教育產品可以根據目標客戶是學生還是老師進行簡單劃分。面向學生的產品主要包括語言學習應用（如 Duolingo）、作業幫手（如 Chegg 和 Quizlet）、職業技能培訓課程（如 Coursera 和 Udemy），以及幼兒教育類工具（如 Ello）。產品的打磨和高效觸達C端使用者非常重要。2023年，全球EdTech市場規模達1460億美元，預計到2033年將增至5496億美元，其中針對學生個人的市場佔比約70%。

面向教師和學區的產品包括學習管理系統（如 Google Classroom）、學生資訊系統（如 PowerSchool）、課堂管理軟體（如 Classcraft），以及評估軟體（如 Gradescope）。這類產品的成功主要依賴於團隊的銷售能力和教育體系內的資源，主要付費方為學校和教育機構。雖然市場規模較學生端小，但增長很快，2023年市場規模約為185億美元，預計到2032年增至1324億美元，年均複合增長率達25.2%。

LLM 的到來，為解鎖更為個性化、即時性、互動性的教育場景提供了機會。由於教育資源有限，無法做到讓每個人隨時隨地獲得最適合自己的教育。教育行業的幾次迭代：線上教育平臺、學習資源網站、學習 app 都是對教育資源不足的彌補。LLM 進一步豐富高質量教育資源的供給。

AI X Edu Landscaping

To Students 最主要的是 7/24 AI Tutor，包括語言學習、數學、程式碼等細分領域的專業化 tutor。如針對語言學習的 Speak、Praktika、Duolingo，主要針對數學解答的 question.ai， answer.ai，全科 AI Tutor 如可汗學院推出的 kehamigo，Chegg study 的 cheggmate，位元組的 Gauth。同時還包括針對 kids 的 early reading/curiosity coach，如 ello。其他還包括一些心理支援、大學/職業顧問的應用場景。To teachers & class room 產品劃分為教學前，教學中，教學後。教學前用於課程生成、教學建議；課堂中的促進互動，幫助教師對學生學習狀態的即時掌控；課後幫助作業批改，對學生的評估與反饋。例如 OpenAI 投資的 class companion 就是專注課後 written assignment 批改的一款 saas 產品。

語言學習和兒童教育應用已經發展的較為成熟，因為對即時互動的需求較高，但對邏輯和精確性要求不高，對模型智慧要求相對較低。

數學/程式設計 AI Tutor 等精確要求度高、強調解題邏輯的學科，對模型智慧的要求較高。仍以傳統的拍照→搜尋題庫解題為主，llm 作為“good to have”的附加功能，尚處於 Gen-AI 應用的初期階段，但因為該領域市場空間大，隨著 LLM 的智慧提升未來仍有較大的發展空間。

而全能型 AI tutor 需要的資料、教研積累多。目前受到模型智慧不足的限制，大公司在這個方向佔據優勢。如可汗學院推出的 Khanmigo，官方說有 6.5 萬名學生正在使用。目前 Khanmingo 能做到根據每個學生的學習進度和需求，提供定製化學習路徑和建議；在學生使用 Khanmigo 進行練習時，提供即時反饋，以數理科目為主；提供模擬對話和問題解答的互動學習能力，一步步引導學生思考。

不過根據使用者反饋，目前 khanmigo 僅能解決小學低年級階段的問題，對於較難的問題效果較差。可見依靠 GPT4 level 的智慧水平還不能解決數學物理教學問題，難以達到全能的 AI tutor。

“模型能力提升、解鎖不同應用場景”在教育領域體現相當直觀。我們根據教育產品對於互動/即時性、模型推理能力的要求將目前 AI 應用場景劃分象限。隨著 GPT-4o level 端到端模型實現更好的互動效果、多模態理解、多模態輸出能力的發展，以及模型呼叫成本降低，將會帶來更好的教育體驗。

