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隨著大型語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)的不斷進(jìn)步，教育行業(yè)正迎來(lái)一場(chǎng)革命。Jellycat作為一個(gè)成功的案例，展示了如何將傳統(tǒng)教育服務(wù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，并通過(guò)情感營(yíng)銷(xiāo)策略在教育領(lǐng)域取得成功。本文深入探討了AI在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景，特別是LLM如何改變教育產(chǎn)品和服務(wù)，以及Class Companion等創(chuàng)業(yè)公司如何利用AI技術(shù)提供更個(gè)性化、即時(shí)性的教育體驗(yàn)。

教育一直被認(rèn)為是會(huì)被LLM改變最大的行業(yè)之一。ChatGPT 的使用場(chǎng)景中，教育占據(jù)了很大比重，其用量常隨開(kāi)學(xué)和假期規(guī)律波動(dòng)。而 Andrej Karpathy 也選擇了教育作為他的創(chuàng)業(yè)方向。人們都期待能夠有全能的AI Tutor，因材施教，提供給每個(gè)人最好、最個(gè)性化的教育。

雖然 AI Tutor 的理想還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，但隨著 LLM、Voice Agent、多模態(tài)理解和 o1 等 AI 能力的不斷提升，創(chuàng)業(yè)公司在教育領(lǐng)域解鎖了越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景。LLM+EdTech 的核心，是將傳統(tǒng)教育服務(wù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品。這一趨勢(shì)在語(yǔ)言學(xué)習(xí)、拍照搜題等細(xì)分領(lǐng)域尤為明顯。例如，基于 LLM 和 Voice Agent 的語(yǔ)言導(dǎo)師，通過(guò)自然對(duì)話(huà)提升降低外教門(mén)檻；基于多模態(tài)理解的拍搜應(yīng)用，為基于圖片的問(wèn)題提供了更精準(zhǔn)的解答。o1 的推出也為數(shù)學(xué)和邏輯推理相關(guān)的學(xué)科場(chǎng)景打開(kāi)了新的可能性。

而應(yīng)用層創(chuàng)業(yè)公司的價(jià)值在于提供 ChatGPT 等大模型做不到的體驗(yàn)——提供更懂用戶(hù)需求、更貼合實(shí)際場(chǎng)景的功能。例如，通過(guò)優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，讓用戶(hù)更愿意在產(chǎn)品中互動(dòng)，獲得更直接的反饋。

本文是我們對(duì)于 AI & Edu 賽道的 mapping，我們始終對(duì)AI對(duì)教育行業(yè)帶來(lái)的變化充滿(mǎn)期待，這體現(xiàn)在教學(xué)的各個(gè)環(huán)節(jié)中。Class companion 就是一個(gè)典型的例子。初高中教師沒(méi)有時(shí)間批改課后的 written assignment，使用class companion, 教師可以在 LLM 的幫助下設(shè)計(jì)作業(yè)，同學(xué)們?cè)谧鳂I(yè)提交的一瞬間，就能得到AI的反饋。Class Companion 面向?qū)W區(qū)和教師的 ToB 進(jìn)校軟件市場(chǎng)，采用PLG的方式，通過(guò)教師口碑推動(dòng)學(xué)校的采購(gòu)。然而，作為細(xì)分場(chǎng)景下的工具，Class Companion 也面臨被大型進(jìn)校軟件供應(yīng)商擠壓的風(fēng)險(xiǎn)。即便如此，這一案例表明，只要找到合適的應(yīng)用場(chǎng)景，現(xiàn)階段的 LLM 已經(jīng)能夠釋放出足夠高的教學(xué)價(jià)值。

         ?? 目錄 ??        

  01 AI & Education Landscaping  

  02 Class Companion

  03 未來(lái)的 Gen-AI 變量及影響      

一、AI & Education Landscaping    

Overview

教育產(chǎn)品可以根據(jù)目標(biāo)客戶(hù)是學(xué)生還是老師進(jìn)行簡(jiǎn)單劃分。面向?qū)W生的產(chǎn)品主要包括語(yǔ)言學(xué)習(xí)應(yīng)用（如 Duolingo）、作業(yè)幫手（如 Chegg 和 Quizlet）、職業(yè)技能培訓(xùn)課程（如 Coursera 和 Udemy），以及幼兒教育類(lèi)工具（如 Ello）。產(chǎn)品的打磨和高效觸達(dá)C端用戶(hù)非常重要。2023年，全球EdTech市場(chǎng)規(guī)模達(dá)1460億美元，預(yù)計(jì)到2033年將增至5496億美元，其中針對(duì)學(xué)生個(gè)人的市場(chǎng)占比約70%。

面向教師和學(xué)區(qū)的產(chǎn)品包括學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（如 Google Classroom）、學(xué)生信息系統(tǒng)（如 PowerSchool）、課堂管理軟件（如 Classcraft），以及評(píng)估軟件（如 Gradescope）。這類(lèi)產(chǎn)品的成功主要依賴(lài)于團(tuán)隊(duì)的銷(xiāo)售能力和教育體系內(nèi)的資源，主要付費(fèi)方為學(xué)校和教育機(jī)構(gòu)。雖然市場(chǎng)規(guī)模較學(xué)生端小，但增長(zhǎng)很快，2023年市場(chǎng)規(guī)模約為185億美元，預(yù)計(jì)到2032年增至1324億美元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)25.2%。

