知识付费系统免费开放,在线教育有哪些独角兽能走到最后?有哪些风险?

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  在线教育赛道风起云涌,大量资本看好在线教育并投资于此。但与此同时,又暴露了很多风险,有些知名企业纷纷在近期倒掉。在线教育到底是一块“美玉”,还是一片“雷区”?在线教育到底有哪些风险需要注意?未来的趋势是什么?本文带来一些思考。

  教育赛道很热。在经济下行的情况下,抗周期的教育行业尤其得到资本的青睐。在线教育还要加个“更”字,因为技术的进步、因为在线付费和使用习惯的养成、因为政策对教育信息化的鼓励等。在前不久的文章中,我也分享了最近一些热点的融资案例:(参考阅读:从6组对比词看2019年之后的教育产业发展)

  在线英语教育机构阿卡索昨日完成亿元级C1轮融资,由IDG资本、深创投领投,广东文投和泊富基金跟投;

  核桃编程也宣布已于数月前完成1.2亿元A+轮融资,本轮融资由高瓴资本领投,老股东XVC、源码资本跟投;

  掌门1对1完成3.5亿美金E-1轮融资,由CMC资本、中金甲子、中投海外直接投资有限责任公司联合投资,某知名国际组织、sofina、海通国际、元生资本等机构跟投;

  但同时我们也看到另外一个景象,很多曾经也是获得巨额融资的知名机构纷纷陨落。

  2018年,上海在线教育机构理优1对1被曝出资金链断裂,造成大量员工被拖欠工资,学员无法上课。在微博上,有用户爆料称“几十万学员无法上课,费用无法退还。

  在此之前,在线教育机构“学霸一对一”也被曝陷入财务危机,并“因经营不善,已停止经营活动”。

  2019年1月,在线教育企业北京有教未来教育科技有限公司宣布破产。有教未来是一个教学运营管理和教学产品研发机构,为各类教育机构提供在线教学产品研发、网校教室、运营服务平台及优质外教资源一站式的EPO解决方案。有教未来于2017年2月获得了Pre-A轮1000万元融资,投资机构为中文在线文化教育产业基金。在融资之时,其曾经宣称续费率高达87%,付费机构超100家。

  去年3月刚刚完成B+轮融资的成长宝,融资超过3亿,但也在前不久倒下了。成长保成立于2015年,专注于4-12岁儿童的在线素质教育,通过有趣的在线互动直播课堂提供拼图、小游戏等互动学习体验,训练孩子的语言逻辑、数理逻辑、记忆力、专注力等能力,授课以小班课为主,也有部分1对1课程。某投资方曾在对成长保做新一轮融资尽职调查时发现其营收数据造假。成长保在尽职调查过程中对投资人宣称月收入2000万,其中较高比例存在造假嫌疑。

  成长宝的投资人列表里面不乏明星企业,却也阻挡不了它走向衰亡。去年的星空琴行何其相似。(参考阅读:星空琴行的倒闭带给培训机构的4点启示)

  最近另外一家独角兽企业XX盒子也是传出了许多“绯闻”,虽然还没有得到确实的消息,但市场上的风雨飘摇从来都不是空穴来风。

  这种冰火两重天的表现,让人们不禁要问,在线教育到底是向左还是向右?

  在线的K12培训代表未来一个大的趋势,这已经是毫无争议的事实。但是在线教育也有几大难点极具挑战:

  1、教学效果依然面临考验(职业教育除外)

  虽然技术的进步已经大大改观了在线教育的用户体验,无论从硬件和软件来讲都是进步巨大。但无论如何也无法完全达到线下人与人之间的互动效果,那种场景的感受、那种互动的温度是线下教育独特的不能替代的优势。线下教学结合线上练习的OMO模式可能是最为理想的。

  2、获客和运营成本居高不下

  在线教育获客成本高是业界公认的,主要是在线教育模式的客户黏性不强,推广费用高所致。为了提高企业知名度、增加曝光率,吸引用户注意力,教育企业开始选择在地铁、电梯等线下广告牌进行投放,同时,请明星代言、冠名综艺节目也成为常用手段之一。这种方法带来的高额成本不言而喻。

  为一个拥有50名销售的中小型教育企业提供通信服务的费用为一年80万左右,而如果使用三大运营商的服务,成本则会高出3倍,同时号码还容易被打上“骚然电话”的标签。

  3、学生资源有限,线上线下竞争激烈

  生源就那么多,在线机构不仅是和同行在竞争,其实也是一直在和传统的线下机构比拼。不同的只是形式,比拼的是教学效果。而且一些特殊的赛道并不会因为教学形式从线下搬到线上就变得更加宽广。比如成长宝所在的赛道主要是覆盖幼升小这个年龄段,而且主打的是思维训练这个领域。特定年龄段的特定领域的培训,必然不像少儿英语那样覆盖面那么宽广,这样的领域是否能够成长为独角兽本身就是存疑的,同时背负着巨大的营销和运营成本,还面临着众多线下中小机构的蚕食,结局可想而知。

  融资是个硬实力,能够融到大钱的机构都值得庆祝,但能否走到最后,还是要看赛道对不对,模式对不对,团队对不对,教学效果对不对。教育的本质永远不能忽略。

  任何一个创业者都值得尊敬,失败是创业的大概率事件。任何一个行业也都有问题企业,但不能因此否定了整个行业。

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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