弱环节，针对薄弱环节进行集中学习、强化训练，来达到因材施教、有教无类和教无定法。这是以往教育模式所不具备的元素。
以往的在线教育模式有太多坑
乂学教育就是一家自适应学习领域的创业公司，于2014年底由栗浩洋与周伟发起成立，2015年中首席科学家崔炜博士加入。创始人栗浩洋曾读于上海交大试点班，毕业就开始了连环创业的历程，1999年参与创立大山外语学校，2002年在欧洲攻读工商管理硕士时辍学，在浦东软件园创立一家移动互联网游戏公司，2004年起参与创立K12教育公司在全国1000个城市开设了2700家学校，并且和集团一起整合重组上市，2014年底，创立乂学教育。
栗浩洋在每个创业过程中都担当了产品设计师角色，在教育公司曾领衔研发三年，设计出续班率92%的产品，创造了行业新记录。从2007年开始，栗浩洋在国内探索网络教育模式，与瑞思、跳蛙等30多家国际网络教育公司在产品研发上进行合作，对国外产品进行本土化改造，通过网络形式为3-15岁孩子提供语数外培训。
在探索过程中，栗浩洋一个突出的体会是：99%的在线教育尝试都是坑。例如慕课模式以及传统教育公司的录播课、直播课、以及现在流行的双师课堂探索，他在十年前都经历过，并且很不看好，并且认为现在大家都还在烧钱跳坑。他认为以下经验和教训值得借鉴：
●录课最好不超过3分钟，超过3分钟后，学生的注意力分散，效率大大下降。线下教育的优势在于与学生有交流，有监督，老师知道学生的状态，可以将学生的注意力拉回来。网络教育很难实现这一点。
●录课过程中老师与学生应该有互动，虽然不能直接面对面交流，但老师在录课时应当通过提问等形式，让学生去思考来实现互动。
●看完录课后，应当有老师及时跟进，与学生就录课内容进行互动交流，以加深学生的印象。这一点很多在线教育模式都忽视了。
●慕课，包括双师课堂，都存在老师对学生的详细知识点和能力状态的精确分布不了解的痛点，所以不能够针对性地因材施教，而是一刀切地“线性推进”教学流程，导致效率低下。
由于存在这些缺陷，慕课以及录播课广泛存在学生课程完成率低的问题。宾夕法尼亚大学研究生院针对他们在Coursera上的16门课程做了课程完成率统计，只有4%的人真正完成了课程学习。可见在缺乏线上线下的足够互动之下，单纯的线上模式很难取得好效果。最近，加州州长Jerry brown曾经和Udacity一起高调宣布的慕课实验也以75%的孩子不及格最后承认失败。
国外少数成功案例难以复制到国内
正因为看到这么多问题，栗浩洋的感受是：教育必须是线上线下有机结合，单纯的线上或线下都不能适应行业发展潮流。栗浩洋在五年前国外慕课发展如日中天的时候，就提前坚定唱衰这种模式，并且认为其中少量的成功案例也不可复制。
以韩国在线教育巨头Megastudy为例，Megastudy是一家市值达10亿美元、年营收约20亿人民币的教育公司，采用“线下大班+线上MOOC慕课”模式，线上为主，线下为辅，在韩国高三教学领域影响巨大。数据显示，韩国2012年有63万名高三应届毕业生、20万名复读生参加高考，其中应届生中22万（占比32%）、复读生19万（占比97%）为Megastudy会员。
但成功有其特殊性：
●采用类似于网红经纪的模式，网罗了韩国十大名师的大部分老师前来授课，对名师进行全方位服务和包装，而Megastudy创始人本身也是韩国十大名师之一。而韩国的全职妈妈群体交流导致十大名师人尽皆知，所有人对他们的课趋之若鹜；
●充分发挥线上、线下各自的优势，线上播放老师的录课，突破线下场地限制；在线下通过大课的形式对学生进行辅导，形成很强的学习氛围；
●Megastudy为留住优秀老师，采用类似律所的合伙人制度，给明星级老师足够大的发挥空间和自主权。顶级老师拥有自己的公司和团队，所创收的23%归自己公司所有。
●Megastudy对于细节的关注近乎严苛。如录课室会有标准化的28个灯管，从而保证光线的充足，使视频中不会有阴影。
综上，Megastudy的模式很难直接复制，Megastudy 2009年开始进驻中国， 2010年与华南师范大学附属中学合作建立爱学网，寻求中国课辅市场里中、高考领域的一席之地，但迄今为止影响力比较有限。