LLM 的到來(lái)，為解鎖更為個(gè)性化、即時(shí)性、互動(dòng)性的教育場(chǎng)景提供了機(jī)會(huì)。由于教育資源有限，無(wú)法做到讓每個(gè)人隨時(shí)隨地獲得最適合自己的教育。教育行業(yè)的幾次迭代：在線(xiàn)教育平臺(tái)、學(xué)習(xí)資源網(wǎng)站、學(xué)習(xí) app 都是對(duì)教育資源不足的彌補(bǔ)。LLM 進(jìn)一步豐富高質(zhì)量教育資源的供給。

AI X Edu Landscaping

To Students 最主要的是 7/24 AI Tutor，包括語(yǔ)言學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)、代碼等細(xì)分領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)化 tutor。如針對(duì)語(yǔ)言學(xué)習(xí)的 Speak、Praktika、Duolingo，主要針對(duì)數(shù)學(xué)解答的 question.ai， answer.ai，全科 AI Tutor 如可汗學(xué)院推出的 kehamigo，Chegg study 的 cheggmate，字節(jié)的 Gauth。同時(shí)還包括針對(duì) kids 的 early reading/curiosity coach，如 ello。其他還包括一些心理支持、大學(xué)/職業(yè)顧問(wèn)的應(yīng)用場(chǎng)景。To teachers & class room 產(chǎn)品劃分為教學(xué)前，教學(xué)中，教學(xué)后。教學(xué)前用于課程生成、教學(xué)建議；課堂中的促進(jìn)互動(dòng)，幫助教師對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)的實(shí)時(shí)掌控；課后幫助作業(yè)批改，對(duì)學(xué)生的評(píng)估與反饋。例如 OpenAI 投資的 class companion 就是專(zhuān)注課后 written assignment 批改的一款 saas 產(chǎn)品。

語(yǔ)言學(xué)習(xí)和兒童教育應(yīng)用已經(jīng)發(fā)展的較為成熟，因?yàn)閷?duì)實(shí)時(shí)互動(dòng)的需求較高，但對(duì)邏輯和精確性要求不高，對(duì)模型智能要求相對(duì)較低。

數(shù)學(xué)/編程 AI Tutor 等精確要求度高、強(qiáng)調(diào)解題邏輯的學(xué)科，對(duì)模型智能的要求較高。仍以傳統(tǒng)的拍照→搜索題庫(kù)解題為主，llm 作為“good to have”的附加功能，尚處于 Gen-AI 應(yīng)用的初期階段，但因?yàn)樵擃I(lǐng)域市場(chǎng)空間大，隨著 LLM 的智能提升未來(lái)仍有較大的發(fā)展空間。

而全能型 AI tutor 需要的數(shù)據(jù)、教研積累多。目前受到模型智能不足的限制，大公司在這個(gè)方向占據(jù)優(yōu)勢(shì)。如可汗學(xué)院推出的 Khanmigo，官方說(shuō)有 6.5 萬(wàn)名學(xué)生正在使用。目前 Khanmingo 能做到根據(jù)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和需求，提供定制化學(xué)習(xí)路徑和建議；在學(xué)生使用 Khanmigo 進(jìn)行練習(xí)時(shí)，提供即時(shí)反饋，以數(shù)理科目為主；提供模擬對(duì)話(huà)和問(wèn)題解答的互動(dòng)學(xué)習(xí)能力，一步步引導(dǎo)學(xué)生思考。

不過(guò)根據(jù)用戶(hù)反饋，目前 khanmigo 僅能解決小學(xué)低年級(jí)階段的問(wèn)題，對(duì)于較難的問(wèn)題效果較差?？梢?jiàn)依靠 GPT4 level 的智能水平還不能解決數(shù)學(xué)物理教學(xué)問(wèn)題，難以達(dá)到全能的 AI tutor。

模型能力對(duì)教育體驗(yàn)帶來(lái)的變化、適配的產(chǎn)品形態(tài)和代表 case

“模型能力提升、解鎖不同應(yīng)用場(chǎng)景”在教育領(lǐng)域體現(xiàn)相當(dāng)直觀(guān)。我們根據(jù)教育產(chǎn)品對(duì)于互動(dòng)/實(shí)時(shí)性、模型推理能力的要求將目前 AI 應(yīng)用場(chǎng)景劃分象限。隨著 GPT-4o level 端到端模型實(shí)現(xiàn)更好的交互效果、多模態(tài)理解、多模態(tài)輸出能力的發(fā)展，以及模型調(diào)用成本降低，將會(huì)帶來(lái)更好的教育體驗(yàn)。

GPT-4o level 的交互

（LLM+Voice Agent)

GPT-4o 是第一個(gè)能實(shí)現(xiàn)端到端 voice-in, voice-out 的大模型。這個(gè)技術(shù)路線(xiàn)是下一代交互的開(kāi)始：低延遲、高智能。長(zhǎng)鏈路的延遲是用戶(hù)難以接受的，4o 使得延遲降低，加入了 acknowledge signals 后讓用戶(hù)交互起來(lái)更像在與真人交流。這對(duì)于互動(dòng)/實(shí)時(shí)要求性高的教育場(chǎng)景具有顯著意義。典型場(chǎng)景包括 Language AI tutor，Kids reading/curiosity coach。

Speak（進(jìn)展）

融資：最新融資 2000 萬(wàn)美元（Buckley Ventures 領(lǐng)投，OpenAI startup fund， yc co-founder Paul Graham， LinkedIn CEO Jeff Weiner 跟投），估值翻倍至 5 億美元。

