映魅咨询本周关注焦点:幼儿启蒙英语成新特点、自适应学习仍受众多投资者关注

其他 2018-06-12 23:42:24 幼儿启蒙教育

原标题:映魅咨询本周关注焦点:幼儿启蒙英语成新特点、自适应学习仍受众多投资者关注

焦点关注1:幼儿启蒙英语教育

本周有三家低龄幼儿启蒙英语赛道的公司发布新产品、新融资,分别是在线少儿英语教育公司VIPKID、DaDa和亲子英语启蒙品牌“贝壳亲子英语”。特别是前两家在线外教直播平台同一天宣布布局幼儿启蒙英语市场,使得这一赛道关注度再次得到提升。早幼教市场已经成为消费升级主要场景之一,作为增长最快的领域之一,其前景被普遍看好。而幼儿启蒙英语市场入口价值巨大,大小机构入场也是必然趋势。

(1)幼儿启蒙英语关注提升,大小机构纷纷入场

6月5日,VIPKID宣布正式进入幼儿英语领域,推出针对0-6岁儿童的独立子品牌“自由星球”,旨在培养儿童早期英文听说和阅读能力。与此同时,母婴家庭服务平台宝宝树和VIPKID联合宣布,双方将在低幼儿童英语领域展开深度战略合作。

6月5日,DaDa向外界公开全新品牌“DaDaBaby”,正式宣布进军幼儿早教领域。DaDaBaby主要面向0~6岁幼儿及其家长提供英语启蒙产品,官方透露产品推出首日用户量突破3万人,超过60%的用户来自二三线城市。

6月6日,亲子英语启蒙产品“贝壳亲子英语”宣布完成数百万天使轮融资,投资方为个人为少儿教育和互联网行业从业人士。贝壳亲子英语创立于2018年初,专注为0-6岁儿童家庭提供亲子教育服务,现阶段以亲子英语启蒙产品切入市场。

今年3月宝宝玩英语宣布获得1.5亿元B轮融资,而英语小神童、宝贝英语说、叽里呱啦等机构作为较早入局者,也已经积累了一定行业经验。随着粉笔公考推出粉笔kids、今日头条推出gogokid、VIPKID推出“自由星球”、DaDa推出“DaDaBaby,以及贝壳亲子英语的出现,大小机构纷纷入场,预计幼儿启蒙英语赛道会竞争越来越激烈。除了争先进入的C端家庭教育场景,部分机构也把目标看准B端幼儿园场景,比如外教来了,联帮在线、还有英盼教育等机构利用在线直播技术和双师课堂,开始为幼儿园和早教机构提供启蒙英语类教育产品。

仅仅在在线少儿英语赛道,近10年国内就出现了超过20家以上的英语品牌,特别是2015年以来随着VIPKID为代表的在线外教直播火热之后,少儿英语赛道变得更加受关注。从风投资本角度也可以印证这一点,从2013年到2017年末,在线少儿英语赛道累计获得超60亿人民币投融资,参投机构更是达到达60家以上,几乎成为VC标配,资本加持也反过来助推在线少儿英语市场爆发式增长。

(2)新生人口增长符合预期,早幼教市场成为消费升级主要场景之一

从2016年开始,“全面两孩”政策逐渐产生影响。根据国家统计局发布数据显示,2017年全年,二孩数量上升至883万人,比2016年增加162万人;二孩占全部出生人口的比重达到51.2%,比2016年提高了11个百分点。虽然我国出生人口数量和出生率两个指标同时出现了下降,但这两项数据仍是2000年以来的历史第二高值。特别是二孩及以上占比大幅提升,政策效应已经开始显现。预测在“十三五”期间,国内每年新出生人口会保持在1700万人至2000万人之间。巨量在新增人口,为早幼教市场提供潜在市场需求。同时,人均家庭收入的增长,已经把消费升级的趋势蔓延至早幼教市场。

图.《2018中国不同年龄段妈妈线上消费&行为观察报告》

(数据来源:CBNData)

2016年中国青少年研究会联合其他机构共同发布了《中国少年儿童英语学习现状及趋势白皮书》,数据显示有近七成儿童在5岁前就开始学习英语。2017年,上海市发布的《上海幼儿早期教育(0-6岁)状况调查》报告,也提到有近6成的沪上0-6岁孩子会参加各类培训,其中4-6岁上早教比例已超7成,而0~3岁孩子中有39.9%已开始上课,4-6岁则有73.5%已参加培训班;57.1%的家长表示为孩子报名了早教课程,家庭投入在培训课程上的平均年花费为17832元。2018年,第一财经商业数据中(CBNData)出具的《2018中国不同年龄段妈妈线上消费&行为观察报告》,最新数据显示在25岁至50岁之间的妈妈群体中,“增知增值”已成为这一群体的显著特征。因此,从需求端来看,人口红利和消费升级是早幼教领域市场爆发的坚实后盾,幼儿启蒙英语赛道的爆发是必然趋势,只是相对已往线下机构而言,在线教育机构能否复制K12阶段少儿英语的成功,还需相当长的时间来验证,毕竟低龄阶段的幼儿陪伴需求更强,产品形态和运营服务要求也更重。