GPT-4o 是第一個能實現端到端 voice-in, voice-out 的大模型。這個技術路線是下一代互動的開始：低延遲、高智慧。長鏈路的延遲是使用者難以接受的，4o 使得延遲降低，加入了 acknowledge signals 後讓使用者互動起來更像在與真人交流。這對於互動/即時要求性高的教育場景具有顯著意義。典型場景包括 Language AI tutor，Kids reading/curiosity coach。

融資：最新融資 2000 萬美元（Buckley Ventures 領投，OpenAI startup fund， yc co-founder Paul Graham， LinkedIn CEO Jeff Weiner 跟投），估值翻倍至 5 億美元。

使用者：表示現已在全球擁有超過 1000 萬用戶，使用者基數在過去五年中每年翻倍，覆蓋超過 40 個國家。

課程：目前新推出西班牙語課程，後續將推出法語課程。

產品：推出了“AI 暢聊”，使用者可以自己建立聊天場景進行英語對話。（體驗一般，不如 c.ai 和 GPT-4 store 中的 AI tutor

產品：Praktika 使用 GPT-4+Unity Avatars+11labs，建立 voice agent 形式的 AI tutor，提供不同地域口音的 Avatar，模擬真實對話，幫助使用者克服語言障礙，提升溝通技巧。

差異：針對有實際英語溝通需求的使用者，如職業需求、出國留學等。與競爭對手相比，Praktika 更注重真實對話的模仿，Avatar 是其特點。

面向兒童的閱讀伴侶應用程式，為幼兒園到三年級的孩子設計，幫助孩子培養閱讀習慣。

Adaptive Learn™技術：Ello 的 AI 引擎，像一對一的教師一樣理解、適應並響應每個孩子的需求。( not llm)

分級讀物：提供與孩子閱讀水平和興趣相匹配的電子書籍和紙質書籍。

開發了 AI 驅動的認知行為治療師（CBT），提供語音和文字會話的心理健康治療服務。為使用者提供了成本效益高、可訪問性強、隨時可用的心理健康治療解決方案，改善心理健康服務的可及性。

1）AI 治療師：Sonia 透過手機應用提供完整的治療會話，使用者可以選擇語音或文字與 AI 治療師進行交流。

2）Sonia 提供每年 200 美元的訂閱服務，相比傳統的每次 200 美元的治療費用，大大降低了使用者的經濟負擔。

拍搜是上一代教育 AI 中已經驗證的場景和需求。在 LLM 之後，尤其隨著模型推理能力、多模態能力的提升，拍搜產品也對應進行了升級。多模態理解對於拍照解題場景意義很大，主要區別是從單純依靠題庫變成依靠大模型的知識，可以一步步解答解題步驟。GPT-3.5 到 GPT-4 使得搜拍解題率有大大的提升，GPT-4v 支援多模態後，圖形類題目，比如幾何題、圖表題、物理題都可以做了。

具體來說，憑藉目前的模型智慧能力：

• 美國中學生解題能做到 85%，之前美國公司只能達到 60%，而中國雖然可以做到 80%，原因是有大量的人力流水線，這海外很難落地，完全不泛化，而且涉及到版權；

• 多模態的圖形類題目能解題到 60%（可能是訓練的資料量級不夠）；

• 過去的產品如果使用者不懂其中的某個步驟，解答簡略的話會卡住，之前只能問真人，現在可以進行追問；

• 卡點是理解能力，可能不是 foundation model 能解的，需要自己做小模型。

在過去半年中，我們觀察到有 Answer.ai 這樣的創業團隊，也有大廠 Gauth、Question.ai 進入到這個領域。

Answer.ai 是目前在搜拍題目領域代表 Startup。

All in One 學習 App，功能包括解題、概念闡釋、記憶和覆盤測試為。在 AI 解題中非常注重對於題目中涉及的數學概念的識別和呈現，互動引導比較細緻。Answer.AI 目前的月度會員定價是 9.9 美元/月，訂閱使用者能享受的權益包括無限次數的 AI 互動和 500 次的 Super AI（GPT-4）響應。

