教育行业的互联网焦虑症

文/阑夕

2007年,前新东方名师刘一男在新东方在线(网校)上的全年课程收入是三千元,四年之后的2011年,这个数字飙升到了四十万,已经和刘一男当年实体班授课的收入旗鼓相当。

随着互联网发展阶段、支付环境和用户规模的成熟,非义务教育的线上市场成为兵家必争之地,根据艾瑞咨询的预测,到了2015年,中国在线教育的市场规模将达到1200亿人民币,这是当下最能刺激教育行业爆发的一剂鸡血。

其中,数股势力的相互挤压,颇为壮观:

一股势力,是背靠资本、无视边界的互联网企业,有流量(没有也可以知道怎么买),懂玩法(不懂也可以豪 掷期权现组资深团队),为了保持业绩增长,四处寻找能够把猪吹上天的风口,当发现在线教育潜力巨大而又江山未定——至少,在市场上缺少绝对性的垄断巨头 ——之后,将业务模式横向扩充,以土豪的玩法来奠定份额。雷军为YY设立的“10亿元投资计划”、SmartStudy高价挖空新东方的明星教师资源,都 是这股势力的标准作风。

另二股势力,是根结盘据但又急欲转型的传统教育企业,场地和师资的持续投入和生源的流失压力,使它们深 陷业务紧缩之苦,而将生产资料转移到边际成本更低的互联网,增加重复利用率,同时也是试图攀附互联网思维、重新梳理产业结构的表现。比较具有代表性的案 例,包括文都教育、学而思等教育品牌,都在大力推广网校平台,花了重金从搜索引擎、门户大站批发流量。

在各施所长的竞争中,因为偏科而导致的认知局限比比皆是,比如李学凌在谈及YY教育时称“教育又不是按 摩,不需要做线下”,也有急功近利的企业,将线下课程做了简单的数字化处理,搬到网上就坐等学费入账。这些赌徒或懒汉心理,或多或少都反映出一种焦虑,而 这种焦虑,又大多源自从业者对于未来的不确定性。过度思考、孤注一掷、偏信则暗、迷信捷径,一直都是焦虑症的病源,在线教育行业这两大核心势力也堪称两场 实验,无人敢有十足把握,就像盲人摸象的剧情,谁都知道答案不够完整,但是又来不及去逐一试错、接近上帝视角。

所以尼采才说,“一个人知道自己为什么而活,就可以忍受任何一种生活。”

而诞生最晚的第三股势力,走的是整合路线,并不讲究出身,也不对学生群体做出强制划分——如线上的归线 上,线下的归线下,分开销售——而是将需求串联起来,实体课堂做品质体验,网络工具做跟踪服务,从个性化的教学入手,来完成O2O的交叉。这股势力的代 表,是学大教育,它将不受课堂限制的互联网视为家庭辅导的延续,并尝试说服用户为这种量身定制的场景付费。

学大教育CEO金鑫的观点是,线下的课堂服务,是帮助学生弄清楚自己问题的——因为如果一开始就从线上 接入,学生通常不能准确辨别和传达自己欠缺的知识,只有在具体接触并互动演练之后,老师才能够对其做出判断——有了这个前提,才有线上工具的持续管理,把 在线教育做成可以贴身的产品。

这种双腿走路的平稳选择,似乎是距离初心更近的路径。若将教育进行解构,无非是对教师与学生做出最匹配 双方需求的连接,因材施教的分配与跟进最为重要。学大教育对线下学生发放“e学大”网络应用,让老师在课后也可以介入学生的管理和辅导,用数据分析能力来 补充课堂宣讲时可能不足的一对一模块;同时,因为“e学大”的终端覆盖优势,学大教育又能对用户进行遴选,提供更有价值的课程推荐。就在这个暑假,学大教 育推出个性化小组课,将“e学大”用到个性化小组课(3-6人班)的使用中,不仅实现了以学生(和家长)为中心的订制教育模式,还将原本一对一的市场扩大 了3倍以上。

与其预测未来,不如紧跟当下,对于借助互联网改造教育这一古老而又沉重的行业,任何变量都可能演化出截 然不同的结果。当美国大学正在兴起“50年内消失一半”的风向时,中国国家财政的教育支出却仍旧低于全球平均水平,这种地域上的差别仍然会让互联网带来的 教育平权运动产生橘枳之异。

比如,曾多次成功预言未来科技的美国麻省理工学院媒体实验室创始人尼古拉斯·尼葛洛庞帝甚至还抛出惊世 骇俗的预测:未来三十年内,任何知识都可以被压缩到物理药丸中,人类只要服下,就能让知识通过血液被运送大脑中储存信息的不同区域,转瞬就能习得一门外语 或者一部莎士比亚全集。但是,中国知名科幻作家刘慈欣却写过一部题为《乡村教师》的中篇小说,大加歌颂那些守在偏远乡村的教师,并让他们承担的责任升华为 “在两代生命体之间传承知识”,也只有教师的临绝地而不衰,才能在阴差阳错中保留地球的文明火种。

个中滋味,不妨慢慢体会。

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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