专访朗鹰教育CEO施丹：走出自己的路，让进步可见

　　当人工智能技术在教育行业逐步渗透，整个行业迸发出巨大的活力和商业价值。Frost & Sullivan发布的数据预计，2023年，人工智能教育市场的规模将达到7198亿元。纵览当下人工智能在教学活动中的表现，在“教、学、管、考”这四大范畴内，绝大部分的人工智能教育机构将目光对准了人工智能模型训练、题库建设与知识图谱需求等提供数据输入等领域。近年来，在搜题、真人答疑、学习场景研发等方面已经涌现了不少头部玩家。

　　那也不禁令人好奇，在教学全流程中起着“指挥”作用的“管、考”两大场景中，新技术有哪些发挥的空间，它们又能赋予教育哪些价值和意义？

　　这些问题，有的人已经探索了许久，积累着实战的经验、真挚的感悟和见解，作为映魅咨询2021年教育科技赛道中值得关注的教育公司之一的朗鹰教育的CEO施丹就是其中之一。

朗鹰教育CEO施丹

　　2011年，正任职于美国教育集团McGraw-Hill，担任亚太区BD总监和上海业务总负责人的施丹已经注意到“AI+教育”的广阔蓝海，她迈出了创业的大步，把目光投注于to G和to B赛道，而且从未动摇。10年来，这究竟是她一往而前的孤勇，还是独具慧眼地另辟蹊径？

过程性评价是智能评测大赛道

　　其实，放弃to C产品的研发，选择to G和to B赛道，是施丹深思熟虑的结果。

　　朗鹰教育成立之初，相较于商业上的成功，施丹对自己一手创立的品牌有着更高的期许——为解决中国的教育公平、教育均衡和教育效率问题提供有效的解决方案。

　　“学生最主要的学习场所其实还是在学校，因此要解决公平、效率和均衡的问题，最好还是聚焦学校。” 从一开始，朗鹰教育的定位就很明确：为体制内的学校和教育行政部门提供专业的教育技术服务。

为体制内的学校和教育行政部门提供专业的教育技术服务是朗鹰教育一直以来的定位

　　而之所以将评价和测评作为朗鹰教育产品和服务的底层逻辑，也得益于施丹早年的职业经历。创业前，她担任过基础教育一线的英语教师、高校行政管理层，在世界著名的教育教材制定企业担任过高管，在不同类型、不同层级的教育岗位上的经验，让她对教育顶层设计的政策制定有足够的洞见。

　　2011年，国内高校的一些课题中开始出现过程性评价研究。2012年，国家教育咨询委员会、中国教育学会等行业专家也曾围绕教育评价现状和改进等问题进行讨论，提出了评价标准、评价技术和评价方法上存在的不足。尽管相关研究还未应用到整个基础教育系统，但施丹已经敏锐地察觉到教育评价在未来基础教育中可能占据的重要地位和广阔发展空间，于是就有了朗鹰教育业务的核心阵地。

　　事实证明，施丹的决定有足够的前瞻性。教育评价作为近年来教育改革的重点内容被不断提及。2020年6月，中共中央、国务院印发了《深化新时代教育评价改革总体方案》，明确把教育评价写进指导十四五教育规划大纲研制的核心文件中，将教育评价推到一个史无前例的高度。官方的背书，也为朗鹰智能评测系统定下基调：从单一的评测转向全方位的评测标准。

　　10年过去，反观自己当时的决定，施丹觉得自己是幸运的。但无可否认的是，正是那份敏锐触觉和勇敢的坚守，为朗鹰开辟出了一条独特而深远的发展之路。

化验中心+诊室+药房=“让进步可见”　　