用戶(hù)：表示現(xiàn)已在全球擁有超過(guò) 1000 萬(wàn)用戶(hù)，用戶(hù)基數(shù)在過(guò)去五年中每年翻倍，覆蓋超過(guò) 40 個(gè)國(guó)家。

課程：目前新推出西班牙語(yǔ)課程，后續(xù)將推出法語(yǔ)課程。

產(chǎn)品：推出了“AI 暢聊”，用戶(hù)可以自己創(chuàng)建聊天場(chǎng)景進(jìn)行英語(yǔ)對(duì)話(huà)。（體驗(yàn)一般，不如 c.ai 和 GPT-4 store 中的 AI tutor

Praktika

產(chǎn)品：Praktika 使用 GPT-4+Unity Avatars+11labs，創(chuàng)建 voice agent 形式的 AI tutor，提供不同地域口音的 Avatar，模擬真實(shí)對(duì)話(huà)，幫助用戶(hù)克服語(yǔ)言障礙，提升溝通技巧。

差異：針對(duì)有實(shí)際英語(yǔ)溝通需求的用戶(hù)，如職業(yè)需求、出國(guó)留學(xué)等。與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比，Praktika 更注重真實(shí)對(duì)話(huà)的模仿，Avatar 是其特點(diǎn)。

Ello

面向兒童的閱讀伴侶應(yīng)用程序，為幼兒園到三年級(jí)的孩子設(shè)計(jì)，幫助孩子培養(yǎng)閱讀習(xí)慣。

Adaptive Learn™技術(shù)：Ello 的 AI 引擎，像一對(duì)一的教師一樣理解、適應(yīng)并響應(yīng)每個(gè)孩子的需求。( not llm)

分級(jí)讀物：提供與孩子閱讀水平和興趣相匹配的電子書(shū)籍和紙質(zhì)書(shū)籍。

Sonia

開(kāi)發(fā)了 AI 驅(qū)動(dòng)的認(rèn)知行為治療師（CBT），提供語(yǔ)音和文本會(huì)話(huà)的心理健康治療服務(wù)。為用戶(hù)提供了成本效益高、可訪(fǎng)問(wèn)性強(qiáng)、隨時(shí)可用的心理健康治療解決方案，改善心理健康服務(wù)的可及性。

具體應(yīng)用：

1）AI 治療師：Sonia 通過(guò)手機(jī)應(yīng)用提供完整的治療會(huì)話(huà)，用戶(hù)可以選擇語(yǔ)音或文本與 AI 治療師進(jìn)行交流。

2）Sonia 提供每年 200 美元的訂閱服務(wù)，相比傳統(tǒng)的每次 200 美元的治療費(fèi)用，大大降低了用戶(hù)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

多模態(tài)理解及模型泛化能力 – 拍照解題類(lèi)

拍搜是上一代教育 AI 中已經(jīng)驗(yàn)證的場(chǎng)景和需求。在 LLM 之后，尤其隨著模型推理能力、多模態(tài)能力的提升，拍搜產(chǎn)品也對(duì)應(yīng)進(jìn)行了升級(jí)。多模態(tài)理解對(duì)于拍照解題場(chǎng)景意義很大，主要區(qū)別是從單純依靠題庫(kù)變成依靠大模型的知識(shí)，可以一步步解答解題步驟。GPT-3.5 到 GPT-4 使得搜拍解題率有大大的提升，GPT-4v 支持多模態(tài)后，圖形類(lèi)題目，比如幾何題、圖表題、物理題都可以做了。

具體來(lái)說(shuō)，憑借目前的模型智能能力：

? 美國(guó)中學(xué)生解題能做到 85%，之前美國(guó)公司只能達(dá)到 60%，而中國(guó)雖然可以做到 80%，原因是有大量的人力流水線(xiàn)，這海外很難落地，完全不泛化，而且涉及到版權(quán)；

? 多模態(tài)的圖形類(lèi)題目能解題到 60%（可能是訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量級(jí)不夠）；

? 過(guò)去的產(chǎn)品如果用戶(hù)不懂其中的某個(gè)步驟，解答簡(jiǎn)略的話(huà)會(huì)卡住，之前只能問(wèn)真人，現(xiàn)在可以進(jìn)行追問(wèn)；

? 卡點(diǎn)是理解能力，可能不是 foundation model 能解的，需要自己做小模型。

在過(guò)去半年中，我們觀(guān)察到有 Answer.ai 這樣的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，也有大廠(chǎng) Gauth、Question.ai 進(jìn)入到這個(gè)領(lǐng)域。

Answer.ai

Answer.ai 是目前在搜拍題目領(lǐng)域代表 Startup。

All in One 學(xué)習(xí) App，功能包括解題、概念闡釋、記憶和復(fù)盤(pán)測(cè)試為。在 AI 解題中非常注重對(duì)于題目中涉及的數(shù)學(xué)概念的識(shí)別和呈現(xiàn)，交互引導(dǎo)比較細(xì)致。Answer.AI 目前的月度會(huì)員定價(jià)是 9.9 美元/月，訂閱用戶(hù)能享受的權(quán)益包括無(wú)限次數(shù)的 AI 交互和 500 次的 Super AI（GPT-4）響應(yīng)。

