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随着社会对于优质教育资源需求的旺盛，优质教育资源供给不足问题凸显，教育行业面临诸多挑战。风变科技以提供优质教育资源大规模供给为使命，将自动化教学技术与教育需求深度融合，赋能在线教育行业。凭借专业性实践和技术迭代沉淀出产品化解决方案，未来风变科技将紧随国家政策的步伐，持续拓展多个场景应用。
01 风变实验引发社会关注，优质教育资源供给不足问题亟待解决
近期，风变科技开展了关于教育资源与教育体验相关性的实验，引发了社会关注。
在风变实验中，志愿者首先对自身获取教育资源的多寡程度作自我评估，将自己归为A（优越）、B（中等）、C（匮乏）三类中的一类，随后，志愿者们站在统一起跑线上。风变提出了34个关于教育经历的问题，前17题主要聚焦于教育资源的多寡，而后17题则有关教育体验的优劣。志愿者根据这些问题，作出“前进”或“后退”的判断。
图1：风变实验
实验结果显示教育资源分配悬殊，在个人体验上普遍有被迫无奈的不愉悦经历，教育资源和教育体验并非正相关。实验结论揭示了在这场教育资源争夺的激烈竞争中，没有人是最终的赢家，而问题的根源其实是在于优质教育资源的供给不足。
图2：风变实验
事实上，优质教育资源供给不足的问题一直存在，即便在各种新技术高速发展的今天也未得到有效解决。
随着经济和科技的快速发展，在需求端，社会对于人才的需求越来越强烈；而在供给端，优质教育资源供给不足的问题却日益凸显。即便国家政策在不断扩招高校人数，优质教育资源的供给速度依旧不足以匹配日益增长的教育需求。
在中国数字经济如火如荼的进程中，教育行业的数字化水平与行业需求的匹配程度与其他行业相比却明显不足，虽然新需求在不断产生，但行业内仍以传统教学模式为主。面对前所未有的压力，将新技术深度融入教育体系，利用数字技术加大优质教育资源的供给，成为解决供需矛盾的必然选择。
02 以优质教育资源大规模供给为使命，自动化教学技术赋能在线教育
风变科技作为一家新生代教育科技公司，自成立以来一直专注于认知机器技术的研发，并将自适应学习、学习分析、人工智能等技术运用到认知机器的开发中，通过产品化方法实现优质资源大规模供给，不断提升教育质量。
从早期的熊猫书院，熊猫小课到如今的风变编程和风变人生设计，风变科技一直致力于教育技术的迭代和发展，探索将自动化教学应用于更多领域的可行性。
以核心产品风变编程为例，这款面向大众教授热门编程语言Python的课程目前已经拥有了超四百万的付费用户。而这背后的自动化教学技术，则是风变科技得以成功的关键。
风变科技的自动化教学技术，依托教学中台底层技术和长归因计算、认知心理学、人脑科学等理论基础，使之更符合学员认知规律，学员可以自主掌控学习步调的教学模式，具备交互式、场景式、沉浸式的特点。与之相比，当前教育行业以人为核心的传统教育模式存在教学服务半径受限、优质教育资源难以规模化复制等诸多弊端，除此之外，因老师无法顾及每个学生学习状态并适时调整教学策略，而导致学生学习体验差、学生难以长时间持续学习等情况同样不可避免。
图3：自动化教学技术特点
而自动化教学模式的核心是产品的更新和迭代机制，可通过设置埋点采集学生学习过程中的行为数据。为此，风变科技专门构建了一种编程语言作为基础技术，可以基于数据，通过建模分析充分迭代优化升级教学策略和方案。
从认知科学角度来讲，自动化教学模式遵循了人的注意力分配机制与教学者的教学状态以及策略之间的紧密逻辑关系，其技术壁垒在于依然由老师负责教育教学策略的设计和穷举，但授课环节赋予机器执行。这种模式在大规模教学场景下具备独特优势，也是风变科技在保证教育质量的前提下得以持续加大教学半径的制胜法宝。
风变科技持续将自动化教学技术深度融入产品设计研发中，并实现了高频迭代、有效应用。以《基础语法》为例，在单节课实验环境下最高完课率达99%，并且在将其无限逼近100%。
图4：基础语法多关完课漏斗
03 未来：以产品化为优势，将行业know-how持续用于拓展应用场景
在教育行业，依托于产品化解决方案，风变科技用户学习体验评价的好评度远高于行业平均水平。产品化解决方案实现了规模化复制，还避免了规模扩张过程中的人为教学带来的种种问题，从而推动优质教育资源大规模供给的快速落地。而这得益于风变科技基于其多年业务积累带来的行业know-how以及资深且强大的产研团队支持。