使用者搜到答案之後，App 會彈出解釋知識點、相似問題推送和真人答疑影片推薦三個選項。其中真人解答影片主要來源於 YouTube，用於點選會跳轉到 YouTube 觀看，相當於將現成公開資源直接整合到產品中，如果學生依舊存疑還可以透過文字/語音繼續互動。

作業幫在海外推出的 AI 教育 App，根據點點資料，Question.AI 於 2023 年 5 月 30 日在美國市場上線，之後於 6 月、7 月相繼在東南亞和全球其他市場上線。

落地頁是 AI ChatBot，使用者可以直接輸入想讓 AI 解答的問題。如果使用者需要使用拍照解題功能，可以直接點選聊天框上方的按鈕進入拍照頁面。另外還有 AI 寫作相關功能。

位元組旗下的 2020 年 12 月就已上線，當時產品名稱為 Gauthmath，主推真人 1v1 答疑，後期逐步建立起了數學題庫資源，也支援題庫搜題。2023 年由 Gauthmath 更名為 Gauth AI，從學科內容上從數學拓展到學科，Gauth AI 主要基於 GPT-4 和 Bard 。產品設計上相對較為簡潔，在題目的解釋上也相對簡略。

很多 AI 教育產品，包括 duolingo max、speak、praktika，全科 ai tutor cheggmate 等，由於 LLM 及 TTS 呼叫成本過高，導致產品定價過高或使用次數受限，限制了大規模的採用。在未來 1-3 年的時間裡，模型的呼叫成本預計會大幅度降低。這將使得企業能夠以更低的價格提供服務。促進認為“good to have“ 但價格太貴的人群的使用。

Class Companion 是由 Avery Pan 和 Jack Forbes 為 K12 教師設計的課後作業管理系統，目前專注初高中課程的 written/essay assignments。我們對於 class companion 的核心判斷有以下幾點：

1. Class Companion 是教師與學生的雙贏，是效率和質量的同步提升。教師端減輕了批改作業的負擔，提高了工作效率，學生端能獲得即時的反饋，根據反饋不斷改進，提升了學習體驗。

2. 目標市場及商業化路徑清晰：class companion 作為面向學區和教師的產品，切 K-12 教育體系的預算，第一步專注付費能力強的美國市場。Class Companion 藉助美國學校教師軟體購買的許可權和主動性，透過讓教師試用並推薦產品PLG的方式，自下而上的讓學校採購。

3. 創始團隊能力全面，滿足構建教育 ToB LLM 產品的畫像：class companion 面向B端的教師和學區，一方面考驗團隊對AI的理解，一方面考驗團隊的銷售能力。創始人Avery Pan曾做過老師，也是教育科技公司outschool的全球產品增長負責人，其他團隊成員擁有連續創業以及 LLM 產品開發經驗。

a. 學校體系的預算有限，2023 年全球 K-12 教育科技市場體量也僅為 185 億美元。這其中又牽扯很多教學體系內部自上而下采購因素。

b. Class Companion 解決的場景很小，天花板較低。只有透過擴充套件產品線，比如從僅僅解決作業反饋場景，延伸到課程學習、課後作業以及課程測驗，才有可能擴大產品的想象空間。

5. 競爭維度，雖然目前市場上還未出現其他用LLM輔助的課後作業管理軟體，但是傳統的教學評估軟體有機會增加類似功能，並透過捆綁銷售獲得價格優勢，Chegg 等面向學生的做題工具也有機會推出ToB產品。而目前 class companion 只做了教學的一個環節，容易被功能齊全的進校軟體透過增加新元件的方式替代。