　　教育评价机制的改革，让政府部门和学校从智能评测的潜在用户转化为显性用户，拓宽了智能评测的赛道。

“朗鹰测评”相当于是化验中心、体检中心，“轻松英语”则更像医生诊室和药房

　　如今，朗鹰教育推出了智能考试专业技术服务“朗鹰测评”和涵盖小学到高中的英语学科教、学、练、测、评、管的综合平台“轻松英语”。前者主要面向全国各级专业教育考试管理组织机构、教育教学管理机构，提供专门服务于国家统一组织的大规模高利害考试的智能软硬件考试系统产品及考试技术服务，后者则结合人工智能的即时评分与反馈的指导方式充分调动学生的学习积极性，加速老师与学生、学生与学生、人机互动沟通。“前者相当于是化验中心、体检中心，”施丹说，“后者则更像医生诊室和药房。”

　　相较于一般评测产品对人工智能技术的推崇，施丹更看重产品背后专业的教育内容体系。“打个比方，这就相当于拥有一台造价昂贵的CT仪器，但当它给出专业可信的检测结果后，你却给不出相应的治疗手段，不知道如何改变现状。那么，再精准的诊断结果也只是毫无意义的数字。”为此，朗鹰教育组建了自己的专业教研团队，对系统各环节进行专业设计和优化，充当“医生”的角色，结合人工智能技术的数据采样和分析，最终给出完整的解决方案。

　　而无论是to G、to B，还是to C，教育评价产品都必须直面一个关键性的设计难点：如何才能驱动用户按照系统给出的解决方案执行行为，从而推动评价机制持续不断地运转？朗鹰的答案是“让进步可见”。

　　对朗鹰的团队成员而言，让客户清晰地看到进步并宣之于口，形成反馈，使其产品有了不断迭代完善的可能。而对学校的老师和学生而言，看得见的进步也成为其不断改革课堂，构建学生学习行为和学习动力的驱动器。

教学、学习、备考、评价的闭环让进步可见，结果可循

　　这一良性循环，避免了过程性评价，终结性评价和诊断性评价三者之间形成闭环，从而构建了螺旋形态的循环结构。施丹说：“我们要让他们知道自己的投入，尽管还没有看到结果，但这样的做法是有意义的，要让他们相信今天的自己肯定比昨天好。”

　　这也与作家格拉德威尔在《异类》一书中指出的一万小时定律不谋而合。人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼，也就是持续的练习是任何人从平凡变成世界级大师的必要条件，而让人坚持的动力，一定因为进步是可见的。评价就像是人生中的一面面镜子，它连接着过去，现在和将来，通过一次次的评价，能看到自己的进步，也知道来路，知晓未来。

让数据智能，更好服务客户是大命题

　　随着科技的持续发展，技术越来越多地介入教育场景。而新技术的出现，是否会为教育测评类产品带来新的可能性？教育科技类产品的独特性决定其必然拥有三个关键元素：教育测量的技术、学科的专业体系和把教学设计信息化的能力。三者缺一不可。

　　如果单纯有内容，显而易见是内容供应商；单纯有技术，那会是工具；单纯有教育信息化的能力，公司就是软件企业，只有把三个方向联合起来，才有可能真正变成教育科技服务企业。而教育科技类产品的这一独特性也决定了教育测评类产品在通用层面的认知或者是体系结构上有一定的系统性，寻找到解决问题和设定思路的方向并不困难。

　　“但是反过来我会觉得，下一步如何让数据智能，不带主观性地，更好地服务客户是一个大的命题。”在施丹看来，评测产品面临的更大挑战可能来自于对大数据的持续挖掘和利用。

　　尤其在未来，许多产品逻辑设计者可能都将面临这样的困境。在明知“杀熟”能够结局具体问题的前提下，要不要“杀熟”？明知‘杀熟’能够解决问题，但作为一个产品的逻辑设计者，不能让产品走这条路径，因为做教育评价首先就是要做到科学、客观、公正。

　　这就要求产品决策者在对数据进行深入挖掘时，要格外小心。做到大胆假设，小心求证，在对数据进行抽丝剥茧后，寻找到数据真正指向的可能性，并在应用前，进行大量的深度访谈，去验证，最终寻找到对产品，对用户而言更好的选择。

------撰稿：闻艺

------图片由朗鹰教育提供

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