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      讓學習和刷視頻一樣有趣,這家AI教育公司獲2200萬美元融資

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      Photo by Annie Spratt on Unsplash

      既然AI技術能夠讓人們沉迷于短視頻,那AI技術能否讓學習變得像刷視頻一樣令人著迷嗎?

      人工智能學習平臺Gizmo的創立就起源于這個念頭。聯合創始人兼首席執行官Petros Christodoulou表示:“我們不是在爭取減少屏幕時間,而是在爭取更高效的屏幕時間。”2021年,三位畢業于英國劍橋大學的校友成立了這家人工智能學習公司,目標利用人工智能技術幫助學生把學習筆記轉化為互動式學習材料。

      根據TechCrunch報道,近日,人工智能學習平臺Gizmo宣布已完成2200萬美元A輪融資。A 輪融資由 Shine Capital 領投,Ada Ventures、Seek Investments、GSV 和 NFX 參與,其中 NFX 此前曾領投 Gizmo 的 350 萬美元種子輪融資。據了解,Gizmo目前已吸引來自120多個國家的超1300萬用戶。本輪融資將主要用于擴充其人工智能團隊,以及拓展其在美國高校市場的業務。

      “Gizmo致力于引導人們將這種能量投入到能夠幫助他們構建未來的事物中。有了這筆資金,我們將加倍努力,讓學習成為手機上最引人入勝、最有價值的事情。”Petros Christodoulou說道。

      如何讓學習像刷視頻一樣有趣

      屏幕使用時間過長,以及注意力持續縮短,已經成為全球教育場景中的共同問題。隨著越來越多的學習者的注意力被各種短視頻、長視頻、社交網絡等吸引,從學校教師、到教育科技公司都正在面臨一個核心挑戰,即如何讓學習產品同樣具備持續吸引用戶的能力。

      多鄰國曾經給出了一個答案,即游戲化學習。通過積分、闖關等方式激勵學習者,同時借由人工智能的技術能力,滿足不同用戶的個性化學習需求。Gizmo雖然瞄準了同樣的需求,但其正在嘗試從不同的路徑來解決這個難題。

      Gizmo的核心模式是,用戶可自主上傳其學習材料、課堂筆記,并接受照片、word文檔、演示文稿、視頻等多種格式的上傳。隨后借由人工智能技術,基于用戶上傳的內容,為其提供個性化的學習材料,包括互動式閃卡、自適應測驗和游戲化挑戰。



      芥末堆測評時注意到,Gizmo在用戶語言方面目前雖然僅支持英語和法語,但其人工智能可以針對不同語言的學習材料進行識別,以及生成對應的學習材料。

      除此之外,Gizmo還加入了好友共同學習、排行榜競爭、學習進度追蹤等社交功能。用戶還可以把自己生成的卡組通過私人鏈接分享給同學,或在公開卡組市場中與其他用戶共享內容。Gizmo表示,期望通過這樣的方式,讓原本相對孤立的復習過程變成一種可分享、可競爭、可持續反饋的學習體驗。

      芥末堆注意到,當前AI教育產品多看重教育內容豐富度、題庫規模以及識別能力、以及基于AI的推薦能力等方面。但Gizmo則選擇從學習者個人學習筆記方面切入,再通過AI能力幫助用戶來提升學習效率。同時,Gizmo的產品機制包括個性化、即時反饋、社交連接和可變獎勵,這些原本是消費互聯網平臺提高用戶停留時間的常用方法。Gizmo則希望把這些機制遷移到學習場景中。

      而其產品思路也是其獲得新一輪融資的原因。Shine Capital合伙人Ethan Daly在新聞稿中表示,Gizmo已經實現了消費學習領域長期難以實現的一點:大規模、由學生自發驅動的參與度。NFX合伙人Pete Flint則認為,Gizmo構建了一個AI原生產品,既降低了學習摩擦,也隨著更多學生貢獻和使用平臺內容形成網絡效應。

      AI+教育產品關鍵在于重新思考學習本身

      如何真正能夠讓學習像刷短視頻一樣有趣,Gizmo的方式或許提供了一個解決方案。但游戲化學習以及社交網絡或許能在產品前期帶來用戶活躍和用戶數量增長,活躍用戶最終能否獲得真實的學習效果,仍需要長期驗證。事實上,在很長一段時間的教育產品探索中,這都是困擾教育公司們的重要問題之一。

      另一方面,芥末堆注意到,利用移動App進行語言學習的效果,已經在多款產品中得到驗證。但當學習場景從語言學習延展到數學、物理、歷史等更復雜的學科時,產品是否仍能通過游戲化機制維持學習效果,仍需要時間檢驗。

      歸根到底,學習終歸是一件反人性的事情。

      但隨著AI技術的發展,或許AI還不能讓學習像刷短視頻一樣有趣,但其正在朝著愈來愈高效的個性化學習目標進行齊納金。這也是當前AI+教育產品革新的方向。AI教育應用正在從“能否生成優質內容”,越來越轉向“能否真正提供個性化學習”。換句話說,教育產品的設計重點正在從內容供給、題庫規模和識別能力,進一步轉向對學生學習狀態的理解、對學習路徑的規劃,以及對學習過程的持續反饋。

      教育政策也針對這一方向做出了指導。2026年4月,教育部等五部門印發《“人工智能+教育”行動計劃》。文件提出,到2030年,人工智能與教育深度融合格局基本形成,構建縱向貫通、橫向聯通的人工智能全學段教育和全社會通識教育體系。

      《行動計劃》中特別提到,要“研發智能學伴”,建設學生數字檔案,根據學生能力、特質和愛好動態優化學習路徑,更好滿足多元化學習需求。文件還提出,推動智能終端應用,通過大數據分析構建學生用戶畫像,以學生為中心配置學習資源,支撐規模教育下的個性學習。

      根據政策指引,芥末堆注意到,國內AI教育產品的發展方向,正在從單一的學生端工具,擴展到三個層面:一是面向學生的智能學伴和個性化學習路徑,二是面向教師的備課、批改、答疑和課堂反饋系統,三是面向學校和區域教育管理的教育智能化基礎設施。AI學習機、智能批改、AI雙師、智能教學系統、教育大模型和學習智能體。

      例如,好未來較早從學習機和教育大模型切入。其旗下學而思大模型MathGPT在2023年完成備案并通過審核后,開始落地學而思學習機。科大訊飛等則是通過與學校進行合作,為學校提供AI教育基礎設施產品等。

      如果AI技術可以讓人們沉迷于短視頻,能否也讓學習變得更有吸引力?游戲化學習的AI+教育產品試圖用To C的方式來解決問題。但同樣也存在另一方面,即如何成為接學生、教師、課堂和學校治理的基礎能力,以及為學生提供陪伴。而對教育科技公司們來說,AI+教育產品的關鍵,或許正是重新思考學習本身。

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