左右滑動(dòng)查看相關(guān)頁(yè)面

用戶(hù)搜到答案之后，App 會(huì)彈出解釋知識(shí)點(diǎn)、相似問(wèn)題推送和真人答疑視頻推薦三個(gè)選項(xiàng)。其中真人解答視頻主要來(lái)源于 YouTube，用于點(diǎn)擊會(huì)跳轉(zhuǎn)到 YouTube 觀(guān)看，相當(dāng)于將現(xiàn)成公開(kāi)資源直接整合到產(chǎn)品中，如果學(xué)生依舊存疑還可以通過(guò)文字/語(yǔ)音繼續(xù)交互。

Question.ai

作業(yè)幫在海外推出的 AI 教育 App，根據(jù)點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)，Question.AI 于 2023 年 5 月 30 日在美國(guó)市場(chǎng)上線(xiàn)，之后于 6 月、7 月相繼在東南亞和全球其他市場(chǎng)上線(xiàn)。

落地頁(yè)是 AI ChatBot，用戶(hù)可以直接輸入想讓 AI 解答的問(wèn)題。如果用戶(hù)需要使用拍照解題功能，可以直接點(diǎn)擊聊天框上方的按鈕進(jìn)入拍照頁(yè)面。另外還有 AI 寫(xiě)作相關(guān)功能。

左右滑動(dòng)查看相關(guān)頁(yè)面

Gauth

字節(jié)旗下的 2020 年 12 月就已上線(xiàn)，當(dāng)時(shí)產(chǎn)品名稱(chēng)為 Gauthmath，主推真人 1v1 答疑，后期逐步建立起了數(shù)學(xué)題庫(kù)資源，也支持題庫(kù)搜題。2023 年由 Gauthmath 更名為 Gauth AI，從學(xué)科內(nèi)容上從數(shù)學(xué)拓展到學(xué)科，Gauth AI 主要基于 GPT-4 和 Bard 。產(chǎn)品設(shè)計(jì)上相對(duì)較為簡(jiǎn)潔，在題目的解釋上也相對(duì)簡(jiǎn)略。

模型調(diào)用成本下降 90%

很多 AI 教育產(chǎn)品，包括 duolingo max、speak、praktika，全科 ai tutor cheggmate 等，由于 LLM 及 TTS 調(diào)用成本過(guò)高，導(dǎo)致產(chǎn)品定價(jià)過(guò)高或使用次數(shù)受限，限制了大規(guī)模的采用。在未來(lái) 1-3 年的時(shí)間里，模型的調(diào)用成本預(yù)計(jì)會(huì)大幅度降低。這將使得企業(yè)能夠以更低的價(jià)格提供服務(wù)。促進(jìn)認(rèn)為“good to have“ 但價(jià)格太貴的人群的使用。

二、Class Companion

Class Companion 是由 Avery Pan 和 Jack Forbes 為 K12 教師設(shè)計(jì)的課后作業(yè)管理系統(tǒng)，目前專(zhuān)注初高中課程的 written/essay assignments。我們對(duì)于 class companion 的核心判斷有以下幾點(diǎn)：

1. Class Companion 是教師與學(xué)生的雙贏(yíng)，是效率和質(zhì)量的同步提升。教師端減輕了批改作業(yè)的負(fù)擔(dān)，提高了工作效率，學(xué)生端能獲得即時(shí)的反饋，根據(jù)反饋不斷改進(jìn)，提升了學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

2. 目標(biāo)市場(chǎng)及商業(yè)化路徑清晰：class companion 作為面向?qū)W區(qū)和教師的產(chǎn)品，切 K-12 教育體系的預(yù)算，第一步專(zhuān)注付費(fèi)能力強(qiáng)的美國(guó)市場(chǎng)。Class Companion 借助美國(guó)學(xué)校教師軟件購(gòu)買(mǎi)的權(quán)限和主動(dòng)性，通過(guò)讓教師試用并推薦產(chǎn)品PLG的方式，自下而上的讓學(xué)校采購(gòu)。

3. 創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)能力全面，滿(mǎn)足構(gòu)建教育 ToB LLM 產(chǎn)品的畫(huà)像：class companion 面向B端的教師和學(xué)區(qū)，一方面考驗(yàn)團(tuán)隊(duì)對(duì)AI的理解，一方面考驗(yàn)團(tuán)隊(duì)的銷(xiāo)售能力。創(chuàng)始人Avery Pan曾做過(guò)老師，也是教育科技公司outschool的全球產(chǎn)品增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人，其他團(tuán)隊(duì)成員擁有連續(xù)創(chuàng)業(yè)以及 LLM 產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

但對(duì)于未來(lái)的發(fā)展有些 concerns:

4. 從所處的市場(chǎng)空間和產(chǎn)品形態(tài)來(lái)看，市場(chǎng)空間有限：

a. 學(xué)校體系的預(yù)算有限，2023 年全球 K-12 教育科技市場(chǎng)體量也僅為 185 億美元。這其中又牽扯很多教學(xué)體系內(nèi)部自上而下采購(gòu)因素。

b. Class Companion 解決的場(chǎng)景很小，天花板較低。只有通過(guò)擴(kuò)展產(chǎn)品線(xiàn)，比如從僅僅解決作業(yè)反饋場(chǎng)景，延伸到課程學(xué)習(xí)、課后作業(yè)以及課程測(cè)驗(yàn)，才有可能擴(kuò)大產(chǎn)品的想象空間。