难以复制的原因在于：
●Megastudy在韩国的主要优势在高三，从初中到高一高二，Megastudy的使用率其实也不高，高三学生的覆盖率可以达到九成，主要是因为高三的压力更大并且比中国有更多空余时间。也就是说Megastudy本质上也没有太好的办法调动起非高三学生的学习积极性。问题点仍旧是上文提到的慕课的四个致命伤。
●韩国国土较小，各地考情相似，这使得教学产品的标准化以及名师影响力的打造都比较容易。中国地大物博，各省考情差异很大，考题、教材、分数线都不一样，很难打造全国范围内的名师，也很难形成全国适用的教学产品。所以必须用因地制宜、因材施教的方法解决问题。
日本在线教育巨头nagase也是慕课模式，但并非只有线上，这家公司开了1000家线下学校，放录课视频，找老师监督学生，实现线上与线下优势的互补，四年就取得了超过50亿人民币的销售额。
自适应学习成为业界新的探索方向
除了这少数几家公司，很少有慕课模式的在线教育公司能获得成功。在慕课模式的问题逐渐显现的同时，因为Knewton公司的成功，自适应学习的概念开始越来越受到关注。Knewton是全球第一家显出成功迹象的自适应学习平台。
Knewton 创立于2008年，其自适应学习平台通过数据收集、推断及建议，提供个性化教学，针对每一位学习者的个性化需求进行适配。资料显示，Knewton拥有千万级别用户，形成了1600万条反馈意见，在20多个国家有 30多个出版社、大学、教育公司等合作伙伴，积累了比较丰富的数据量。目前Knewton已经完成F轮融资。
除了Knewton，比较知名的自适应学习公司还包括Knowre、byju’s、smart sparrow、dreambox、cogbooks等。
国外自适应学习领域知名创业公司概况
对于自适应学习引发关注的原因，乂学教育首席科学家崔炜介绍，自适应学习的概念是从二十多年前兴起的，目前全球有50多家自适应学习的企业。这几年火起来，主要是因为深度学习技术兴起、大数据资源与技术的进展，人工智能技术的应用改变了过去低效死板的基于规则的自适应教学。另外，比尔盖茨基金会等权威机构和培生、McGraw-Hill、HMH等全球顶级教育集团支持自适应学习，对于自适应学习也起到了推动作用。
传统课堂，无论校内还是课外辅导，都有一个痛点：老师只能大概知道学生粗略水平，并不能精准知道每个学生的大量知识点的掌握详情，但是AI智能系统可以做到。理论上自适应学习可以使授课过程更加个性化，针对每个学生的弱项进行针对性训练，会提升学习效率。传统课堂上，老师讲解的内容是针对全部学生的，一些内容的讲解对于优秀学生而言是浪费时间，对于普通学生可能是必要的，对于成绩较差的学生则可能过难了，众口难调。自适应学习系统则可以为每个学生提供个性化的学习和训练系统，提高每个人的学习效率。
当然，真正达到以上的效果，需要对知识之间的逻辑的准确解析，需要积累更多数据，需要深度学习算法的进步。
在国外，一些案例表明自适应学习的效果正在初步显现。几年前美国进行了一系列关于自适应教育的人机大战。亚利桑那州立大学引进Knewton推出的数学自适应辅助课程后，学生通过率提高了17%，课程退学率降低56%。City Springs初级中学在使用Knewton的自适应学习系统Waggle后，在数学学科，七年级学生分数提高13%，其他年级学生分数提高都超过20%。在南卡罗莱纳州安德森市，2500多名五到八年级的学生使用Waggle备考南卡罗来纳州评估测试，使用Waggle后，语言能力熟练的七年级优秀学生数增长124%，八年级优秀学生数量增长93%。
乂学教育的自适应学习模式
各家公司的自适应学习基本理念基本一致，但具体的模式以及针对的具体人群并不相同。乂学教育的做法是：K12阶段学生在乂学教育的线下课程中心，使用乂学开发的自适应学习系统进行学习，班级设置上采用每班1-3人的小班模式，并在现场配备老师进行监督。具体而言，自适应学习体系与模式有如下特点：
线上线下相结合
