圖片來源：圖蟲創意

系統在教學過程中的作用

從上次梳理邏輯至今已經兩年（詳見《從行業終局到路徑選擇》），這兩年我們在做“在線一對一輔導”。

從掌門到海風，從三好網到嗨課堂，這兩年在資本的助力下，在線一對一巨頭們都在以營銷為核心驅動力，努力用3~5年時間走完過去學大、精銳們十幾年走過的路（這裡主要指學科輔導，少兒英語賽道有所不同），他們快要成功了。

一直以來都有兩種發展路徑：一是先野蠻生長，等到瓶頸期時再借助彼時所擁有的巨大資源惡補核心能力，希望能借此跨過平台期迎接新增長；二是苦哈哈堅持所謂正确的事情，希望有一天核心突破了帶來爆發式增長實現彎道超車，或者是堅持熬死了友商，好像當年的美團。不管哪一種路徑，都有成功的先例。具體該選哪一個，除了個人偏好外（我個人明顯偏好後者），和賽道的底層邏輯以及競争大環境有很大關系。寫本文的時候正好看到梁甯談《美團的破局與開局》，心有戚戚，曆史總是驚人的相似。曾鳴老師前幾個月有一篇《“燒錢”發展有價值嗎？》，也可以看一下。本文的重心不是路徑選擇，所以不展開。這篇文章和大家談稍微具體點的——關于系統。

數億的單月營收、數十萬的在讀學員，随着數字的擴大，同行們一邊面對保持高速增長的巨大壓力，另一邊最困難的問題也越來越緊迫了——供應端的規模化品控。

雖然我們到現在也就一千多個在讀學員，但是如何實現可複制的品控一直是我們在努力解決的問題。具體的做法是圍繞我們以前提過的“教學導航系統”，通過系統對教師賦能，讓60~70分的老師可以把課上到80~90分。

賦能這個詞已經快要爛掉了，到底怎麼評估“系統在整個教學過程中的作用”，我從我們自己的實踐中和大家聊幾點。

教師的拆解與邊際成本

這個行業的商品的本質是“教師的時間”，于是有了一個認知是，誰能搞來最好的老師，誰就是最牛的機構。這件事情30年來經曆了三代的發展：第一代看誰能“批量招來好老師”，成就了第一代巨頭新東方；第二代看誰能“批量造出好老師”，造的方法從早期的“教學培訓”發展到“教學教研分離”，教研老師寫劇本，教學老師照着演，非常成功；随着技術手段和基礎設施的發展，演進到第三代，看誰能“批量造出系統輔助下的好老師”，這裡的“系統”是一個比較泛的概念。

脫離開業務本身，純粹從商業角度看，上述演進其實是嘗試拆解出“可以低邊際成本實現”的部分，從而構成新的财務模型。這兩年流行的雙師模式進一步把“教學”部分再一分為二，雙師中的那個“超級老師”就是新的“低邊際成本”部分。

不過，這種拆解在從班課搬到一對一時，遇到了極大的挑戰。原因也很簡單，班課是“你設計好了課程讓學生來适應你”，而一對一要倒過來适應學生，否則你就是“僞個性化”。因為這個問題一直沒能很好解決，所以至今為止一對一都是賣“課包”而不是賣“課程”。這期間有人想了個招——搞題庫，為老師們提供素材以及一個可操作的界面，希望教學老師們可以像“搭積木”一樣自助制作課件。可惜，老師們還是幹得不好。一方面不願意幹，就掙這麼點錢還要我每節課做課件？一方面也不太會，因為系統隻解決了“題源”和“排版”，關鍵的“組合”還是要靠人。

我最近看到一些一對一同行的全職加兼職“教研老師”高達數千人，很驚訝，比好未來都多得多。我一直以為教研這件事和我們搞算法一樣，求的是精兵，而不是人數。再後來我看到“幾十萬套課件”，我就明白了，他們搞了個新工種——做課件的老師，這些“教研老師”的工作就是“人肉做課件”。如果對照班課裡面的拆解，你會發現，這個新工種的邊際成本并沒有顯著下降（可能有人說将來可以複用這些課件，你自己想想吧，這是“反自适應”的）。

我們也有人肉做課件的老師，1個人。目前我們每個月有1萬多節正式課（不包括試聽課）。我們的課件真的是個性化的，每個學生都不一樣。我們沒有幾十萬套課件，我們有一個能做課件的系統，叫做“教學導航系統TNS”。系統自動為每個學生生成至少一個學期的課程計劃以及每一講的課件，同時還會根據教學過程中的輸入實時調整每一講的課件。目前系統覆蓋95%以上的課件，人肉做課件的那個老師覆蓋系統無法處理的部分，大概每個月幾百節課。

當一件事情從“人肉做”變成“機器做”以後，除了效率大幅提升，通常還會帶來兩個好處，一個是“叠代”速度變快，一個是“響應”速度變快，它們都會在業務上有反應。叠代加快比較好理解，人下一盤棋時間機器自己下了幾萬盤，優化加快，拉開差距。不過這件事有個前提是你要建立相應的“反饋”機制，否則無法形成閉環。

響應加快有點意思，舉個例子，在我們的實際業務中它傳導到了銷售環節。前面提過，家長其實是希望購買一個“課程”而不僅僅是“課時包”，過去銷售人員得去找教學部門協調老師給孩子做計劃，然後再反饋給家長，能在一天内完成的應該都算快的了。我們現在在“試聽課”上完之後，系統就能自動給出針對孩子的課程計劃。也就是說，銷售人員随時可以發送針對性的“課程計劃”給家長，而不需要找教學部門，這必然有助于提高轉化率。

