“把教育理念落地到产品时，要大胆假设、小心验证。”
来源|多知
整理|冯玮
摄|张子通
时至此刻，中国的教育科技企业们已经自发地走入出海的热潮之中。
TalkMe在诞生之初便聚焦亚太、北美市场，同时以订阅制的方式在C端运营。可以说，更早一步厘清自己的方向并垂直聚焦，是其在后来实现健康运营的基础。
在多知OpenTalk第48期“全球起航！‘教育+AI’出海进行时”活动上，INSPIRED AI创始人子健介绍了这个十人小团队是如何让自己的AI口语产品走近用户身边。
子健认为，把教育理念落地到产品时，要大胆假设、小心验证，在真实的用户评论与数据和案例的分析里，去判断自己的设想是否成立。
与此同时，产品的推进过程中要始终看到尊重教育规律本身：
规律1、学习效果是时间积累的结果。规律2、大部分人不会因为科技的发展，学习的主观性就会变强很多，要把该做的事情都做了，产品才能好。规律3、尊重学习者的画像，研究他们群体的学习需求和目标阶段适宜的学习方法……
大家好，我是子健。
我的本科专业就是人工智能，后来做互联网，一直在做互联网C端的业务方向。
今天和大家分享方向主要是我们正在做的产品和相应的一些思考，尤其关于AI与教育结合的过程中，我们是从哪些角度思考和确定认知的。
一定不全面，仅做参考。
我们现在正在做的产品叫做TalkMe，是一个通过AI去学习语言的产品，我们团队非常产品化，整个核心团队差不多是10人以下。
从产品本身来说，我们不是只学英语，也涵盖很多其他的语种。另外与很多同类型产品的不同之处在于，TalkMe整个内容中差不多有9成都是靠AI生成的，很多内容都是依托技术和AI去实现。
当然这个不是这次来分享的重点。
这次最主要想聊的是，我们到底是怎么做产品的，这其中主要有几个方面。
01
问题1：需求是否已经被行业验证？
其实最近这段时间市面上比较火的产品主要是这样几类：儿童陪伴、语言学习、To B的给老师们的教学工具。为什么主要都是集中在这几类呢，我觉得大家其实都是在做确定性比较高的产品，而非需要时间精力去验证结论的产品。
我们则会思考，这些产品的底层用户需求有没有被验证。
怎么理解被验证呢，举个例子。
之前国内是有几家很不错的大品牌，他们的很多课程都做的非常好，有大量的用户主动报名。之所以会让用户主动报名，就是因为他们有考试、学习进度、学习效率等等方面的需求。这种其实就是一个被验证的需求。所以当我们提到需求的时候，它一定要是一个被验证并且存在的。
现在如果按照年龄去看已经被验证的需求，比如小低年级、学前会有幼升小的需求；比如K12学龄阶段会有语言学习、升学需求；成人会有职业培训或者实用语言练习的需求；再大一点还有银发群体的学习需求。
如果按照其他维度去看，还有比如老师备课、班课AI助教、课堂体验提升等等。
其实这些都已经有很好的教育公司或者案例在做，也可以证明它们是被验证的需求。
比如，有一些出海的拍搜产品很不错，都在海外有不错的用户数据，这也是一个被验证的需求。差别不过是不同国家不同学生对这个需求的理解不同而已。当然还有像口算、背单词、语言学习等等，这种例子是很多的。
我觉得AI时代其实已经可以解决很多问题了，那么这时候的关键就在于学习端侧的体验。这比用AI去创造一个全新的东西，我觉得更有必要一些。
因此，从我们团队的角度来说，就是去做被验证过的需求。
当然除了被验证的需求，其实还有一些是还没有被验证且风险比较高的事情，这个所谓的风险高是作为创业者需要审慎地去看的创业项目。
02
问题2：要解放老师还是解放家长？
说完了需求的部分，我们就要开始思考第二个问题，自己要做的AI产品到底对教育有什么帮助？它应该解放老师还是解放家长？
举个例子，外卖到底解决的是什么问题？
它解决的是供给端的效率问题，我不用在大冬天打车去吃很想吃的东西，也不用纠结要不要去一两公里外很棒的店了——这是解决了效率问题。
那么AI的加入又会解决什么问题？比如在一些服务场景，用AI可以替代部分人的工作了。这在大厂中就有了很经典的案例，像之前一个人的服务比是1:300，有了AI能力后可以是1:800了。