据乂学教育CEO周伟介绍，乂学教育采用“线上+线下”的模式，在线下建立教学点，学生在教学点用乂学教育开发的AI自适应学习系统进行学习，并配备教师对学生的学习进行监督，学生对网上内容学习完毕后，教师会与学生有互动和反馈，帮助学生解除疑惑，加深学生对于学习内容的印象。
这样，既充分利用网络平台以及人工智能技术，来提升学生学习的针对性和效率；也采用线下课堂统一学习的模式，使学习具备仪式感，学习过程中所必须的氛围、监督等元素都可以补齐，帮助学生克服惰性，完成学业。
核心是一套自适应学习系统
自适应学习最核心的是，要有一套能够切实捕捉学生知识盲区，并提供针对性强的训练内容的学习系统。通过这套系统帮助学生构建起完备的知识体系，提高学生的应试以及能力水平。让学生和家长感受到这套系统确实对于提分有效果，是学生和家长留下来继续学习的关键。
虎嗅体验了乂学教育开发的自适应学习系统：
系统按照知识框架，由易到难向学生推出不同的试卷来在线测试学生对各个知识点的掌握程度，学习成绩较好的学生，教学试卷难度的进阶会比较快；学习成绩一般的学生，教学试卷难度的进阶会比较慢。
每个知识点测试试卷做完，都会对学生的知识掌握情况有一个评估。几套教学流程和测试流程试卷作下来，对于学生的知识掌握情况、和学习能力有比较客观的评估，哪些知识点掌握得较好，哪些地方虽然了解了但还需要进一步巩固，哪些知识点还未掌握，需要进一步学习，系统会有认知，并基于这些认知为学生提供进一步的视频版的知识点讲解。
乂学教育目前已经完成了对初中多学科知识点的拆解，每个知识点会邀请名师来录制讲解视频，视频时长约几分钟，可以回看，看过之后再做题，加速对知识点的理解。这样循环往复，逐步扫除学生在知识体系中的盲区。
这一套系统的研发并不容易。栗浩洋2014年开始筹建乂学，整整一年后，2015年底才有了beta版，2016年五六月份这一套自适应学习系统初测，9月英语学科上线，2017年春节的时候语数外学科上线。
小班学习
在班级设置上，乂学教育一般会安排1-3名学生在一个空间内学习，并有教师在现场进行监督和指导。这样的安排源于栗浩洋多年来对一对一教学以及一对多教学的探索。在他看来，大量学生一起上课，会难以实现学生的针对性辅导。但线下一对一的辅导模式也存在致命伤，一对一辅导的收费较高，导致家长对于效果的预期较高，而一对一需要较多的教师，名师资源总是有限的，这就导致一对一教学要达到家长预期是比较困难的。
另外在成本方面，据栗浩洋测算，一对一教学利润率并不高。老师的薪酬成本占到35%，再加上15%的房租成本，还有其他各种成本如37%的新生营销成本等，加上口碑不好导致的续班率不高，导致利润率降低。以每小时260元的收费计算，老师的每小时收益为91元。如果利用人工智能系统1对1从而节约了70%的老师的时间成本，并且教学效果也高于每小时不足100元的老师，因为AI系统对数万个知识点、数百万学生的学习轨迹、数千万道题目的精准了解，是任何老师哪怕特级教师也很难企及的。
模式评价
总结而言，乂学教育在线上和线下都有一定的创新：
●在线上不仅提供名师的教学视频，还有一套基于AI的自适应学习系统，对学生的学习状况与应当补强的知识点进行匹配，增强学习的针对性，减少学习的盲目性，提升在线学习的效率；
●在线上线下都选择1对1到3个人的小班模式，以应对大班、录课、包括双师课堂缺乏针对性教学的问题、和线上或者线下真人一对一教学成本高并且利润率低等问题。
学生学习成绩的提高，需要在学习方法与学习积极性两方面都发力，使学生既爱学又会学。学习方法上，乂学教育的自适应学习系统实现了学习状况检测与名师教学视频的结合。学习积极性方面，则依靠不断掌握知识点带来的成就感，以及线下老师的督促和线下课堂的学习氛围，来增强学习积极性。
但是，作为一家新领域的创业公司，乂学教育还有一些难题需要去解决。
●目前学生和家长对于自适应学习的理念还缺乏了解。让其理解并接受这一理念，以及学习效果的实现，都需要一个过程，这决定了前期的理念普及、招生工作都需要下很大功夫；
●研发工作量相当大。知识点方面，需要对各个学科的知识点进行细化拆解，对各个知识点寻找合适的教师来录制视频，还要与各省的考情相结合；在算法方面，要提升机器学习算法的精确性，从有限的学生数据中解读出更多更精准的信息。
