3月17日，一场围绕“智在学习——人工智能在教育领域的应用”的技术论坛在上海浦东新区星动力科创空间举办，现场邀请到了TutorABC COO汤峥嵘、沪江教育首席科学家夏海荣、乂学教育CTO樊星、学霸君技术VP苗广艺等多位在线教育领域有代表性的技术专家，结合企业案例，分享了人工智能落地教育场景的实践与思考。深耕教育行业20年的TutorABC在技术上的投入可谓行业之最，现场TutorABC COO汤峥嵘以DCGS动态课程系统为例，分享了题为“个性化在线教育的AI实践”的演讲。他认为，在线教育如果没有底层技术建设，就是伪AI。
TutorABC汤峥嵘发表演讲
夯实底层技术，实现用户“效果至上”
汤峥嵘认为，所有技术创新的出发点都是为了保障学习效果。TutorABC长达20年的技术积累，使其领先于同时期行业内在线教育企业一大截。不论是在听说、还是读写的环节，TutorABC都开发出坚实的底层技术支持，来实现真人实时的在线课堂效果。
汤峥嵘谈到，由于网络原因，在线真人教育其实面临着很大的技术压力，如网络卡顿带来的延迟，极其影响用户的学习体验。在音视频投入上，当行业内其他在线教育企业还只能借助第三方音视频平台录播时，TutorABC就自主研发了实时在线互动学习平台TutorMeet。经过多年迭代更新，TutorMeet在2017年升级为TutorMeet+，支持电脑、平板、手机、电视四平台多屏互动和万人在线大讲堂。
值得一提的是，TutorABC自主研发的DCGS动态课程生成系统，能根据学生的年龄、英语等级、兴趣爱好等，自动精准地匹配最佳外教、教材组合。同时，DCGS具有必不可少的再学习能力，学习过程中，系统会不断对课程进行动态调整。TutorABC由此成为目前国内唯一可以做到优化资源配置的教育品牌。
除了音视频、排课系统，TutorABC在监控系统、网络部署、大数据、AI等方面都有大量的技术投入，拥有在线教育领域最多的技术团队、顶尖技术专家和三项独家专利系统，充分利用技术实现了用户的个性化学习。
在线教育与打车的相似性：AI助力个性化
现场，汤峥嵘提了一个很有意思的观点：AI在在线教育中的应用，与打车具有一定相似性，如选老师与选司机、1对1与出租车、1对多与顺风车、公交路线与线性课程。
目前很多在线教育机构都是学生选老师，而面对在线教育机构动辄上千上万的老师，学生很难有选择标准，往往评价越高的老师越抢手，形成老师利用率低、马太效应等问题。TutorABC率先颠覆了学生选老师的模式，用“标签化”的方式，通过算法和机器学习来动态匹配学生与老师，并不断进行算法的优化，让每个用户都匹配最佳的老师，这与打车软件后台智能推荐司机异曲同工。
1对1还是1对多的课程模式是在线教育机构选择的重点，线上1对多的难度，在于无法长期固定同伴，学习目标、对老师的偏好不一致等，1对1又面临着成本压力。对于上课模式的选择，TutorABC依然使用标签、算法的模式，根据用户的学习标签智能匹配1对多的学生组合，此外，在老师的页面还能监测到学生上课时开口时长的比例，以此来更好地管理1对多的课堂。
在过去的教育模式中，课程都是批量生产、线性进行，难以满足不同水平学生的个性化需求。TutorABC以知识点为基础，将教材碎片化，用户可以根据自己的学习情况，实现非线性课程的组合。这就像打车路线的灵活性代替了公交路线，通过算法，让学生更加个性化、灵活化的学习。
在TutorABC用户学习情况大数据分析中，汤峥嵘还展示了几组有趣的数据。水平越高的用户，越倾向选择1对1课程。汤峥嵘笑称，人脑就像机器的CPU，水平越低的用户，选择1对1长时间开口说话，CPU消耗越快，1对多的课程“说+听”的结合，反而更适合。
TutorABC大数据分析：不同课程类型提升等级的效率
正是技术的创新、AI的融入使得TutorABC的个性化教育成为可能，同时也积累了大量的用户学习数据，帮助其更好的提升用户学习效果。汤峥嵘指出，未来，AI与教育的深度融合，能否在AI客服、语音识别、情感识别上带来更大的突破，更值得所有人期待。