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在线教育前景依旧看好,大数据助力其成长空间

字号+ 作者:admin 来源: 2017-05-26 11:56

作为曾经资本风口上的在线教育行业,自2014年开始进入快速发展期, 目前建立起了包括高等教育、K12教育、职业教育和语言教育等细分领域在内完备的市场版图。随着领域不断完善,市场规模不断扩大,在线教育市场并未进入风口一过人仰马翻的创投怪圈。

在此背景下,易观数据中心总经理王珺、资深互联网教育专家徐华、VIPabc首席技术官汤峥嵘,就大数据环境下在线教育如何寻求创新发展分享了各自看法。

易观王珺:2017年在线教育发展现状及趋势与预测

王珺认为,中国的互联网教育行业目前还处于一个高速发展的阶段。通过易观数据观测分析,随着互联网教育各类场景化应用的完善与教育资源渠道的打通,教学资源与用户需求的相互贯通,预计互联网教育市场在未来三年内仍将维持增长的态势,到2019年,这个行业将接近4000亿人民币的交易规模。

在线教育行业良好的发展前景和发展趋势,社会肯定也是其发展的潜力所在。这主要体现在四个利好环境:一是政策促进教育信息化发展;二是人均收入增长助力教育消费;三是社会观念及教育刚需更盛;四是技术进步使在线教育发展得到支撑。

在线教育细分领域百家争鸣,但是发展差异依然十分明显。王珺为此分享了对K12教育、职业培训以及语言培训三个细分市场的观察。

K12教育市场,长期稳定的市场刚性需求为其带来发展空间,虽然在资本环境收紧的大环境下,但该领域的投融资动作依然频繁,而且从从移动活跃用户数据来看,K12教育市场群体还在维持持续上涨。但是K12教育的发展困境依然没有解决。准入门槛较低,但核心资源要求较高;用户获取难,获取成本较高;应试压力下,教学效果是用户关注重点;没有明显的教学痛点;产品与内容交互的把控和运营难度较大。

职业培训需求旺盛,得利于我国目前严峻的就业压力。职业教育的盈利模式目前已得到市场验证。内容提供商通常以教学课程向客户收费;平台提供商通常以向交易双方或卖方收取交易费用或者收卖家平台使用费;工具类提供商主要是聚集流量,挖掘用户价值,进行流量变现;最后一类是技术提供商,通常是To B业务,为教育机构或学校提供语音识别、视频支持或整体技术解决方案并向企业或学校进行收费。

而外语学习用户付费能力强,且较多分布在一线城市。语言培训领域,在外语教学改革及国际化发展的双重驱动下,保持着旺盛的市场需求。利好政策出台,教育部推动语言教育发展;居民收入水平提高,教育投入意愿逐步增强;出国留学人数不断增长,且社会国际化水平提高;线上线下一体化,大数据及技术不断发展迭代。

沪江网徐华:当下移动教育APP之殇与未来新机遇

徐华所在的沪江网现在开始转型做投资,所以他除了作为资深互联网在线教育专家外,现在还是一名投资人。对于熟稔的在线教育市场,徐华现在更以资本和市场的眼光来考量整个行业。

现在移动教育APP涌入市场,产品方呈现多元化,分为资讯型和功能型,又分为大众型和细分型。徐华认为,这些教育类APP的问题十分明显:首先是用户引流成本变得越来越高,缺少流量入口、打开频次较低,使变现路径变得较长;其次产品想要垄断市场的难度也变得越来越大,用户迁移成本较低,可替代产品选择较多;此外,用户身份属性复杂多元,将时刻面临巨头竞争,容易被一些"巨无霸型”app抢饭碗。

虽然问题明显,但随着大数据的发展和应用。徐华认为,教育领域将为此迎来直接而深刻的变革。首先改变了教育研究中对数据价值的认识,能使教师更方便和全面了解每一个学生;其次,能够帮助学生进行个性化学习,提高学习效率;还有,还能增强教师责任心和强化师德建设。在大数据平台下,教师之间的竞争更加明显和强化,只有不断提高自己的文化素养和教育素养才能应对竞争。

VIPabc汤峥嵘:大数据如何促进在线教育的发展

作为涉足在线教育行业的后来者,VIPabc技术大拿汤峥嵘说,他这次仅仅是来分享自己近期看到的行业现象。他发现,目前大部分在线教育的不外乎五种模式:线下营销转到线上的在线营销模式;线下教室搬到线上的直播课模式;线下小班搬到线上的1对1模式;线下排课搬到线上的学生选老师模式;线下教材搬到线上的线性课程模式。这五种模式基本都各自存在弊端。比如直播课缺乏互动;1对1也可能造成学员过度紧张;学生选老师的必然后果就是好老师瞬间被秒杀;此外,在线本身存在很多问题,比如音视频的质量和使用门槛,网络质量也特别影响在线课程体验。

汤峥嵘也分享了自己对于大数据之于在线教育价值的看法。大数据在在线教育领域的一大应用就是营销,数据化分析用户构成及使用习惯,这是毋庸置疑的;其次,就是在排课上的应用,通过DCGS的动态排课算法,实现万亿次组合和老师资源的优化配置,同时,大数据的应用,使非线性授课满足学员多样化需求得以实现。对于上课环节,大数据的运用也能提供足够大的未来发展想象空间。比如,实现内容可重复学习,支持搜索和排序。另外,测试评估和AI辅助教学等,留给大数据发挥的余地也是非常广阔。

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