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慧辰资道 - 大数据深度应用新探索

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所属会议:CBDS 2017第四届中国国际大数据大会会议地点:北京


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文档介绍

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。

演讲实录

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。

不过,我们擅长的是深入的分析方法论与建模,但教育行业有着相当的复杂性,比如教育局和学校的学期管理,学生关注的成绩,实施中有许多涉及教育经验与深度运营的东西,在这方面我们是不擅长的,所以我们业务实施采用了合作的模式。合作方是教育大数据行业的专业产品企业,擅长产品、渠道与运营,我们把核心的分析和建议策略做好,他们包装相关的分析结果为产品和服务,并进行实际的学校服务运营。

在相关业务需求的分析建模中,我们数据科学团队综合利用了教育大数据的多种资源(包括大规模题库,学生考试历史、教学管理记录等),并配合人工智能技术来完成技术分析建模。

首先我们通过自然语言处理和深度学习(CNN/RNN), 通过中学学科知识点与近千万的题库,建模学习教师的学科分析识别能力,甚至可以细化到三级知识点,比老师能力还强。 我们通过机器学习,从几十万个历史问卷中来学习资深教师的出题习惯,从而做到更好的个性化试题推荐。后续我们还会引入更多技术,如知识图谱,来优化学科分析模型。

在实际的业务应用上,举一个例子:中考高考的临界生分析。位于分数线上下范围的临界生是很影响中高考成绩的一个群体,是学校和家长都关注的,也愿意在这方面花费精力。但实际上如何确定临界生,以及帮助他们在大考前的有限时间内快速提升,是每个学校在中高考之前很头疼也很关注的事情。

以前学校耗费大量人力,本质是靠老师的经验来搞,费劲效果也差。现在我们是基于学生的历史数据,个性化的自动分析预测出所有临界生,并进一步告诉老师和家长他们可以提升的潜力科目是哪个,最能提升的缺陷知识点是哪些, 这样老师们只要按照这个去实施后续教学,有限的时间内有的放矢的给这些学生专项强化,相关学生后续考试中明显表现提升。这个分析服务现在很多中学老师都很欢迎。

现在一些利用人工智能的教育服务公司在喊: 人工智能未来在教育中会代替老师。我们并不这样认为。老师的优势和价值,是面对面授课、与孩子们的交互以及正向的鼓励等等,这是机器不能代替的。他们的不足在于深入分析能力与对学生个性化教学(如个性化问卷生成)的支持,但在其上花费了大量精力。

所以我们要做的,是帮助老师弥补其弱点,让老师把主要精力,都投入在他们擅长和有价值的工作上。是帮助老师而不是替代他们。同样,这种服务不是替代学校,是在用低成本、更有效的方式,去辅助学校和学生完成更有效的校内教育。如果说真要取代谁的话,那是取代校外良莠不齐、收费高昂的各种培训机构。

我今天的介绍就到这里,谢谢大家!

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