“雙減”之下，K12校外培訓市場一片冷清，卻帶火了教育硬件市場。今年“618”，阿里一口氣發(fā)布40余款教育智能硬件制品。

教育硬件制品已然較為豐富，包含了學習機、臺燈、詞典筆、錯題打印機等形態(tài)。據騰訊科研院等發(fā)布的《2021中國教育智能硬件趨勢洞察報告》估算，2020年教育智能硬件市場規(guī)模為343億元，預計2021年擴大至453億元。

學習機是教育硬件最大的品類，業(yè)內人士介紹，國內每年學習機的銷量在4、五百萬臺上下。

7月15日，科大訊飛發(fā)布了一款全新的AI學習機。這款具備作業(yè)試卷批改診斷，AI個性化精細學、試題推送、AI指讀圈讀等功能的學習機，表現了教育硬件的升級方向：從供給單一學習工具向學生自主學習陪同功能的進階。

學習機等教育硬件制品受到追捧，表現了K12教育重歸學校主陣地后，家庭教育需要的爆發(fā)。學習機沒法取代校外培訓公司，但當校外培訓供給冷卻后，怎樣讓學生學會自主學習顯出迫切。

學習機滿足自主學習需要

相針對購買教輔自己練習，以及去培訓公司上課，學習機能夠滿足學生哪方面的需要？

“學習機重要的是培養(yǎng)學生自主學習的能力，經過自主學習加強成績，和經過上輔導班加強成績，兩者之間還是存在差異的。”科大訊飛副總裁章繼東告訴21世紀經濟報告，“自主提高了成績，學生的得到感更足，自自信心就更強?！?/p>

事實上，學生經過自主學習得到加強早已被驗證，尤其是應用新的學習工具的時候。

2013年，英國紐卡斯爾大學教授蘇伽特·米特拉做了一個極有創(chuàng)意的教育實驗。他在印度貧民區(qū)的一面墻壁上挖了一個洞，把一臺能上網的電腦嵌進洞里。結果，他發(fā)掘哪些貧民區(qū)的孩兒居然無師自通地學會了用電腦上網，乃至還有人學會了英語。后來他又用這個辦法做了一系列的實驗，發(fā)掘孩兒們還能夠自己利用電腦和網絡學會有些比較專業(yè)的知識，例如關于DNA結構的知識。

這便是風靡全世界的“墻中洞”實驗。由此，他提出了自組織學習的理念，即教師只需要提出問題，讓學生自己利用電腦和網絡去學習，教師僅在后面鼓勵她們。

“雙減”在重塑義務教育生態(tài)的過程中，K12教育市場的結構亦在出現變化。在教育部7月13日資訊通氣會上，教育部基本教育司司長呂玉剛介紹，各地要保證今年秋季開學后實現義務教育學校課后服務全覆蓋，并奮斗實現有需要的學生全覆蓋。

截止5月底，全國共有10.2萬所義務教育學校開展了課后服務，6496.3萬學生參與了課后服務。

另外，隨著暑假托管、周末課后服務的開展，以往交給校外培訓公司的時間，將有大都數回歸學校，由學生在學校里自主學習或開展活動。

“在課后服務環(huán)節(jié)，學習機能夠起很好的功效，相比于引進社會公司的教師參與答疑輔導，學生自主運用學習機的成本小得多?！笨拼笥嶏w董事長劉慶峰告訴21世紀經濟報告。

區(qū)別教育硬件的區(qū)別功能

校外培訓包袱一旦減輕，服務于學生自主學習的教育硬件市場一下子打開了。

首要爆發(fā)的是智能臺燈。在字節(jié)跳動之后，騰訊、阿里已相繼經過與第三方合作的方式推出了智能臺燈制品。

“智能臺燈的優(yōu)良在于其場景是剛需的，經過將拍照上傳作業(yè)、自動批改、遠程溝通等功能附著在臺燈上，能夠有效處理父母不可陪同孩兒完成作業(yè)的焦慮感。”一名業(yè)內人士說。

“智能臺燈的不足之處在于屏幕較小，引起學習功能有限，只能聚焦于作業(yè)功能?！彼f。

詞典筆是另一款火熱的教育硬件，經過OCR技術，詞典筆能夠識別印刷體英文，供給實時翻譯和白話練習。

這些教育硬件一方面做為工具處理學生學習中的一個或幾個痛點，另一方面與其他教育類制品協(xié)同，為網校引流。網易有道曾披露，有道詞典筆為有道精品課貢獻了不小比例的自有流量。