5. 競(jìng)爭(zhēng)維度，雖然目前市場(chǎng)上還未出現(xiàn)其他用LLM輔助的課后作業(yè)管理軟件，但是傳統(tǒng)的教學(xué)評(píng)估軟件有機(jī)會(huì)增加類(lèi)似功能，并通過(guò)捆綁銷(xiāo)售獲得價(jià)格優(yōu)勢(shì)，Chegg 等面向?qū)W生的做題工具也有機(jī)會(huì)推出ToB產(chǎn)品。而目前 class companion 只做了教學(xué)的一個(gè)環(huán)節(jié)，容易被功能齊全的進(jìn)校軟件通過(guò)增加新組件的方式替代。

美國(guó)進(jìn)校軟件市場(chǎng)概覽

ToB 教育市場(chǎng)機(jī)會(huì)

教育市場(chǎng)除了我們熟知的面向?qū)W生的產(chǎn)品（如語(yǔ)言學(xué)習(xí)應(yīng)用Duolingo，課后作業(yè)幫手Chegg）之外，還有大量針對(duì)教師和學(xué)區(qū)的進(jìn)校軟件，分類(lèi)如下：

學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）：如 Google Classroom 和 Canvas，幫助教師管理課程進(jìn)度、分發(fā)作業(yè)、跟蹤學(xué)生進(jìn)度，類(lèi)似企業(yè)內(nèi)的項(xiàng)目管理軟件。

學(xué)生信息系統(tǒng)（SIS）：如 PowerSchool，收集和存儲(chǔ)學(xué)生數(shù)據(jù)。

課堂學(xué)習(xí)軟件：如 Classcraft，課堂上使用輔助教學(xué)的工具，如通過(guò)游戲化激勵(lì)學(xué)生，幫助教師更好地活躍課堂。

作業(yè)評(píng)估軟件：如 Gradescope 和 Albert.io，幫助教師在線(xiàn)創(chuàng)建作業(yè)、批改作業(yè)，并提供給學(xué)生簡(jiǎn)單的反饋。

進(jìn)校軟件屬于 K-12 教育科技費(fèi)用市場(chǎng)的一部分， K-12 教育科技費(fèi)用市場(chǎng)包括全球范圍內(nèi)教育機(jī)構(gòu)、政府和私營(yíng)實(shí)體在為K-12學(xué)生和教育工作者定制的技術(shù)解決方案上的總支出。根據(jù) Market.US 的預(yù)測(cè)，2023 年該市場(chǎng)體量為 185 億美元，包括硬件（計(jì)算機(jī)和交互式白板）、軟件（學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)和教育應(yīng)用程序）服務(wù)。該市場(chǎng)相對(duì)于面向?qū)W生個(gè)體輔導(dǎo)的市場(chǎng)較小，預(yù)計(jì)以25.2%的CAGR增長(zhǎng)，到2032年達(dá)到1324億美金。

美國(guó)K12課堂信息化程度高，進(jìn)校軟件是一個(gè)發(fā)展成熟的市場(chǎng)，出現(xiàn)了一批較成功的創(chuàng)業(yè)公司。2010年后智能設(shè)備開(kāi)始逐漸走入美國(guó)課堂。美國(guó)中小學(xué)生課堂上人手一部iPad或筆記本電腦，校園WiFi全覆蓋，老師在課堂中會(huì)同步使用專(zhuān)業(yè)化的教育網(wǎng)站，比如 Coggle，Compass Learning，kahoot 等，完成一些課堂互動(dòng)和小測(cè)驗(yàn)。

與 ToC 市場(chǎng)相比，進(jìn)校軟件市場(chǎng)付費(fèi)方主要是學(xué)校和教育機(jī)構(gòu)，產(chǎn)品迭代慢，除了產(chǎn)品效果，還會(huì)考慮更換成本、教育體系內(nèi)的利益關(guān)系，很考驗(yàn)團(tuán)隊(duì)的銷(xiāo)售能力，可以說(shuō)是“得渠道者得天下”。目前，將軟件銷(xiāo)售給學(xué)校的公司仍以老牌供應(yīng)商為主：美國(guó)學(xué)校管理軟件提供商 Frontline Education 成立于1998年，是一家專(zhuān)為K-12學(xué)區(qū)提供管理和人力資源軟件的公司，為12000家教育機(jī)構(gòu)提供服務(wù)。新興公司的機(jī)會(huì)在于在產(chǎn)品效果上的大幅度創(chuàng)新。Clever 是美國(guó) K12 數(shù)字學(xué)習(xí)平臺(tái)，成立于2013年，2021 年超過(guò) 60% 的美國(guó) K12 學(xué)校使用 Clever，包括最大的 100 個(gè)學(xué)區(qū)中的 95 個(gè)。Clever 接觸大量學(xué)生信息，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)分析功能，追蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度并產(chǎn)出分析報(bào)告，教師和學(xué)區(qū)管理者通過(guò)分析報(bào)告可以清楚了解到學(xué)生的課程參與情況。

美國(guó)中小學(xué)分為公立學(xué)校和私立學(xué)校。公立學(xué)校由政府資助并控制，約九成的美國(guó)學(xué)生在公立學(xué)校就讀，當(dāng)?shù)氐膶W(xué)區(qū)委員會(huì)負(fù)責(zé)教育資金使用。私立學(xué)校則基本上不受政府監(jiān)管，家長(zhǎng)和教師聯(lián)合會(huì)對(duì)學(xué)校的政策制定與執(zhí)行具有一定影響力，決定資金去向。相對(duì)來(lái)說(shuō)，私立學(xué)校比公立學(xué)校的軟件采購(gòu)更為自下而上，教師主動(dòng)權(quán)更多，預(yù)算也更多。

