作業幫智能教輔：新空間與新挑戰｜OpenTalk
來源|多知網
演講嘉賓|劉貴平
整理|馮瑋
攝|張蔚斐
時至此刻，教輔行業正快速向智能化邁進——過往單純的刷題練習形態，開始轉變爲讓學生以更加快速的方式精準定位薄弱項，並有的放矢地練習。
以作業幫的探索爲例：
作業幫圖書業務始於2018年，其後很快推出“大招”體系和《大招手卡》，該系列的每個“大招方法”都歷經數百套習題分析和題型提煉，覆蓋核心知識點；
2022年，作業幫圖書正式推出智能教輔，並落地公式法、大通關、刷透、熱搜題、魔法書等衆多系列產品，用以幫助學生系統完成“學前、學中、學後”的學習路徑。
據官方數據，目前作業幫圖書單品銷量超50萬冊的圖書超40餘種。
在多知主辦的線下活動Open Talk現場，作業幫圖書供應鏈負責人劉貴平圍繞作業幫在傳統教輔及智能教輔業務上的佈局進行了分享。
劉貴平提到：
作業幫能夠佈局並快速拓展圖書業務的底層在於底層基因、技術使命和對教輔業務的探索；
作業幫對教輔的理解是“題好+老師好+方法好”，三方面缺一不可，這也是能夠做好教輔內容的核心；
作業幫目前的智能教輔閉環是紙質圖書+知識點精講視頻課+智能化服務+學習規劃。
以下爲分享原文，多知編輯整理。
01
三個基因如何幫助圖書業務快速落地？
大家好，我是作業幫圖書供應鏈負責人劉貴平，今天想和大家分享下作業幫在智能圖書時代對教輔新空間的思考和一些做法。
先聊聊我們對圖書業務的思考。
作業幫在2018年12月份開始做圖書業務，當時依託原有的教研能力、利用超9.8億大數據題庫資源以及現有的銀河大模型科技，去構建小初高全學科業務的教輔圖書產品線。
截止到今天，作業幫圖書板塊共有1000多個SKU，目前單品銷量超過50萬冊的爆品超過40餘種。
2022年開始，作業幫正式佈局了智能圖書這個部分，並且推出了《大招手卡》、《幫幫英語奇妙拼讀》等產品。
現在回看這個時間軸其實是這樣的：
2018年我們有了圖書項目，這是試水階段；
2019年基於用戶的需求，我們開始圍繞課程去做內容，也有了高中的產品線，因爲高中生對這類產品的需求是非常龐大的，因此我們也上線了像《輕鬆刷》、《熱搜題》等產品，當年推出時銷量已經非常高；
2019年探索完成後就開始對用戶進行繼續下探，因此2020年有初中產品線，推出瞭如《名師敲重點》、《五年真題超詳解》等產品，後者也是推出的首月就銷量超百萬。
2021年有了小學產品線，推出《腦圖秒記小學英語1000詞》等產品；
2022年我們開始佈局智能教輔產品，是在原有紙質教輔的基礎上結合了作業幫的課程與內容資源，另外我們也同步加大了市場推廣力度，可以說2022年是我們正式開始向外發力的節點；
2023年，我們開始重點佈局智能教輔，截止到年底，我們的產品已經相當豐富，比如4月底上線的《小學計算大通關》，日銷售額突破20萬……
能夠做到這樣的背後有幾個原因。
第一是基因，作業幫有一個理念是讓優質的教育觸手可及，在這個基礎上，作業幫堅持以自研技術疊加我們對學科、教學、教研方向的探索，進而形成了自己對教育的理解。
爲了更方便地滿足學習用戶需求、提升學習效果，我們也沉澱了大量數據資源，沉澱越多，尤其是講師羣體，他們就會有非常強烈的分享意願，想出圖書和優質內容，在試水過程中，確實有一些教輔，切中了學生的訴求，非常受歡迎。
這就是基因所在。