相比之下，學習機更加是一個集成性的制品。據介紹，科大訊飛最新推出的學習機具備AI試卷批改診斷、微課題庫資源推送、字詞聽寫、中英文跟讀糾音、背課文等功能。

值得重視的是，教育硬件的一個一起特點是小學生用戶群體占比大，需要用臺燈替代父母陪同的人群重點是自控力較差的小學生，詞典筆的最初用戶群體是大學生，但近期迭代的制品經過移植英文繪本、動畫視頻等功能亦在開拓小學生用戶。

這與K12教育市場的主流相符，畢竟小學生是最大的學生群體，且能夠連續(xù)延長用戶價值周期，市場潛能巨大。

教育人工智能進階

最初的學習機亦重點面向小學生群體。章繼東介紹，傳統(tǒng)學習機重點有兩種形式：一種是接入了海量教輔資料的“電子習題集”，一種是集成為了各樣第三方工具，例如拍搜軟件、網校的學習平板。

但當“雙減”起始后，小學生的作業(yè)量將急劇減少，寓意著做為家庭教育硬件最大場景的作業(yè)場景可能消失，教育硬件的運用時長或將減少。

亦便是說，學習機需要向初高中學生群體延伸，這亦是最需要經過自主學習加強成績的群體，而這對學習機的AI技術提出了挑戰(zhàn)。

首要是OCR技術。學習機經過攝像頭對學生的紙質試卷拍照，經過OCR技術識別試卷圖像，進而匹配題庫評判試題并供給解析。

不外，一名人工智能行業(yè)科研人士告訴21世紀經濟報告，雖然大部分的OCR軟件及技術已然能夠有效地識別電子文檔中的中英文字符，但在識別數學公式時常常表現不良，不可完全準確地將數學公式轉換為可編輯的文本格式。

而初高中內容相比于小學內容，最明顯的差別便是數理化難度加大，尤其是出現了繁雜數學公式。

“針對數學公式識別技術而言，其難點在于怎樣有效地對公式進行切分并準確地識別公式字符，同期找到合適的辦法處理公式繁雜的二維結構。不僅如此，數學公式的表達方式非常靈活，多層嵌套的狀況經常顯現，從而引起公式中的結構布局更加繁雜?！彼f。

劉慶峰還指出，繁雜公式的數據量很小，這又給設備學習增加了難度?！翱拼笥嶏w在2020年一項繁雜公式挑戰(zhàn)賽中得到了全世界第1名，技術還在突破?！?/p>

實現了識別之后，就能夠實現對試題和答案的評判。但倘若只做到這兒，學習機還是能夠被拍搜軟件替代。學習機需要按照學生的答題反饋進行學情分析，并推送關聯(lián)課程和習題鞏固加強，從而達到輔導的效果。

以往，人工智能更加多依賴知識圖譜進行資源推送，即將知識點拆解，形成擁有規(guī)律關系的知識點結構。但這種推送是知識點層面的，不是系統(tǒng)性知識；是靜態(tài)的聯(lián)系，而不擁有前瞻性，即沒法對學生學習能力發(fā)展作出預測。

如今的教育人工智能技術已然實現了經過近期發(fā)展區(qū)理論進行精細教育。以上人工智能行業(yè)科研人士介紹，近期發(fā)展區(qū)的概念早在1930年就已提出，指的是學習者的現有水平，與在指點下的潛在發(fā)展水平之間的距離。

“按照近期發(fā)展區(qū)理論搭建模型，命制習題，從而診斷出學生的近期發(fā)展區(qū)，再進行精細教育。能夠避免因教育目的制定過低而脫離學生的實質水平，以及因教育目的制定過高而超過學生潛在水平的無效學習?！彼f。

“科大訊飛在近期發(fā)展區(qū)行業(yè)亦實現了從0到1的突破。學習機對學生的習題進行診斷后，能夠針對性地推送微課或習題?！眲c峰說。

亦便是說，僅有人工智能技術持續(xù)深入發(fā)展，學習機這個教育硬件形態(tài)才可再也不限于家庭陪同功能，作為家庭場景中的智慧教育終端。

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