一方面，风变科技在教育领域里稳扎稳打，贴近客户了解其真实需求，让数据和技术服务于产品，积累行业经验，沉淀行业know-how。另一方面，其团队规模在不断扩张，且团队配置完善，产研、教学服务、商业化和支持团队分布均衡，其中两百多人的产研团队则是产品背后的中坚力量。
接下来，风变科技仍将持续迭代和优化产品和技术，契合用户需求，将行业know-how用于推进自动化教学技术在更多应用场景的落地、打磨和复制推广。未来，风变科技计划与高校、国际组织合作，打造教育平台，紧随国家政策的步伐，向赋能教育供给侧的目标迈进。
近期，爱分析关注到了风变实验，并就实验的影响力和价值对风变科技的CEO刘克亮进行了专访，探讨了优质教育资源供给不足的问题并就风变科技的业务布局、解决思路、产品服务、自动化教学技术以及未来规划等方面进行了深入交流，现将部分内容分享如下。
风变实验引发社会广泛关注
爱分析：风变科技开展风变实验的目的是什么？
刘克亮：风变做这项实验是希望表达一个观点。从教育行业从业者角度来讲，我们能感受到教育资源供给质量的参差不齐，大众为了获取优质教育资源付出了很多成本，体验却普遍不好，所以风变希望以一种更加生动的形式使更多人关注优质教育资源供给不充分的问题，这样解决问题的概率才更高。
爱分析：风变实验的内容是什么？
刘克亮：风变科技选取了职业、教育背景和地域都较为分散的志愿者样本。在问题的设置上，总体来讲分两个部分，前半部分的问题是关于教育资源获取的问题，后半部分的问题是关于教育与个人体验的问题。
爱分析：这项风变实验得到了什么结论？
刘克亮：结果也很有意思，前半部分发现的结论是在现实中，教育资源比大家想象的分散程度更高，后半部分得出来的结论是其实大家的体验都不好，在教育资源分配上获得了更多的人往往也背负了更多压力，获得的教育体验并非就更好。虽然在教育资源的分配上会有差异，但在教育体验问题上，没有真正意义上的既得利益者。教育体验与教育资源不仅不是正相关的，良好教育资源带来的好体验反而因为承受了更多压力而被对冲掉了。
所以总体而言，风变发现的结论有两部分：一是现实的教育资源分布状态比大家以为的教育资源分布状态更不均匀。二是当初普遍以为教育资源的优劣和教育体验的好坏呈明确的正相关关系，但实验结论并非如此。
总体来讲，大家提到自己的教育经历或者未来面向自己小孩的教育经历的时候都非常焦虑。
爱分析：通过风变实验，风变科技发现了什么样的社会问题？
刘克亮：优质教育资源不仅存在着相对的分配不均，也存在着绝对的供给不足。
供给速度与社会需求不匹配是本质原因，加大新技术与教育的融合是唯一解药
爱分析：您是如何看待目前优质教育资源供给不足的社会现象的，您认为现阶段核心需求是什么？
刘克亮：现阶段的核心矛盾是人民日益增长的美好生活需求与不平衡不充分发展之间的矛盾。社会在快速发展过程中，如果想要参与社会分工，社会对于人受教育的要求越来越高，所以人们自身对于教育的要求也变得越来越高，但是这与供给速度之间形成了一条鸿沟，造成了大家体验的差异。
虽然存量的优质教育资源供给在加大，高校在扩招，大学生的数量也在变得更多，教育普适化的程度也越来越高，但是供给速度仍然跟不上社会发展的速度，这是本质原因。
爱分析：针对供给速度的问题，您认为该怎样去解决？
刘克亮：我认为社会发展速度会极大加快的原因是科技开始变成社会发展因素中间重要一环，但是在整个教育体系里面与新技术的融合程度相对比较低，行业内还是在用传统模式来去面对新的需求，所以我认为答案是简单且显而易见的，就是一定要让教育技术和教育需求有更多的融合，从而能用新的信息技术加大优质教育资源的供给，风变认为这是当下最为可行的方法。
风变将这种自动化教学技术命名为认知机器，是要基于学生学习过程中的不同反应和学习状态，老师的教学策略，去做更多的适配，呈现在产品上面是一种更交互式、场景式、沉浸式的教学模式。
定位优质教育资源大规模供给，风变科技践行自动化教学技术多年
爱分析：风变科技提供优质教育资源大规模供给的使命是如何形成的？
刘克亮：风变在成立之前是个公益组织，风变一直希望在大学体系里面去推动改革和变化，从而让人们获得更好的教育资源。从风变成立之前，这件事情就是明确的，或者准确来说是因为风变想做这件事情才有了这家公司。
爱分析：请介绍一下风变科技目前的市场定位和业务布局的逻辑。
刘克亮：从最早的熊猫书院，熊猫小课到风变编程，再到风变人生设计，这些课程背后的主轴是教育技术的迭代和发展过程。早期遇到的问题是如果用户的单次学习时长很长，用户的完课率就会下降。随着教育技术的升级，以及从我们的出勤完课率、完课再出勤率的提升，可以看到风变正逐步让学习体验变得更好。