●线下学习空间需要拓展，教职人员需要不断增加，模式会逐渐做重，这可能带来成本与管理难度的增加。
●如何增强学生的学习积极性，也是需要探索的问题。学习积极性对于学习成绩至关重要。学生对着电脑进行学习，容易走神。如何充分调动学生的学习积极性，现场监督的老师如何及时、有效地引导学生的学习状态，需要进一步研究具体的技巧。
总之一句话就是，乂学这个模式需要前期大量投入。接下来一句话就是，怎么回本、赚钱呢？
如何盈利？
乂学教育收入主要来自于对学生的收费以及以及全国合作学校的20%到40%的学费分成部分教育机构的加盟费用。从成本的角度看，乂学教育的成本结构主要是固定的研发成本与变动的市场拓展成本。研发成本方面，一方面要研究算法，更加精准地了解学生状况并进行针对性训练，另一方面要在知识点拆解上下功夫，并邀请名师对每个知识点录制讲解视频。这两方面的工作是在不断完善核心的产品即自适应学习系统。
市场拓展方面，每开一家新的线下课程中心，包括需要付出租金、教职员工的费用（工资、福利、培训、管理等）、招生费用、运营费用（通讯、交通、办公用品、日常维修）等，都是由合作学校承担，总部收取20%到40%的学费分成，成本主要是研发成本。按照乂学教育的计划，4年开设2000家学校，十年开设1万家学校，在收入规模扩大的过程中，总部成本并不显著增加，总成本随着线下课程中心的增加而增加。
在线业务当面，乂学教育的模式更接近于VIPABC、51talk，但是重大的区别是，义学教育利用AI系统代替了70%的老师成本，所以，考虑到目前真人1对1在线教育大部分收入用于支付老师工资、自己投入营销和管理成本扩张的模式，如果同样做到10亿的销售额，乂学教育会少付出7亿的教学成本，当然，需要多承担研发费用。
衡量在线教育模式是否成功，能否顺利商业化并持续盈利是重要指标。乂学教育要想盈利，就需要使收费水平能逐步覆盖这些固定成本与变动成本。由于收入来自线下学生的缴费，最终能否盈利、何时盈利，取决于线下拓展的进程是否顺利，是否有足够的生源。线下课程中心越来越多，如果有较高的学生入驻率与续费率，可以分摊更多的固定研发成本，在扣除分摊的固定成本后，单个线下学习场所的创收能力如果能进一步增强，同时控制住租金、管理费用、营销成本等，覆盖掉变动成本，盈利才有可能到来。
简单估算一下收入与成本。按照每小时收费200元、每学年100课时计算，每个学生每年带来的营收为2万元。每年技术研发、产品开发的成本初期在可能会达到2000万左右（未来可能达到1亿）。假定每个课程中心一个时段可容纳学生100人，每天能教4波学生，即每天服务400人。每个学生的空间在3平方米左右，但是由于一间教室可以轮换时间排6个班，所以生均占地面积0.5平方米，每个线下课程中心平均按100万的员工费用支出、60万的租金支出、30万的营销费用、20万的每年运营与管理支出估算，单个课程中心每年成本会在210万左右。简单估算，当开到50个合作课程中心时，才有望实现盈亏平衡。
进行一下盈利能力的估算，单个中心在理想模型下，400个学生每年收入800万元（满员运转），单个中心运营成本210万元，再分摊总部的管理研发成本，单个中心的如果实现满员运营，盈利空间在400万元以上。
去年乂学教育已经签约100家中心，今年预计会开到400家，他们计划四五年开到超过2000家中心。
当然，变数会有很多，如前期可能很难实现学生满员，学生中途可能有流失，造成收入达不到预期。而如果品牌影响力逐步增强，有可能使营销费用逐步下降。正负两方面因素都会产生变数。
国内其他公司在自适应学习领域的探索
在国内，新东方、好未来等公司都在探索自适应学习，将其纳入到原有的产品体系当中。应用的领域包括K12、职业教育、英语等级考试、雅思托福等。
国内部分教育公司在自适应学习领域的探索（资料来源：网络公开资料）
不管以什么模式切入教育领域，各家教育类公司目前大都将自适应学习作为重点布局方向。