“課中”導航

當課件完全由系統生成，同時自動關聯到課程以後，我們就可以進行第二個重要的工作——“課中”導航。

由于課件是系統生成的，同時一節課的教學過程是在專門設計的客戶端中完成，所以系統終于可以“識别”一節課的上課過程了。這裡需要說明一點，如果是通過共享屏幕之類的方式共享課件，系統是無法“識别”的。所謂“識别”，關鍵是将過程“結構化”，比如知道老師現在講到哪一頁了、這一頁是什麼題、這題有什麼知識點、講了多久、師生如何互動的等等。

品控想要做到“可複制”，關鍵就在于“過程管理”。“過程管理”越标準化、自動化，品控越“可複制”。有了前述“結構化”的教學過程信息，你可以做很多事情來進行過程管理，而且這些事情很大程度上可以由機器完成。

舉個例子，關于上課節奏。假設一堂課講義15頁，如果這節課時間過了快一半了，老師才講到第3頁，那顯然是有些問題。通常要麼是老師講太慢了，要麼是講義裡面題目可能出難了。前者比較簡單，你可以提示老師快一點。後者就高級一些，你可以實時把後面還沒講的題目換一批簡單的（能夠這麼做的前提還是系統能全自動出課件）。這特别像我們都用過的高德導航，除了行前規劃好路徑外，在行進過程中，如果偵測到你沒有按照原路徑行車，系統會立刻說“路徑重新規劃”。

從本質上來說，其實是教學過程終于可以被結構化地描述出來（以前最多是視頻，非結構化數據，分析難度大，時效性差）。我們在以前談數據時提過，練習場景可以作為非常好的切入點，但顯然教學環節才是最核心的場景。今天，教學過程可以被描述成一個帶有豐富屬性的事件流，這種結構化且平衡（指的是師生數據平衡，以往的學生側數據往往很稀疏）的“教學過程數據”是過去從來沒有過的，不管是線上還是線下。當它的數量積累到一定程度後，必然會産生巨大的威力，從而成為中長期的核心壁壘。

從一節課往外延伸到一個學期或更長的教學過程，邏輯也是類似的。主要的區别在于過程數據從“一節課中的事件”變成“課與課之間的事件”。課與課之間的事件主要就是作業、考試（測評）。這些數據都是反饋，根據反饋決定下一步（比如下一堂課的内容），就形成了“課前規劃-課中引導-課後反饋”的閉環。

排課與生師比

最後和大家簡單聊聊排課。排課的核心目标是提高教室和教師的利用率，到了線上以後就剩教師了。班課和一對一的排課差異巨大，我們這裡談的是一對一的排課。

一對一排課的主要難題是，師生時間不匹配。很顯然，我們要引導用戶選擇非黃金時段以平衡忙閑資源。但是很多時候往往是你不能及時知道師生雙方的空閑時段，導緻無法做出相應動作。比如cc喜歡給熱門老師約試聽課，但你事先并不知道哪些學生可能成單，然後熱門老師往往可用的“長期時段”又比較少，所以到了真的轉化為付費用戶時，就出現了時間段沖突甚至不夠的問題。

教師時間方面，肯定是通過加強管控尤其是全職化來解決，全職化是大勢所趨。學生方面需要加強數據收集，盡可能在早期就收集到用戶盡量詳細的空閑時段信息，然後利用這些數據做“預判”。過去這些工作需要依賴優秀的教務部門來完成，但很顯然，這種程度的“匹配”工作，機器是可以比人做得好的，尤其是在人數上了規模之後。

目前，我們可以做到讓課程顧問在約課電話中就完成排課。cc們一邊打電話，一邊将關鍵的信息輸入系統，系統計算後推薦合适的老師列表，cc在一通電話中就完成試聽課的排課，最大化的縮短了預約排課時間。然後由于“預判”動作的存在，在實際轉化時的時間沖突問題也被大幅緩解。類似的邏輯在續報排課時也适用。

排課系統的好壞可以很直觀地反映到一個非常重要的指标——生師比。高質量排課帶來教師時間的高利用率，教師時間高利用率帶來高生師比。在全職化的大趨勢下，對于一對一這種先天低利潤率的模型，高生師比的好處就不多說了。我們目前的生師比大約是15：1以上，70個老師覆蓋超過1000個學生（1000個付費在讀，不是1000個注冊學員哦）。

小結一下

在一對一行業中，系統化程度目前還處在非常低的水平。我們第一步應該先把效率提升上來，把機器能做的工作交給機器。在這個過程中，完成核心數據的收集。然後，才是在此基礎之上的數據驅動及其帶來的“質量”的提高。這些工作的價值，最終都會從“支持部門”（教研、教務等，甚至包括銷售）的資源投入大小中體現出來，并反映在财務模型上。

讓老師的歸老師，系統的歸你。

*注：本文為投稿，不代表芥末堆立場。

1、本文是芥末堆網原創文章，轉載可點擊芥末堆内容合作了解詳情，未經授權拒絕一切形式轉載，違者必究；

2、芥末堆不接受通過公關費、車馬費等任何形式發布失實文章，隻呈現有價值的内容給讀者；

3、如果你也從事教育，并希望被芥末堆報道，請您 填寫信息告訴我們。

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!