当AI被放到教育的场景中它到底要解放老师、家长还是学生呢？
首先我觉得它绝不是对学生的彻底解放，因为解放学生就可以算是让孩子放弃书本、打开游戏机等等。所以这时候更多的是要去从降本增效、学习体验等角度去观察自己做的事情是不是能够给学习本身以帮助。
比如有一个很好的产品是做绘本伴读的，其实无论是硬件还是软件都是在为家长减负，帮助家长在讲故事这个场景提供帮助。
我们有一个优先级的观念是“没事儿别论述，要论证”。拿出数字去验证这件事儿就可以了，别的都没用。
整个过程中我们做了非常多的案例分析，因为我们是一个完全市场化的产品，所以也尽量不做太多语言上的论述。就是用户觉得好就是好，看数据就好。
其实用户和需求是非常多元的，我们也知道不可能全部都做全。我们就是聚焦需求。在这些聚焦后的不同地区，我们也会有不同的运营策略，这里AI帮助我们做了很多，可以说所有的事情都是环环相扣的。
但是每一环的底层，我们都在坚持两个东西。
第一个是，认真地、客观地分析每一个结论。
第二个是，尊重教育规律、尊重互联网发展规律。
03
问题3：苏格拉底式教学靠谱吗？
接下来我想讲的就是我们发现，市面上的很多产品都在讲自己是“苏格拉底式教学”。
这是个很理想的状态，但实际的情况是，在日常绝大多数的学生还是需要一些外界的关注鞭策或者推动来完成一些学习任务。
我们常常遇到的学生大概是这样几类。
一类是很聪明、学习能力也很强，老师只需要在关键时刻去点拨一下，这些学生就可以继续去完成自己要做的事情。那么这类学生其实即便没有一些智能产品或者老师的督促，也不会影响太多他们的学习程度。
另一类学生是偏向中间段的水平，可能就更需要一些外部的力量帮助他们去一步一步带动着完成自己的学习任务。可能本来是二本学生，但是有老师或者不错的产品去带着走，就很可能往上走一步争取一本。在这个里面，老师的关注和监督是很重要的。
但我们都知道，AI很难去解决监督这个部分。
在这个情况下，学生们到底能不能自发地去使用一些产品或者自发地去学习？我会打一个问号。我认为，我们能看到的绝大多数产品都很难做到。
学习的效果和学习的成长性还是要伴随着时间的积累，哪怕每天只有几分钟坚持下来一定会有些额外的收获的。同时，大多数人是需要一些监督来完成学习的进程，我认为很多人的主观能动性往往只在临时抱佛脚的时候才会出现。
不要妄想高压就能解决一切的学习问题，这不现实，也没意义。
那么这里就展示了AI的机会，不同的人群对产品的诉求都不一样，AI可以站在优质的内容上，去解决不同用户群体的、细致入微的需求。
总结来说就是，产品的推进过程中要始终看到尊重教育规律本身：
规律1、学习效果是时间积累的结果。
规律2、大部分人不会因为科技的发展，学习的主观性就会变强很多，要把该做的事情都做了，产品才能好。
规律3、尊重学习者的画像，研究他们群体的学习需求和目标阶段适宜的学习方法。
04
Q&A：“要确保自己所有的动作都是理性动作”
提问：刚才您的分享中提到，现在自己的团队已经没有教研这个角色了，那么一个产品如果没有教研教学的负责人的话，您和团队是怎么搭建自己的内容的？
子健：首先我们还是非常尊重和重视教研教学这个部分。
其次就是我们的产品它不是课、也不是主要面向学生和应试，如果是前面说的这些会很严肃，这和我们现在做的产品就应该是完全不一样的。
那么我们的产品其实是面向成人的生活和职场，这里面的内容主要是用经典的教材去喂给数据，通过AI让这些经典内容结合用户需求去生成。
提问：让用户去评价产品，再结合用户反馈去调整产品。但是教育本身是有很多严肃的部分和专业的部分。这个中间的尺度怎么拿捏？
子健：其实从产品设计上，我们对用户的考量就是希望他能学完之后就能去点一杯咖啡或者买一个东西。能做到就算是完成了目标和任务。
因此我们认为产品和评价和使用体验等等都是一个融合的形态，它不是单一的，当然我们做内容的时候也一定会像刚刚说的那样尊重教育规律。