教育市場除了我們熟知的面向學生的產品（如語言學習應用Duolingo，課後作業幫手Chegg）之外，還有大量針對教師和學區的進校軟體，分類如下：

學習管理系統（LMS）：如 Google Classroom 和 Canvas，幫助教師管理課程進度、分發作業、跟蹤學生進度，類似企業內的專案管理軟體。

學生資訊系統（SIS）：如 PowerSchool，收集和儲存學生資料。

課堂學習軟體：如 Classcraft，課堂上使用輔助教學的工具，如透過遊戲化激勵學生，幫助教師更好地活躍課堂。

作業評估軟體：如 Gradescope 和 Albert.io，幫助教師線上建立作業、批改作業，並提供給學生簡單的反饋。

進校軟體屬於 K-12 教育科技費用市場的一部分， K-12 教育科技費用市場包括全球範圍內教育機構、政府和私營實體在為K-12學生和教育工作者定製的技術解決方案上的總支出。根據 Market.US 的預測，2023 年該市場體量為 185 億美元，包括硬體（計算機和互動式白板）、軟體（學習管理系統和教育應用程式）服務。該市場相對於面向學生個體輔導的市場較小，預計以25.2%的CAGR增長，到2032年達到1324億美金。

美國K12課堂資訊化程度高，進校軟體是一個發展成熟的市場，出現了一批較成功的創業公司。2010年後智慧裝置開始逐漸走入美國課堂。美國中小學生課堂上人手一部iPad或筆記型電腦，校園WiFi全覆蓋，老師在課堂中會同步使用專業化的教育網站，比如 Coggle，Compass Learning，kahoot 等，完成一些課堂互動和小測驗。

與 ToC 市場相比，進校軟體市場付費方主要是學校和教育機構，產品迭代慢，除了產品效果，還會考慮更換成本、教育體系內的利益關係，很考驗團隊的銷售能力，可以說是“得渠道者得天下”。目前，將軟體銷售給學校的公司仍以老牌供應商為主：美國學校管理軟體提供商 Frontline Education 成立於1998年，是一家專為K-12學區提供管理和人力資源軟體的公司，為12000家教育機構提供服務。新興公司的機會在於在產品效果上的大幅度創新。Clever 是美國 K12 數字學習平臺，成立於2013年，2021 年超過 60% 的美國 K12 學校使用 Clever，包括最大的 100 個學區中的 95 個。Clever 接觸大量學生資訊，開發資料分析功能，追蹤學生的學習進度併產出分析報告，教師和學區管理者透過分析報告可以清楚瞭解到學生的課程參與情況。

美國中小學分為公立學校和私立學校。公立學校由政府資助並控制，約九成的美國學生在公立學校就讀，當地的學區委員會負責教育資金使用。私立學校則基本上不受政府監管，家長和教師聯合會對學校的政策制定與執行具有一定影響力，決定資金去向。相對來說，私立學校比公立學校的軟體採購更為自下而上，教師主動權更多，預算也更多。

銷售教育軟體有兩條路徑，其一是直接與教育系統的高層合作，其二是透過教師PLG，由教師提出需求讓學校採購。根據 Reddit 使用者評論，第一種方式需要建立銷售團隊，參加貿易展和教育研討會，將課程贈送給試點學校試用等等。這種方式會花費大量的營銷基金，一次宣傳可達數十萬美元。從業者表示一個教育產品的預算幾乎有 1/4 是用來贈送樣品和派飛機接見人。過程漫長，這也是為什麼大部分教育系統的產品都是幾年前的產品。第二種教師 PLG 的方式在美國市場也存在機會，尤其是針對經費更充足、教師主動性更強的私立學校，PLG往往是科技創業公司的選擇。

即時溝通在美國教育體系裡顯得尤為重要。在美國，學生有大量的 essay 作業，這些作業往往是非標的，而每個班級的進度也非常個性化。因此，從佈置作業到批改再到反饋，整個過程對老師來說非常繁瑣。Class Companion 創始人 Avery Pan 在幫助 Deerfield High School（被譽為“藤校後花園”的頂尖美高）老師，以及作為英語老師的家人的過程中，發現初高中的wrriten essay沒有被及時批改，學生得到反饋都在1周之後，甚至永遠都不會收到反饋，這影響了學生的學習效果。教師對這個問題很苦惱，但遲遲無法解決。