銷(xiāo)售教育軟件有兩條路徑，其一是直接與教育系統(tǒng)的高層合作，其二是通過(guò)教師PLG，由教師提出需求讓學(xué)校采購(gòu)。根據(jù) Reddit 用戶(hù)評(píng)論，第一種方式需要建立銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)，參加貿(mào)易展和教育研討會(huì)，將課程贈(zèng)送給試點(diǎn)學(xué)校試用等等。這種方式會(huì)花費(fèi)大量的營(yíng)銷(xiāo)基金，一次宣傳可達(dá)數(shù)十萬(wàn)美元。從業(yè)者表示一個(gè)教育產(chǎn)品的預(yù)算幾乎有 1/4 是用來(lái)贈(zèng)送樣品和派飛機(jī)接見(jiàn)人。過(guò)程漫長(zhǎng)，這也是為什么大部分教育系統(tǒng)的產(chǎn)品都是幾年前的產(chǎn)品。第二種教師 PLG 的方式在美國(guó)市場(chǎng)也存在機(jī)會(huì)，尤其是針對(duì)經(jīng)費(fèi)更充足、教師主動(dòng)性更強(qiáng)的私立學(xué)校，PLG往往是科技創(chuàng)業(yè)公司的選擇。

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根據(jù)一個(gè)來(lái)自 Reddit 的 K-12 技術(shù)軟件負(fù)責(zé)人的講述，學(xué)校內(nèi)部采購(gòu)軟件的流程是這樣的：

? 老師要求、申請(qǐng)軟件

? 檢查預(yù)算，看是否可行。

? 如果在 “X$”以下（一般為 5000 美元），那就購(gòu)買(mǎi)軟件。

? 如果超過(guò) 5000 美元，那么有兩種選擇：

   1）如果該公司恰好在該州的采購(gòu)清單上（類(lèi)似批準(zhǔn)的供應(yīng)商清單），那么就可以繼續(xù)訂購(gòu)。

   2）如果不在名單上，那么必須進(jìn)行公開(kāi)招標(biāo)，可能中標(biāo)，也可能不中標(biāo)。

技術(shù)軟件負(fù)責(zé)人表示他不會(huì)主動(dòng)和供應(yīng)商打交道，除非是老師要求，否則很難引進(jìn)新產(chǎn)品。

用LLM實(shí)現(xiàn)教師對(duì)學(xué)生的即時(shí)反饋

即時(shí)溝通在美國(guó)教育體系里顯得尤為重要。在美國(guó)，學(xué)生有大量的 essay 作業(yè)，這些作業(yè)往往是非標(biāo)的，而每個(gè)班級(jí)的進(jìn)度也非常個(gè)性化。因此，從布置作業(yè)到批改再到反饋，整個(gè)過(guò)程對(duì)老師來(lái)說(shuō)非常繁瑣。Class Companion 創(chuàng)始人 Avery Pan 在幫助 Deerfield High School（被譽(yù)為“藤校后花園”的頂尖美高）老師，以及作為英語(yǔ)老師的家人的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)初高中的wrriten essay沒(méi)有被及時(shí)批改，學(xué)生得到反饋都在1周之后，甚至永遠(yuǎn)都不會(huì)收到反饋，這影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。教師對(duì)這個(gè)問(wèn)題很苦惱，但遲遲無(wú)法解決。

許多進(jìn)校軟件試圖解決教師與學(xué)生之間的即時(shí)反饋和溝通問(wèn)題。

Kahoot! 是其中極具代表性的公司。Kahoot!是成立于2012年的在線(xiàn)答題工具，教師可以使用 Kahoot！創(chuàng)建答題游戲，驗(yàn)收學(xué)生們的學(xué)習(xí)情況。Kahoot!因疫情線(xiàn)上化的推動(dòng)于2021年成功上市，最高峰市值達(dá)到 80 億美元。根據(jù)2022年的年報(bào)，97%的財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)、全球800多萬(wàn)名教師、數(shù)億學(xué)生和個(gè)人都在使用Kahoot! 。Whiteboard.fi 為每個(gè)學(xué)生配備了數(shù)字白板，他們可以在上面寫(xiě)字、做標(biāo)記、添加數(shù)學(xué)公式，老師實(shí)時(shí)跟蹤學(xué)生進(jìn)度。Albert.io 面向?qū)W生定制練習(xí)，學(xué)生在 albert.io 上完成題目（以數(shù)理等固定答案的題目為主）后會(huì)獲得即時(shí)的反饋，幫助理解和糾正錯(cuò)誤，面向教育者則提供教學(xué)資源、課程計(jì)劃、學(xué)生管理等工具。Gradescope 則是結(jié)合人工智能（AI）簡(jiǎn)化作業(yè)的批改評(píng)分流程。具體流程是，學(xué)生手寫(xiě)作業(yè)，以電子文檔的形式上傳至Gradescope，教師再進(jìn)行批改。相比 LLM 的直接反饋，學(xué)生提交到教師，教師再反饋，操作流程更多，存在時(shí)間差，溝通摩擦力還是更高一些。

