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甩賣環(huán)雅，大量裁員，已現(xiàn)頹勢(shì)的培生到底做錯(cuò)了什么？
作為一家教育行業(yè)巨頭，影響它繁榮和衰退的原因或許不在CEO 的報(bào)表上，而在許多日常的細(xì)節(jié)中。培生集團(tuán)出售環(huán)球雅思，可能是教育行業(yè)在過去幾個(gè)月最受關(guān)注的消息，不過這或許只是培生中國(guó)乃至整個(gè)培生集團(tuán)業(yè)務(wù)下滑的一個(gè)縮影。
從環(huán)雅乃至整個(gè)培生中國(guó)的一些例子可以看出，近五年培生這家巨頭的衰退或許源于一些可見的問題：
例如，環(huán)球雅思希望得到培生收購(gòu)的測(cè)評(píng)公司更多的技術(shù)資源支持，用系統(tǒng)+老師的方式，實(shí)現(xiàn)近似于自適應(yīng)的學(xué)習(xí)模式。原因或許是英國(guó)總部對(duì)收購(gòu)后的企業(yè)并沒有想象中的控制力。
此外，外企的管理風(fēng)格，包括過多的流程與審核，部門間的相互推諉也讓環(huán)雅在本土市場(chǎng)喪失主動(dòng)性。
“不懂本土市場(chǎng)”的海外高管，從未重視過來自中國(guó)的聲音。例如在引進(jìn)海外圖書時(shí)，熟悉市場(chǎng)的國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)并沒有足夠的話語權(quán)。
同時(shí)，近幾年從IT、消費(fèi)品行業(yè)“空降”培生中國(guó)的高管們，只關(guān)注銷售，沒有服務(wù)。而“教育出版需要對(duì)產(chǎn)品、教育和出版行業(yè)有全方位的了解”。
不過，當(dāng)下論斷成敗為時(shí)尚早，作者認(rèn)為，將大部分精力放在了報(bào)表的數(shù)字上，培生用五年的教訓(xùn)表明，當(dāng)一個(gè)巨大的組織無法激發(fā)人的力量，只為業(yè)績(jī)和股價(jià)而活時(shí)，很難成為一家“成功”的教育企業(yè)。而“懂教育”這個(gè)被國(guó)內(nèi)從業(yè)者們掛在嘴邊的口頭禪，可能是這家全球最大教育集團(tuán)最需要的解藥。
高考機(jī)器人，是噱頭？還是人工智能教育的崛起？
巨頭的變遷令人唏噓，不過新技術(shù)的力量也讓人振奮：最新或2022（歷屆）年的高考中，教育科技界最令人關(guān)注的無疑是“高考機(jī)器人”了。兩款數(shù)學(xué)高機(jī)器人將參加今年的高考，包括由國(guó)家科技部 863 計(jì)劃牽頭研制的機(jī)器人 AI-MATHS，以及 K12 在線教育公司學(xué)霸君旗下的 Aidam，與幾位往屆高考狀元同臺(tái)PK數(shù)學(xué)試卷，最高得分134分。
學(xué)霸君的首席科學(xué)家陳銳鋒介紹，其解題過程涉及到三個(gè)步驟：
一是理解和識(shí)別人類語言，把題目變成機(jī)器人可解碼、可理解的語言，即通過自然語言處理將人類語言轉(zhuǎn)換為形式語言。
二是邏輯推理，利用計(jì)算機(jī)的知識(shí)語言網(wǎng)絡(luò)，模擬人類處理信息的方式和策略，找出最佳解題路徑。
三是用人類的語言回答問題，并給出詳細(xì)的解題步驟，即將形式語言轉(zhuǎn)化為自然語言。
其中，最大的難點(diǎn)或許在于：讓機(jī)器理解人類語言，以及機(jī)器邏輯推理能力。不過，高考機(jī)器人也并不是人工智能系統(tǒng)研發(fā)的最終目的，學(xué)術(shù)上來講，高考機(jī)器人可以檢驗(yàn)人工智能在多大程度上能夠模擬人類的思考和理解過程，就實(shí)際應(yīng)用而言，則是要利用技術(shù)進(jìn)一步提升老師和學(xué)生教與學(xué)的效率與效果。
依靠早期教育可以吸引更多女孩進(jìn)入科技行業(yè)嗎？來看英國(guó)教育和產(chǎn)業(yè)人士的反思
人工智能的繁榮，讓IT相關(guān)的職業(yè)更加受到關(guān)注。不過在這個(gè)領(lǐng)域，一直以來比較缺乏女性的身影，許多機(jī)構(gòu)正在努力讓女性更深度的參與到科技行業(yè)來。
為了能在青少年階段就吸引那些對(duì)科技感興趣的孩子學(xué)習(xí)以科技為基礎(chǔ)的課程和從事相關(guān)職業(yè)，英國(guó)政府在最新或2022（歷屆）年實(shí)施了新的計(jì)算機(jī)教學(xué)大綱：學(xué)生會(huì)在Key Stage1階段（6歲起）開始學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建簡(jiǎn)單的程序，理解算法的基本原則等科目。
然而盡管早期科技教育力度的提高可能會(huì)增加在大學(xué)學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)的女性人數(shù)，但這在解決科技領(lǐng)域里的性別差距時(shí)可能不會(huì)起到很大的作用。“在早期階段理解科技方面，性別往往并不是一個(gè)真正的問題，”曼徹斯特當(dāng)?shù)氐臄?shù)字行業(yè)組織Manchester Digital的主管加拉赫（Katie Gallagher）說道。她說，11-13歲才是女孩開始失去對(duì)科技興趣的年齡段?！币话銇碚f，女孩可能因?yàn)椤坝?jì)算機(jī)太過復(fù)雜”的錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)而退卻。與工程和化學(xué)學(xué)科一樣，計(jì)算機(jī)科學(xué)也被看作是系統(tǒng)性的學(xué)科，“但在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，敘事和溝通和數(shù)學(xué)一樣重要?！?/p>
此外，榜樣的力量也不可忽視，例如男性中有扎克伯格這樣的偶像可以追隨。實(shí)際上，很多女性也獲得顯著成就：洛芙萊斯（Ada Lovelace）不僅被視為第一位女程序員，也是有史以來第一個(gè)程序員；漢密爾頓（Margaret Hamilton）為阿波羅太空計(jì)劃編寫了大量編碼，以至于這些編碼的硬拷貝高度和她的身高一樣高。
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