Kahoot! 是其中極具代表性的公司。Kahoot!是成立於2012年的線上答題工具，教師可以使用 Kahoot！建立答題遊戲，驗收學生們的學習情況。Kahoot!因疫情線上化的推動於2021年成功上市，最高峰市值達到 80 億美元。根據2022年的年報，97%的財富500強企業、全球800多萬名教師、數億學生和個人都在使用Kahoot! 。Whiteboard.fi 為每個學生配備了數字白板，他們可以在上面寫字、做標記、新增數學公式，老師即時跟蹤學生進度。Albert.io 面向學生定製練習，學生在 albert.io 上完成題目（以數理等固定答案的題目為主）後會獲得即時的反饋，幫助理解和糾正錯誤，面向教育者則提供教學資源、課程計劃、學生管理等工具。Gradescope 則是結合人工智慧（AI）簡化作業的批改評分流程。具體流程是，學生手寫作業，以電子文件的形式上傳至Gradescope，教師再進行批改。相比 LLM 的直接反饋，學生提交到教師，教師再反饋，操作流程更多，存在時間差，溝通摩擦力還是更高一些。

LLM 的到來，為解鎖更為個性化、即時性、互動性的教育場景提供了機會。為老師及課堂設計的LLM產品可以劃分為教學前，教學中，教學後。教學前用於課程生成、教學建議；課堂中的促進互動，幫助教師對學生學習狀態的即時掌控；課後幫助作業批改，對學生的評估與反饋。

Class Companion 是為 K12 教師設計的課後作業管理系統，專注初高中課程的 寫作類作業。教師可以用 Class Companion 建立並佈置作業，學生完成後能獲得來自LLM的即時反饋和評分，同時教師端能看到作業的結果分析，其中用到LLM能力的模組是即時反饋與評分。2022年12月公司成立，2023年3月份推出產品，目前已經有 10,000 多家美國學校使用。

即時反饋是Class Companion 的核心點，Avery 將這個產品類比為數學課堂上對於計算器的引入。Class companion 是教師的 Copilot，結合了助教、評估軟體、家教或作業助手的能力，又實現了課前、課堂、課後學習內容的整合，保證了學習的連貫性。

Class Companion 支援美國的 AP、IB、common care 等主流體系下的初中和高中課程，作業型別以 Written Assignment 為主。

Class Companion 建立了完整的作業流程。老師可以用它建立班級、邀請學生加入、建立作業。

其中建立作業可以使用 AI 生成，class companion 也提供了可以修改作業題目庫。

使用 AI 生成後，老師可以持續 prompt AI，不斷修改 assignment。

在確定好作業題目後，可以進行更細節的設定，包括屬於哪個課程章節、給予 AI feedback 和分數的規則。

教師很喜歡透過 prompt 的方式自定義反饋的功能，透過針對班級和學生個人進行定製，實現因材施教。

學生完成作業後，Class compaion 會向教師展示學生與 AI 的交流歷史以及結果分析報告，幫助教師瞭解學生情況。學生也可以對人工智慧給出的批評意見提出質疑，並向教師申訴。

透過分析 class companion 官方釋出的教師採訪，可以發現教師認為class companion 的核心價值點在於能夠提供給學生即時的反饋，這減輕了他們的批改負擔。對於LLM的產品效果，使用者也認為較為準確、公平。比如一名California的社會學老師提到，之前他因為時間有限從不批改課後練習，使用class companion 補足了這一教學缺失，產品也受到了學生們的喜愛，學生們會在得到反饋後更仔細地閱讀問題，進行多次地嘗試，學生也認為 class companion 是“相對公正、客觀的”，使用一段時間後，發現學生的整體寫作水平有所提升。