LLM 的到來(lái)，為解鎖更為個(gè)性化、即時(shí)性、互動(dòng)性的教育場(chǎng)景提供了機(jī)會(huì)。為老師及課堂設(shè)計(jì)的LLM產(chǎn)品可以劃分為教學(xué)前，教學(xué)中，教學(xué)后。教學(xué)前用于課程生成、教學(xué)建議；課堂中的促進(jìn)互動(dòng)，幫助教師對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)的實(shí)時(shí)掌控；課后幫助作業(yè)批改，對(duì)學(xué)生的評(píng)估與反饋。

美國(guó)進(jìn)校軟件市場(chǎng)概覽

Class Companion 是為 K12 教師設(shè)計(jì)的課后作業(yè)管理系統(tǒng)，專(zhuān)注初高中課程的 寫(xiě)作類(lèi)作業(yè)。教師可以用 Class Companion 創(chuàng)建并布置作業(yè)，學(xué)生完成后能獲得來(lái)自L(fǎng)LM的即時(shí)反饋和評(píng)分，同時(shí)教師端能看到作業(yè)的結(jié)果分析，其中用到LLM能力的模塊是即時(shí)反饋與評(píng)分。2022年12月公司成立，2023年3月份推出產(chǎn)品，目前已經(jīng)有 10,000 多家美國(guó)學(xué)校使用。

即時(shí)反饋是Class Companion 的核心點(diǎn)，Avery 將這個(gè)產(chǎn)品類(lèi)比為數(shù)學(xué)課堂上對(duì)于計(jì)算器的引入。Class companion 是教師的 Copilot，結(jié)合了助教、評(píng)估軟件、家教或作業(yè)助手的能力，又實(shí)現(xiàn)了課前、課堂、課后學(xué)習(xí)內(nèi)容的整合，保證了學(xué)習(xí)的連貫性。

產(chǎn)品

Class Companion 支持美國(guó)的 AP、IB、common care 等主流體系下的初中和高中課程，作業(yè)類(lèi)型以 Written Assignment 為主。

Class Companion 建立了完整的作業(yè)流程。老師可以用它創(chuàng)建班級(jí)、邀請(qǐng)學(xué)生加入、創(chuàng)建作業(yè)。

其中創(chuàng)建作業(yè)可以使用 AI 生成，class companion 也提供了可以修改作業(yè)題目庫(kù)。

使用 AI 生成后，老師可以持續(xù) prompt AI，不斷修改 assignment。

在確定好作業(yè)題目后，可以進(jìn)行更細(xì)節(jié)的設(shè)定，包括屬于哪個(gè)課程章節(jié)、給予 AI feedback 和分?jǐn)?shù)的規(guī)則。

教師很喜歡通過(guò) prompt 的方式自定義反饋的功能，通過(guò)針對(duì)班級(jí)和學(xué)生個(gè)人進(jìn)行定制，實(shí)現(xiàn)因材施教。

學(xué)生完成作業(yè)后，Class compaion 會(huì)向教師展示學(xué)生與 AI 的交流歷史以及結(jié)果分析報(bào)告，幫助教師了解學(xué)生情況。學(xué)生也可以對(duì)人工智能給出的批評(píng)意見(jiàn)提出質(zhì)疑，并向教師申訴。

通過(guò)分析 class companion 官方發(fā)布的教師采訪(fǎng)，可以發(fā)現(xiàn)教師認(rèn)為class companion 的核心價(jià)值點(diǎn)在于能夠提供給學(xué)生即時(shí)的反饋，這減輕了他們的批改負(fù)擔(dān)。對(duì)于LLM的產(chǎn)品效果，用戶(hù)也認(rèn)為較為準(zhǔn)確、公平。比如一名California的社會(huì)學(xué)老師提到，之前他因?yàn)闀r(shí)間有限從不批改課后練習(xí)，使用class companion 補(bǔ)足了這一教學(xué)缺失，產(chǎn)品也受到了學(xué)生們的喜愛(ài)，學(xué)生們會(huì)在得到反饋后更仔細(xì)地閱讀問(wèn)題，進(jìn)行多次地嘗試，學(xué)生也認(rèn)為 class companion 是“相對(duì)公正、客觀(guān)的”，使用一段時(shí)間后，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的整體寫(xiě)作水平有所提升。

從用戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)看，官方表示目前美國(guó)已經(jīng)有 10,000+ 所學(xué)校的高中老師在使用 class companion 了。但根據(jù) simmilarweb 的數(shù)據(jù)，截至2024年5月份，月訪(fǎng)問(wèn)量10萬(wàn)左右，6月因進(jìn)入暑假數(shù)據(jù)大幅下跌。流量分布上，美國(guó)占據(jù)絕對(duì)市場(chǎng)份額。

團(tuán)隊(duì)及融資

團(tuán)隊(duì)成員具有教育行業(yè)、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者、LLM 產(chǎn)品開(kāi)發(fā)多重背景，畢業(yè)于哈佛、麻省理工等高校，是一個(gè)很適合做 LLM 教育產(chǎn)品的團(tuán)隊(duì)。目前Linkedin上的成員有 9 個(gè)人。

2023年10月，Index Ventures領(lǐng)投了class companion 的 400 萬(wàn)美元種子輪融資，OpenAI Startup Fund 以及 Andrej Karpathy 和 Terrence Rohan 等跟投。

市場(chǎng)估算

Class companion 目前采取PLG的方式推廣產(chǎn)品，所以現(xiàn)階段最重要的是了解老師的需求，讓教師真切感受到產(chǎn)品的價(jià)值。Class companion 將產(chǎn)品以免費(fèi)的方式提供給教師，并且在 Facebook 上建立了教師 community。