以学霸君为例，学霸君以拍照搜题功能获得了不少用户，之后基于这个功能又增加在线答疑产品以及闯关答题功能。2016年，又推出了在线大班直播辅导产品“不二课堂”和在线一对一答疑辅导“君君辅导”。
学霸君的优势在于有大量C端用户和数据。官方资料称，其拍照搜题产品有7000余万用户，累积超过70亿次搜题数据；在线答疑产品有近百万付费用户。基于这些数据，可以判断学生用户对知识的掌握情况，针对薄弱点进行补强，达到提分的效果。
因此学霸君做自适应学习有一定基础，探索自适应模式也就顺理成章。在知识拆解这一侧，学霸君逐渐完成了知识图谱的构建，在用户端，通过学生搜题的数据以及老师答疑的数据，逐渐建立起学生和老师用户画像，精细化理解学生的知识掌握情况，为学生设计、推荐要加强学习的知识清单，并对比该学生与其他同阶段学生的数据差异，使学生更加明白自己对于知识的掌握情况，查找出薄弱之处。
不过，学霸君的自适应学习模式缺少线下的支持，难以对于学生的学习状况进行有效监督，需要更多依靠学生自己的积极性和紧迫感。
另外，也有一些自适应学习创业公司获得融资，如魔力学院、铭仁教育、大讲台、学吧课堂等，应用领域包括K12、IT职业教育、GMAT等。
国内部分获得融资的自适应学习公司
总体来说，业界对于自适应学习的探索都还在早期阶段，教育公司目前还将其作为一种补充性工具，而新创立的企业用户数量不大，积累的数据也有限，算法的精准程度还需要提升。在运营上，如何与线下课堂相结合，如何调动学生的学习兴趣等，都还在探索中。自适应学习的大规模应用时代远未到来。
自适应学习的作用有待于进一步验证
自适应学习还在早期，理念上和技术上似乎行得通，但在国内还未得到大规模的教育实践的验证。对于自适应学习的效果应有合理的预期。
国内机构的产品和技术有待于进一步成熟
目前国内的自适应学习还处在产品尚未全面成型、需要不断完善的阶段，能否实现预期中的效果，还有待于产品、技术方面的进展。这一过程中需要知识点的合理解构，更需要算法的改进，使机器更快、更准确地识别学生的学习状况，依据掌握的学习状况来推荐精准的学习课程和训练计划。算法能否实现这样的效果，还有待于进一步验证。
此外，影响自适应学习系统的效果的因素还包括，能否有足够优质的教学视频来辅导学生，是否有足够的氛围和监督来提升学生的学习状态。
尽管自适应教育在海外已经有大量的成功的普及性应用实验并且在实践中获得了包括Pearson集团、McGraw-Hill 、HMH等教育集团的认可、合作和落地的推广普及。但是，在国内的与众不同的应试教育体系下是否可以融合适用，是否可以有效解决国内考试独有的“偏难怪题”的中国特色，还有待观察。
能否提分是多种因素共同作用的结果
自适应学习是一种学习工具，帮助学生发现知识点掌握的不足，通过针对性强的学习和训练来掌握知识点。家长和学生最关注的是提分，但决定能否提分的因素，除了知识的掌握，还有聪明程度、努力程度等因素。自适应学习能解决的问题只是提分的一部分因素。这是学生和家长需要了解的。
在应试教育之下，学生不仅要掌握知识，还要拼熟练程度，拼对知识的灵活运用。这也就是为什么衡水中学这样强调勤奋、海量做题的学校会有那么多高分考生的原因，也是聪明学生为什么考高分的要素。即使对知识掌握了，掌握程度、熟练程度却因做题数量、聪明程度而异。
总之，自适应学习的理念值得期待，如果产品和技术足够优秀，对于学生掌握知识和提分都会有帮助。通过技术手段推广普惠教育，对于学生、家长和社会都是极具正效应的好事。但最终产品和技术能实现到什么程度，还不宜过早下结论。
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最后，再来回顾一下文章开头提出的三个问题，你可有答案了
1.在线教育这些年都兴起了哪些模式，每种模式都有什么特色与缺陷？
2.自适应学习利用大数据与人工智能技术来改进教育过程中的效率，具体通过什么途径，是否能达到效果？
3.乂学教育的线上线下相结合的自适应学习模式，相比于我们熟知的线上线下教育模式有何差异，最终能成功吗？
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