第二是作業幫的技術使命，我們擁有足夠大的題庫數據，同時在OCR技術、圖像識別、自然語音處理、自動解題批改等方面具備不錯的技術功底，2023年作業幫自主研發了銀河大模型，也爲圖書業務走向智能化有所助力。另外我們自研的ZRTC架構，可以實現百毫秒級的延遲及累計百億分鐘無故障，這在行業內是非常領先的。
第三是我們通過對教輔方面的長時間探索，找到了自己的定位。
做好教輔首先要確保題目好、老師好以及方法好——這三方面都具備就能製作成功的教輔圖書。
02
題、老師、方法：怎麼做到“好”
先說題好。
作業幫的出版物中涵蓋了作業幫9.8+億題庫和2000萬條精講視頻，這些知識點覆蓋小初高全學科高頻題、易錯題、真題、熱搜題等，且所有題目均按知識點相互關聯，不僅按照教材的知識體系進行劃分，而且對最小的知識單元進行提煉歸納——我們對這些知識點構建了對應的知識圖譜。
再說老師好。
對於教學研究、教輔內容編排來說，老師的教學經驗和對學生的需求把控尤爲重要，我們的教研教學團隊擁有數十名畢業於國內外頂尖名校的老師，如北京大學、清華大學、哥倫比亞大學等，很多老師具有公立學校一線教學教研的經歷。
正是因爲我們有大量的題目進行沉澱，再加上作業幫的教研羣體精心打磨，積攢了大量的優質內容素材。這些素材很多老師會自己貢獻出來，經過我們的教材和教研團隊打磨後就可以變成一個非常好的圖書。
在好方法層面上，2019年我們全面提出大招體系，每個方法產出都歷經幾百套試卷分析和題型提煉，覆蓋核心重點，其中《大招手卡》系列在2023年5-11月期間成爲抖音電商平臺500-1000元初高中教輔品類排名第一。
2022年開始，我們陸續推出了公式法、大通關、刷透、熱搜題、魔法書等衆多系列產品。
接下來我想說說作業幫對智能教輔的理解。
作業幫智能教輔的構成是：紙質圖書+知識點精講視頻課+智能化服務+學習規劃。
在展現智能教輔時，我們會圍繞學生的訴求和學習場景去設計，具體包括趣味互動、智慧選題、便攜採集、高效反饋、個性練習、實時批改等等。
以趣味互動爲例，在紙質圖書無法滿足互動功能時，我們會藉助AI語音、AI識別等手段形成口語評測、智能批改等互動；再比如，學生可以通過APP去感受理科的概念，包括物理試驗、化學實驗和仿真實驗等；再比如智慧推題，紙質教輔並非動態的，想要達到對學生的幫助就可以以更智能的方式去做題目篩選，進而實現做題的全、準、精……
這個邏輯最初是基於搜索答疑，現在出現了新技術AIGC大模型邏輯，它可以滿足我們對每個用戶的個性化需求。我們有一些方便採集的功能，例如手機拍攝教輔圖片和試卷，可以將紙質圖書上的內容通過上傳獲得數據存儲，並將其解析爲學情分析。
那麼這個時候又如何實現智能化服務呢？
首先是上傳功能，在紙質圖書上採集題目；完成題目後有批改功能，並收集個人學情報告；錯題會自動歸集，並將其自動收羅到錯題本中；每個題目做錯，我們都會將其呈現出來，生成學情報告，包括哪個題目做錯、錯在哪裡、哪個知識點是薄弱的，都會呈現出來，形成高效反饋；在做錯題時，可以通過相似題型實現舉一反三，即個性化推送。
我們還有自動下載打印功能，只要結合作業幫的硬件產品實現自動打印。
我們的許多客觀題、主觀題和錯題都可以實時批改，這些都是通過技術手段實現；在採集完題型後，可以通過自動批改功能實現；在進行智能教輔時，我們圍繞紙質圖書和知識點視頻講解，滿足學生用戶羣體學習需求。
我們通過個性化練習滿足學生精準練的需求，通過實時批改滿足學生和家長所需的及時反饋，進而完成“學練測評”的閉環——通過這套邏輯構成了我們的智能教輔，這是作業幫目前正在進行的工作——許多圖書產品都是圍繞這個方向開發。
