高顿智造 Epiphany：K12 之后，财经教育的“自适应”如何进行？

两个月前，高顿教育发布了自适应教育系统 Epiphany（以下简称 EP ）；两个月后，高顿网校总经理吴江华告诉 36 氪，已有超过 1 万名学员通过 EP 学习，学员满意率达 96% 。关于高顿网校 EP 的前景，吴江华对这份数据十分满意，“ EP 的价格比传统课程高出 30%，但学员仍然更偏好自适应模式的 EP。”

自适应教育，顾名思义，即系统能够根据不同学生的实际情况向学生推荐不同学习内容，减少不必要知识点的重复学习，提高学习效率。

如果从大的教育赛道来看，在高顿 EP 发布之前，自适应教育就已经在 K12 领域展露头脚，比如 36 氪此前报道过的乂学教育，人工智能和教育的融合，成为教育赛道发展的一种新趋势。但从细分的教育领域来看，正如多年前 K12 培训机构率先崛起一般，自适应的教学模式也只是先出现在 K12 领域，职业教育领域鲜少有自适应的身影，财经类职业教育亦是如此。“高顿教育的 EP 平台，是目前财经类职业教育唯一的自适应教育平台”，吴江华告诉 36 氪。

实际上，相比 K12 教育，财经培训要做自适应教育，存在着自己的痛点：K12 教育追求绝对意义上的高分，且学生延续性强，产品复购率高；但财经类培训不仅时间短，而且考评方式不同于 K12 教育，追求快速考取证书。

自适应教育的核心在于知识图谱的构建，只有通过知识图谱，自适应系统才能举一反三，考核学生水平、想学生推荐关联知识点，而 k12 与职业教育的区别直接影响到知识图谱的开发。吴江华表示，K12 对于知识图谱的要求很细，不能放过任何一个知识点，但财经类知识图谱的开发则在于“透”，对知识理解的深度要求更高，因此对知识图谱开发的教研团队要求更高。

即使对深耕财经培训十年的高顿教育，开发知识图谱也并非易事，但相对其他机构而言，高顿教育有自己的优势：多年的职业教育经验，以及被做过 3 亿次的题库数据积累。

在数据沉淀的基础上，高顿网校结合了已有的三个教育研究院的教研积淀，通过 100 余名一线在职教师的参与，已研发出 CFA 持证无忧、ACCA 极速通关、CPA 上财名师、CMA 课程四门课程的知识图谱，各课程搭载的知识点数分别为 1370、1368、446、1490 。此外，由于自适应教育基于知识图谱，授课的知识结构与传统课程不同，高顿网校还重新录制了上课视频，并匹配知识题库。

技术方面，吴江华透露，针对 EP 的自适应算法，高顿网校组建了 20 名的技术研发团队，将人工智能算法运用到自适应学习系统中，团队成员来自于微软研究院，具备算法和工程背景，主要运用的算法包括：分类与聚类算法、预测与估算算法、决策算法、关联规则分析算法及推荐算法。

具体来看，高顿通过分类、聚类算法把多年沉淀的学习数据进行特征分析，在知识图谱中形成亮点和暗点，教学设计时针对知识图谱上的亮点和暗点有的放矢地选择合适的资源。预测与估算算法能够帮助学员提前预估学习进度，在发现与目标进度不匹配时系统会及时提醒学员和学服老师，强化学、练环节以加快学习进度。在自适应学习路径的分叉点，高顿运用了 GBDT 回归决策算法，快速推荐给学员下一条学习路径。

高顿 EP 的自适应学习模式，大致采用了先评后匹配的动态模式：学生在入学的时候，会接受自适应系统的测评，通过 20-30 道题测定水平，设定专属学习路径；每个课程后有上千个知识点相互关联的知识图谱，而每个知识点由视频，题库，答疑等一系列资源构建而成，基于此，EP 实现了为学员动态答疑解惑，制定合适学习路线的功能。学生学习以后，每个知识点学完后会有讲完即测，调整学习路径，参加考试之前，系统还会为学生推荐个性化的冲刺题库和课程。

与 k12 领域一样，从传统的线上教育跨越到自适应教育，高顿网校想做的，是提高教学效率、让学生能够坚持学习。吴江华告诉我们，“目前的在线职业教育有两个弊病，一是监督学员学习的人工成本过高，二是学生很难坚持完成学习，自适应教育提供了解决方案。” 根据高顿网校的统计，EP 推出两个月以来，还没有一名学员流失。

出于投入产出比的考虑，高顿网校暂不打算将 EP 扩展到其他课程，但可以肯定的是，对于高顿网校而言，目前的 EP  只是一个起点，未来的财经类自适应教育，还将基于用户需求不断调整。