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教育大数据服务思考与新探索
来源:中企网   发布时间:2017-09-13 15:34
  由数据猿、HCR慧辰资讯双方联合主办的主题为“大数据助力个性化教育”线下沙龙在“星云加速器”隆重举行。HCR慧辰资讯的CTO马亮博士为大家分享了关于当前教育大数据服务的一些思考与想法。
 
  分享要点如下:
 
  主要分为三个部分,第一部分是向大家简要介绍HCR慧辰资讯在商业大数据深度分析方面的应用以及教育行业的新探索;第二部分分析了当前中国教育市场的现状和痛点;第三部分阐述了HCR在教育行业的服务模式及大数据分析能力。
 
  第一部分,HCR在商业大数据方面的应用及教育行业的探索
 
  我们是做商业消费类大数据的分析洞察与应用,目前技术能力和业务水平走在行业前列,营业额在2016年达到了3个亿。与一般大数据企业不同,我们主要是基于深度大数据分析来帮助企业进行业务认知与提升,比如分析潜客,发现消费者的深层偏好特性,给出个性化的提升方案,企业从相关的实施中更多获利。其中的核心竞争力,就是对消费者/人的深入洞察与个性化服务的分析建模能力,帮助企业提升运营效果,消费者也获得更适合需求的服务。我们当前主要服务于500强之类的大型商业企业,主要集中在汽车、快消、家电、数码、运营商等垂直行业的Top 5。现在也已经进入到了教育行业。
 
  我们不是一个纯技术背景的公司,我们的特点是数据科学技术和行业专业认知积累融合能力的公司。 除了基础大数据方面的整合、处理能力,实际上,我们更优势的, 是各行业资深分析研究团队提炼出行业的深入认知, 以及相关的专业数据分析方法论。而数据科学团队把相关内容进行量化和技术模型化。 这个过程会用到各种数据科学技术,像机器学习、自然语言处理和深度学习等等。最终得到的兼具业务分析深度和可技术化的综合分析能力, 这方面也有相关的专利。这种综合能力,是传统公司和纯技术类公司所不具备的。
 
  我们并不是专业做教育的行业公司,但这个领域,和商业企业服务有很多相似的,所以实际可借鉴我们服务于商业企业中的专业方法论和能力。我们目前一直在关注K12教育中的中学教育,并且倾向于一种ToB+ToC的新模式。下面我们会从商业市场进入角度,谈下我们对教育大数据服务市场的业务定位认知。
 
  第二部分,当前中国教育市场的现状和痛点
 
  从2014年开始,教育大数据国内逐步起步,2016年进入新的服务阶段。我们发现,做教育服务的很多都在一二线大城市竞争。实际上, 教育服务的市场,更多的空间在二线到四线城市。一来是学校和学生规模更大,二来对于这些地区孩子来说,上大学是他们唯一的上升通道,因此教育提升的意义更大。但由于地方经济水平的限制,相比一线城市,教学资源普遍不足, 家庭教育投入能力也相对较弱。因此,采取农村包围城市的模式,从这些地区开始,会更有价值。
 
  同时,当前的教育服务模式,大量的集中于互联网教育类以及线下培训机构,大多数都是纯to C的。 这意味着绕过了学校。而对中国现实国情而言,现有的公立教育体系与公立学校,在未来几十年内仍然会是教育的主战场,其影响力和辐射能力最强。因此,如果能够帮助学校来提升教育能力,这个实际的意义会更大。
 
  考虑到当前的中国国情, 对于教育的每个参与者(教育局、学校、老师、孩子和家长),最核心关注的是如何提升孩子的学科知识能力,从而能考上更好的大学。这是整个教育行业的核心业务诉求,所以,我们做教育,别的服务都不做,只聚焦于解决这个核心诉求。
 
  第三部分,HCR在教育大数据的服务模式及大数据分析的尝试
 
  怎么来提升学生的学科知识能力呢? 当前公认有效的方法是因材施教:通过对学生的个性化分析,从而进行个性化的教育。这方面美国可汗学院也已经证明了这个是可行的。但中学的情况大家也知道, 老师们日常教学繁忙,在能力和精力方面是不具备这种对学生的个性化分析能力的。 他们是希望能够告诉他们具体的分析结果和建议策略,指导他们怎么教学,他们后续教学直接按照这个办。
 
  我们现在的服务,就是基于教育大数据做两个事:对每个学生做个性化的深入分析,再对他们做个性化的提升建议和策略。后续学校和家长配合进行实施。 这种是先ToB后ToC的模式,我们先帮助学校和老师,提升教学分析能力。在实际提升的实施过程中,进一步减轻老师的工作量,把家长这个更关注学生学习的因素引进来,通过家庭C端的配合,全方位的提升学生。这种模式,受到了很多学校与家长的认可。
 
  为什么我们能做的好精准的学生个性化分析呢,不妨以商业角度看教育:学校就像个企业,学生就是消费者用户,学校的业务就是帮助学生提升知识水平。而我们在利用商业大数据帮助大企业进行消费者客户的个性化分析和提升,多年来已经做得相当强了,在分析方法论、个性化模型和业务实施上都有深入的经验和积累, 这些可以直接借鉴到教育行业,再加上一些教育规律与心理学的认知模型,从而实现对学生(人)的个性化深入分析与提升建议。我们分析消费者时会看背景、偏好、业务、消费环境和个人价值观等,投射到教育行业,就会考虑分析学生的学科能力的细化认知(精确到知识点),甚至包括兴趣爱好、外部影响(家庭与学校甚至朋友),甚至性格的因素也会考虑。
  责任编辑:xiaoming
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