從教學(xué)軟件頭部公司來(lái)看，Canvas 的母公司 Instructure 2023 年全年收入達(dá)到 5.3 億美金，業(yè)務(wù)主要集中于北美，占據(jù)北美高等教育機(jī)構(gòu) 36% 的市場(chǎng)。全球范圍內(nèi)，Instructure 在學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)市場(chǎng)的占有率為 3.41%?？赏扑惚泵栏叩冉逃虒W(xué)管理軟件的市場(chǎng)規(guī)模約為 15 億美金，全球約為155億美金。

Class Companion 的目標(biāo)市場(chǎng)主要為美國(guó)的 K-12 學(xué)校。根據(jù) National Center for Education Statistics，K12學(xué)生約為大學(xué)生的2.5倍，2021 年美國(guó)共有約 13 萬(wàn)所 K-12 學(xué)校，擁有超過(guò) 5000 萬(wàn) K-12 學(xué)生。面向?qū)W校的產(chǎn)品多以賣(mài)學(xué)生seats的方式收費(fèi)。以 Google Classroom 為例，分為免費(fèi)版，$3/$4/$5 per students 的定價(jià)層級(jí)。由于目前市場(chǎng)上并沒(méi)有類(lèi)似Class companion 的LLM產(chǎn)品，考慮到LLM inference增加了成本，參考 Google Classroom 最高層級(jí) $5 per students ，則class campanion在美國(guó)的潛在市場(chǎng)規(guī)模有機(jī)會(huì)到達(dá) 5000w*5*12=30 億美金。

潛在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手

Class Companion 這一細(xì)分市場(chǎng)尚且處于早期，面臨的潛在競(jìng)爭(zhēng)主要來(lái)自?xún)煞矫妫?/p>

? 傳統(tǒng)作業(yè)評(píng)估平臺(tái)加入LLM 反饋功能：

代表軟件為可汗學(xué)院推出的 Khanmigo，以及上文提到的 Albert.io、Quizlet、Gradescope 等等。該類(lèi)產(chǎn)品本身就具有大量的用戶(hù)基礎(chǔ)和學(xué)校資源，結(jié)合產(chǎn)品組合一起售賣(mài)會(huì)更加具有競(jìng)爭(zhēng)力。

? Chegg 等面向 k12 學(xué)生的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)教師端的 LLM 產(chǎn)品：

Chegg 主要面向?qū)W生開(kāi)發(fā)產(chǎn)品，主要業(yè)務(wù)是在線(xiàn)學(xué)習(xí)服務(wù)Chegg Services，包括作業(yè)社區(qū)Chegg study、寫(xiě)作語(yǔ)法工具Chegg Writing、數(shù)學(xué)解題工具Chegg Math等。其中 Chegg Study 就是提供作業(yè)答案的解答，是其核心盈利來(lái)源。

Chegg目前推出的 LLM 產(chǎn)品為 Cheggmate，為學(xué)生定制課程計(jì)劃。比如 CheggMate 會(huì)查看學(xué)生上傳的測(cè)試成績(jī)，分析優(yōu)勢(shì)，將用戶(hù)與工作機(jī)會(huì)聯(lián)系起來(lái)。Chegg 的教研資源、用戶(hù)信息都有充足的積累，如果也為教師開(kāi)發(fā)一套結(jié)合LLM的工具，與chegg study相結(jié)合，會(huì)有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

三、未來(lái)的 Gen-AI 變量及影響

GenAI 在教育領(lǐng)域的應(yīng)用還位于初期階段，一些可預(yù)見(jiàn)的變量提升了我們對(duì)AI+教育未來(lái)發(fā)展的期待：

1. GPT-4o等多模態(tài)架構(gòu)帶來(lái)新場(chǎng)景

GPT-4o的多模態(tài)新架構(gòu)讓模型具備了視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、以及說(shuō)話(huà)能力，顯著降低了延遲。這有機(jī)會(huì)解鎖更多的教育應(yīng)用場(chǎng)景。

比如通過(guò)識(shí)別學(xué)生的面部表情和肢體語(yǔ)言，AI tutor可以更好的了解學(xué)生的情緒狀態(tài)，調(diào)節(jié)教學(xué)內(nèi)容方式。在實(shí)時(shí)互動(dòng)上，也可以?xún)?yōu)化實(shí)時(shí)問(wèn)答、口語(yǔ)練習(xí)、即時(shí)反饋的體驗(yàn)。同時(shí)可以解鎖繪畫(huà)設(shè)計(jì)、音樂(lè)學(xué)習(xí)等需要視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)才能進(jìn)行反饋指導(dǎo)的科目。

2. o1解鎖推理、數(shù)學(xué)能力

o1 已經(jīng)被證實(shí)在數(shù)學(xué)、推理領(lǐng)域表現(xiàn)的更好。正如數(shù)學(xué)教授 Terence Tao 認(rèn)為 o1-preview 已經(jīng)能夠達(dá)到平均的研究生水平。

未來(lái)隨著o1的進(jìn)一步發(fā)展，有機(jī)會(huì)幫助學(xué)生解答復(fù)雜問(wèn)題的推理邏輯，也能進(jìn)入更專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域，如工程、醫(yī)學(xué)等等。同時(shí)，o1還能作為教師和學(xué)術(shù)研究的助手，提高教育體系的效率。