(3)幼儿启蒙英语市场入口价值巨大,流量合作成为优先选择

幼儿启蒙英语市场的教育场景入口价值可能是大家看好这一赛道的重要原因之一,不同于学科阶段的英语培训市场,面向低幼启蒙阶段的英语教育,提供的产品形态会包含英语学习、亲子活动、绘本读物等多种形式。赛道变热之后,创业者和投资者很快就会跟进。但不同于少儿编程教育赛道的增量市场,英语语培市场作为长期存在的存量市场,其实本身竞争就很激烈了。虽然赛道变热,但业内巨头要切入也相对容易,依靠其规模、品牌和资金优势,使得大机构有更多的资源做市场,这对于中小机构而言,必然形成冲击。从目前来看,这一赛道的产品形态、课程体系、商业模式都在探索中,如何获得低成本获得低龄幼儿家长用户流量,并做好运营服务,可能是比打造课程体系更紧迫的事情。目前基于此逻辑的流量导流形式已经在多家机构之间出现,比如今日头条发布在线外教一对一产品gogokid,DaDa与好未来教育旗下“家长帮”合作,VIPKID与宝宝树达成战略合作,强强合作使得小机构胜出的概率变得更加渺小。

焦点关注2:自适应学习

近期有多家自适应学习领域教育公司宣布获得融资,同时也有些传统教育公司发布基于自适应学习的教育产品,涵盖K12学科辅导、财经培训、医疗教育等领域。我们认为随着大数据技术和深度学习算法的发展,自适应学习在技术和应用场景会加速成熟起来,从资本市场的投融资节奏也可以大致验证这一点,预期未来自适应学习工具的应用会成为教育场景的标配。

(1)多个领域教育公司选择开发自适应学习产品

6月4日,K12 自适应学习公司悉之教育宣布完成1000万元天使轮融资,投资方为新东方旗下“东方新创” 。悉之教育致力于研发K12领域的陪伴式AI教师产品,是拥有基于知识图谱和自动推理的自适应学习平台。今年暑假,悉之教育首款App“悉之”将正式上线。除此之外,4月至今,还有4家教育公司已公开宣布开发自适应学习相关产品。

4月4日,教育类大数据平台符号树获数百万元人民币天使轮融资,企图用AI技术深度解构知识和能力模型,打造优质教学资源的专家系统。

5月18日,财经类考试培训平台证凯教育宣布已完成数百万元天使轮融资,并将搭建财经资格考试培训自适应系统。

5月20日,医疗教育品牌百通世纪宣布完成数千万元A轮融资,投资方为天津天地酬勤创业投资基金。百通世纪将构建医药护人才自适应学习平台,通过测评等方式,为学生构建个性化的学习计划,帮助其完成学习。

5月底,高顿教育集团推出CPA个性化辅导品牌VIPCPA,以人工智能自适应学习产品+学习过程管理服务模型,为学员提供1对1的个性化辅导,提高CPA考生学习效率。

图. Knewton创始人Jose Ferreira

美国人工智能教育领域独角兽Knewton创始人Jose Ferreira认为,自适应教育最大的优势在于能够定位到每位学生的知识漏洞。自适应学习平台会引导学生进行最适合他自己的下一步学习内容和活动,当学生在学习过程中遇到课程难度过高或过低时,课程的难易程度都可以自动调整。老师也可以使用它的实时预测技术来监测每个学生的知识空白,即时调整,为每个学生提供个性化教学。理论上说,自适应学习可以解决在线教育的”因材施教“问题,成为实现在线教育效果评估的互补学习工具。

(2)自适应学习领域投资节奏大于市场认知

国内自适应教育大致在2010年左右开始兴起,期间乂学教育、朗播教育和高木教育等教育公司相继进入自适应学习领域。截止目前已有超过40家公司宣布将开发自适应学习相关产品。从进入这一赛道的公司来看,可以大致从应用场景分为三类:第一类是提供英语课程或者单词学习类产品,英语学习一直是全球教育市场的重要组成部分,相关学习产品和题库数据比较成熟;第二类是提供测评类及题库类产品,自适应测评在美国市场已经运用相对成熟,以GRE考试为代表的计算机自适应测评技术得到认可;第三类是打造自适应教学平台,试图把测、教、学、 练、 评所有环节都纳入自适应学习系统。在国外自适应学习领域已经出现了Knewton、DreamBox等教育科技明星公司。国内资本对这一领域的投资也随之AI技术热度不断攀升,其中K12学科辅导、英语学习和财经培训领域主要投资赛道。从2014年以来,投融资轮次逐渐从种子轮、 天使轮走向A轮、 B轮的中期阶段。参与的玩家既有像新东方、好未来等教育培训巨头,也有乂学、高木等技术型团队,还有教研实力比较强的团队。随着大数据和深度学习算法在教育数据收集与分析方面的运用,自适应学习模型优化速度得到进一步加强,自适应学习的教育应用场景变得更加丰富。

(3)内容、数据与技术是支撑自适应学习系统开发的关键,未来有可能成为教育市场标配

完整的自适应学习系统涉及到教育场景的诸多环节,最终目的是提高学生的学习能力和提升学习的效率。因此评判一个自适应学习系统标准的好坏,必须在测、教、学、 练、 评环节都经受考验,可以从数据容量与质量、资源内容丰富度,推送频率与准确度等角度分析。通过计算机技术打造的自适应系统把高质量的内容推送到老师和学生的面前,以此辅助教与学的过程,并使得整个过程可量化。随着基于自适应系统的教学过程互动越来越频繁,可收集和利用的数据越来越多,从而使得对学生与老师在教与学的状态越来越清楚,推送也变得越来越精确。换句话说没有高质量的数据是训练不出高效的自适应系统的,更重要的是没有高质量的内容为前提自适应系统也无法真正收到成效。所以,核心还是要有可利用的数据来训练工具,内容本身的质量是决定最后自适应学习效果的关键。目前来看,自适应学习系统更强的是辅助工具属性,至于未来是否可以与其他技术一起合成出完全不需要人工介入的真正机器人智能老师,还需要进一步观察。但自适应学习系统基于特定教育场景的辅助应用,将会成为标配型的工具,广泛用于教学测评、题库练习和学习路径规划等场景。

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