猿题库Ⅱ

之前做过一个猿题库的简单分析,其中预测过猿题库之后的一个大概发展:会在已有的智能算法模型和产品架构上,快速的推出其他内容的考试.三个月过去了,猿题库继申论和行测之后,推出了国家司法考试,看来我预测的还是比较准确的.

之前的那篇文章只是粗略的一个看法,其中还有很多不足,比如:初期如何确定题目的难度等信息?猿题库具体采用的算法是什么?是否包括了完整的IRT算法?当时的信息并不多,但是现在可以做一个简单的猜测了.

首先是**初期如何确定题目的难度信息,建立一个初始的数据库?**猿题库的做法是邀请该领域的专家对题目进行初步的分级,我记得刚开始的猿题库首页有公务员考试辅导专家沈栋的信息,而且在粉笔网上沈栋老师是非常活跃的,或许沈栋老师加入了猿题库的团队也说不定.通过人工的手段可以确立初步的难度等级.

**猿题库采用的算法是什么?**今年2月份的时候看过一篇报道采访猿题库的负责人,其中提到了猿题库的推荐算法:

某名用户A做了一道难度系数为3的工程类数学题,通过聚合与用户A有类似DNA的所有其他用户BCDEF…的练习数据(B用户可能做了4,5,6;C用户做了2,3,4等等),就能覆盖该DNA下用户做 1-9各个难度系数的题目频次,模拟出一个无限趋近用户A真实行为的虚拟人–针对这个虚拟人的做题方案,就可为用户A的评估和智能出题提供支持.

恕我在推荐算法方面了解不多,我感觉这个算法看上去非常像亚马逊的推荐算法:根据具有相同DNA的人的习惯来推荐相关物品,而猿题库也在不断的招聘算法牛人来优化他们的算法模型.而且算法是后台非常复杂的一套东西,即使表现出来的非常简单.

我在之前的一片文章<未来的教育>中曾经提到过教育的四个目标,而猿题库则很好的解决了其中的两个:降低信息获取的阻力和提高处理信息的效率.这一切都是依靠机器来完成的.未来教育的特征就应该是自适应和个性化,大数据和云处理很好的帮助我们达到这个目标.

与猿题库相反的另一个考试类产品是蛙文网,主打是全程人工助学,从短期来看,蛙文的模式可能占上风(全程的老师一对一辅导肯定好与还比较笨的机器),而从长远来看,当数据量不断增大的时候,猿题库的优势就会表现出来,会做到比你更懂你自己.这就是机器学习的优势.

当然并不是说机器学习会完全的替代老师,我对猿题库的定位更像是一个学习助手,老师的定位则是导师.你可以通过猿题库大量的做题,但是很多题目的解析,相关题目间的引导,学习方法的传授还是要靠老师来完成.猿题库以及类似产品的出现,必然会导致老师的生存空间受到挤压,这就要求老师找准自己的位置,转变角色,去做机器做不到的事情.

猿题库现在还应该算是一个创业公司,已经越过了产品验证阶段,进入了”降低单个用户获取成本”的阶段.这个阶段最重要的是树立品牌,最好的方法就是通过口碑,因为产品的核心用户群已经非常明确了.口碑也是建立在产品之上的,如果大量猿题库的用户都能顺利的通过考试,口碑自然而然的就建立起来了.

在中国做应试教育是最容易的了,因为有很大的强需求(虽然应试教育不是我所想的未来的教育).除了行测,申论,司法考试,还有会计类考试,计算机类的考试等等都可以做.中国最不缺的就是各种考试证等.然后等考试结束之后再树立一两个高分典型,其他的考生就会蜂拥而至,新东方不就是这么搞得吗,中国人最相信的就是这种典型模范了(可参考中医,成功励志学等等).