以智能教輔中的AI技術爲例，這是作業批改智能教輔中的一道題目，它利用OCR技術解析出來。
針對做錯的題目，可以推送類似的舉一反三題型，再比如作文批改技術。我們可以通過基礎的OCR技術邏輯識別錯別字進行綜合評價。
其次我們可以根據學校的功能使用波浪線劃出優秀的詞句，例如學生的作文寫得不好，我們通過精準推送可以替換作文中的語言，從而形成優秀的詞句，對作文有潤色功能。
在英語方面也能實現，我們作業幫的一本小學作文利用了作文批改功能。可以實現英語中的口語、跟讀和練習，課後練習智能測評。這些都是技術不斷迭代優化的結果。
所有個性化練習及推薦的邏輯都建立在非常細緻的知識圖譜上。目前能夠形成六級知識點穿透，意味着我們將知識樹打標籤的維度做得更細緻，最終能給我們帶來的效果是推薦準確率的提高。
我們也在不斷延展和完善這個圖譜，底層是我們在做每一道題目甚至在出圖書時都依賴於對知識的理解、依託數據模型完成。
03
智能教輔時代，還有哪些困境？
剛纔提到了智能圖書，我負責供應鏈，我再向大家介紹在智能圖書時代，供應鏈中可能遇到的問題。
首先是數據不完整，圖書分爲線上和線下，我們更多地關注銷售數據但對用戶的消費行爲了解得很少，供應鏈的可視化程度較低。
其次是數據驅動供應鏈智慧化解決能力不足，大家知道行業內都遇到過這樣的問題，例如長、中、短期計劃不咬合、跨部門協同線下操作且不可控和系統複雜等。
我們與行業內頂級供應鏈大平臺進行了交流合作後，目前也在準備建立未來供應鏈變革藍圖，讓供應鏈能力成爲企業發展的核心競爭力，真正做到供應鏈智能化還是很不容易的，這是我們的方向。
今天的分享就到這裡，感謝各位。
04
Q&A環節
提問：作業幫有自己的銀河大模型，那麼在中文作文批改方面是否使用ChatGPT或者類似於輔助我們進行立意分析？
劉貴平：我們是自研銀河大模型，我們會根據作業主題，做綜合評價，包括中心思想、語言流暢程度、結構是否嚴謹、選材是否恰當等，隨着銀河大模型的不斷升級，智能性會提升。
提問：OCR技術在題目入庫過程中是否省掉了您提到的幾十個步驟，並且簡化了一些流程？
劉貴平：不會簡化。在這個領域，我們討論的是一道題的題幹是否完整以及答案是否正確，是否實現了分步驟講解，都是無法簡化的。
提問：前期是否可以簡化？例如在採集過程中是否需要重新操作？
劉貴平：無法簡化。我們製作圖書都需要進行三審三校，因爲面向的都是C端大量用戶羣體，他們會進行大量數據反饋，例如這道題是錯的，他們也會反饋。我們也會收到這些數據，我們會查看這些題正確率到底多高，這是有要求的。
提問：請問作業幫的智能教輔業務在AIGC方面有何應用？
劉貴平：智能教輔方面，比如作業批改和學情分析這些已經用到。
提問：請問作業幫圖書教輔這方面的銷量是多少？
劉貴平：目前產品累積銷售超千萬冊。
提問：請問用戶從採購圖書到教輔需要多長週期？用戶從下單購買一本作業幫的教輔到他手上需要多長時間？
劉貴平：三天送達率應該是85%左右，5天送達率是97%到98%，7天送達率應該是99%，每個庫房都是如此。
提問：智能教輔業務現在的盈利狀態怎麼樣？
劉貴平：智能教輔相比普通教輔，投入確實會大很多。目前，我們有不少智能教輔圖書已經推向了市場，這些產品贏得了口碑，同時也鼓舞了我們的信心。我們有很多正在開發的智能產品，目前所有教材開發完成後，能看到它的成效。
OpenTalk 第44期：
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