從使用者資料來看，官方表示目前美國已經有 10,000+ 所學校的高中老師在使用 class companion 了。但根據 simmilarweb 的資料，截至2024年5月份，月訪問量10萬左右，6月因進入暑假資料大幅下跌。流量分佈上，美國佔據絕對市場份額。

團隊成員具有教育行業、連續創業者、LLM 產品開發多重背景，畢業於哈佛、麻省理工等高校，是一個很適合做 LLM 教育產品的團隊。目前Linkedin上的成員有 9 個人。

2023年10月，Index Ventures領投了class companion 的 400 萬美元種子輪融資，OpenAI Startup Fund 以及 Andrej Karpathy 和 Terrence Rohan 等跟投。

Class companion 目前採取PLG的方式推廣產品，所以現階段最重要的是瞭解老師的需求，讓教師真切感受到產品的價值。Class companion 將產品以免費的方式提供給教師，並且在 Facebook 上建立了教師 community。

從教學軟體頭部公司來看，Canvas 的母公司 Instructure 2023 年全年收入達到 5.3 億美金，業務主要集中於北美，佔據北美高等教育機構 36% 的市場。全球範圍內，Instructure 在學習管理系統市場的佔有率為 3.41%。可推算北美高等教育教學管理軟體的市場規模約為 15 億美金，全球約為155億美金。

Class Companion 的目標市場主要為美國的 K-12 學校。根據 National Center for Education Statistics，K12學生約為大學生的2.5倍，2021 年美國共有約 13 萬所 K-12 學校，擁有超過 5000 萬 K-12 學生。面向學校的產品多以賣學生seats的方式收費。以 Google Classroom 為例，分為免費版，$3/$4/$5 per students 的定價層級。由於目前市場上並沒有類似Class companion 的LLM產品，考慮到LLM inference增加了成本，參考 Google Classroom 最高層級 $5 per students ，則class campanion在美國的潛在市場規模有機會到達 5000w*5*12=30 億美金。

Class Companion 這一細分市場尚且處於早期，面臨的潛在競爭主要來自兩方面：

• 傳統作業評估平臺加入LLM 反饋功能：

代表軟體為可汗學院推出的 Khanmigo，以及上文提到的 Albert.io、Quizlet、Gradescope 等等。該類產品本身就具有大量的使用者基礎和學校資源，結合產品組合一起售賣會更加具有競爭力。

Chegg 主要面向學生開發產品，主要業務是線上學習服務Chegg Services，包括作業社群Chegg study、寫作語法工具Chegg Writing、數學解題工具Chegg Math等。其中 Chegg Study 就是提供作業答案的解答，是其核心盈利來源。

Chegg目前推出的 LLM 產品為 Cheggmate，為學生定製課程計劃。比如 CheggMate 會檢視學生上傳的測試成績，分析優勢，將使用者與工作機會聯絡起來。Chegg 的教研資源、使用者資訊都有充足的積累，如果也為教師開發一套結合LLM的工具，與chegg study相結合，會有很強的競爭力。

GenAI 在教育領域的應用還位於初期階段，一些可預見的變數提升了我們對AI+教育未來發展的期待：

GPT-4o的多模態新架構讓模型具備了視覺、聽覺、以及說話能力，顯著降低了延遲。這有機會解鎖更多的教育應用場景。

比如透過識別學生的面部表情和肢體語言，AI tutor可以更好的瞭解學生的情緒狀態，調節教學內容方式。在即時互動上，也可以最佳化即時問答、口語練習、即時反饋的體驗。同時可以解鎖繪畫設計、音樂學習等需要視覺和聽覺才能進行反饋指導的科目。

o1 已經被證實在數學、推理領域表現的更好。正如數學教授 Terence Tao 認為 o1-preview 已經能夠達到平均的研究生水平。

未來隨著o1的進一步發展，有機會幫助學生解答覆雜問題的推理邏輯，也能進入更專業的領域，如工程、醫學等等。同時，o1還能作為教師和學術研究的助手，提高教育體系的效率。

延伸閱讀