所以我们的思路还是围绕着验证将自动化教学应用在更多领域的可行性。从需求的角度来讲，教育的需求一直未变，唯一的问题反而是供应问题，所以风变将技术应用在了一些很普适的学科需求里。风变的产品是大众化的产品，例如帮助大家了解编程，目标是让大众理解并掌握一门编程技术和编程语言，所以用户群从18岁到40多岁均匀分布；而风变人生设计的产品定位是帮助用户提前总结职场经验，制定目标并管理好时间，少走弯路。
爱分析：风变科技强调的教育技术到底是一种什么技术？
刘克亮：每个老师其实都有自己的教学服务半径，这与老师的能力有关。例如家教这种一对一的场景对老师的要求相对较小，服务半径就是一对一。但是如果想要在保证同样学习体验的条件下服务更多的人，对老师的要求就会越来越高，可能最厉害的就是线下大班课。风变关注的就是怎样将半径进一步加大，持续加到无限大，同时不会引起教育质量的下降。
其实在风变的流派里面，原来最早的解决方案就是MOOC，风变类似于将MOOC解决方案系统性升级了，抛弃掉了视频录制的模式，取而代之的是一种基于互动式的沉浸式产品。风变的模式是通过将教学研发成本大幅提高，来降低教学边际成本，所以在大规模群体需要掌握某种能力的学习场景下，这种技术会展现出来特别的优势。
爱分析：您认为这种技术的壁垒是什么？
刘克亮：从认知科学角度来讲，人的注意力分配机制和教学状态以及教学者的策略之间有非常紧密的逻辑关系。
线上环境，老师和学生之间缺乏互动的途径，老师很难在缺乏反馈的情况下把教学做好。但是自动化教学技术就是老师应该预先尽可能地穷举教学策略并赋予机器，让机器能同步执行老师在课堂上面的还原策略。
从另外一个角度来看，老师的工作其实是两部分，一部分叫做教育教学策略设计，另外一部分是执行自己的教学策略，风变认为老师的工作应该更集中在教学设计的工作上，而教学表演的工作其实可以由机器完成。
爱分析：在实现自动化教学的过程中，风变科技遇到了哪些困难又是怎样克服的？
刘克亮：在这个领域里面最大的问题就是学生的过程行为数据。一般在线下，随着教学规模的扩大、教学时间和经验的积累，老师在授课过程中会迭代自己的教学策略。但是教学技术，即产品化的教学方案，总体来讲是一个相对比较静态的方案。例如教学视频是很难升级的，所以过去产品化供给教学资源的很多障碍都来自于产品是静态的，随着需求的变化容易过时，或者教学策略长期没有办法得到提升。
风变关注的问题就是怎样在学习的过程中更多地采集学习行为数据，这里面就牵扯到风变的基础技术。风变自己构建了一种编程语言，风变的老师基于此来进行内容的生产过程中，风变也会把更多的学生学习行为数据进行建模，根据学生的学习掌握情况来去迭代课程内容，使得产品可以随着用户越来越多，产品质量越来越高，这种更新和迭代的机制是实现的难点。
爱分析：目前风变科技产品的迭代情况以及落地情况如何？
刘克亮：其实如果从结果上来讲，以风变编程产品为例，从上线到现在一共迭代了2700多个版本。这种高频迭代就是基于数据化和内容再生产的重要体系的完备而实现的，在数据上面，最早的完课率在80%、90%这么高，但风变现在在把这个数字无限逼近99%。
人生设计产品相对更早期一些，它的迭代没有风变编程那么多次，但是也有相当频次的，越是早的产品的迭代更关注大版本迭代，整个内容体系可能会发生一些调整，然后结合用户需求，越往后的迭代会越是小的迭代和版本数量上的迭代。
多年行业know-how沉淀，以产品化解决方案构筑竞争壁垒
爱分析：风变科技相较于其他的在线教育友商的优势在哪些方面？竞争壁垒是什么？
刘克亮：风变总体的供给是较为产品化的方案，不需要依赖于人，所以风变的用户体验稳定度，可规模化的程度相对来讲都更高。人的教学过程中会有很多质量的不确定因素，或者在扩张过程一旦规模大到一定程度，用户体验就难以保证，但产品化的供应解决方案对于解决这些问题优势非常明显。
爱分析：风变科技的团队规模及产品背后的教研和产品研发团队情况如何？
刘克亮：风变一共有860人，其中产研、教学服务、商业化和支持团队大约各占1/3，即产研有200多人。
爱分析：风变科技未来的规划有哪些？
刘克亮：风变其实目前今天所处的战略周期都还是在关注技术本身的迭代和优化之上。从明年开始，风变会更关注自动化教学技术能不能在更多的场景落地。风变长期的目标是希望构建成一个教学平台，让更多的人都参与到内容创作体系里面，未来风变会跟更多的大学或其他教育资源主体合作，帮助他们完成教育资源的输出，同时帮助学生学习到更多内容。