教育-经济冬天里最温暖的行业

在2018学习力大会上，嘉御基金创始合伙人兼董事长卫哲讲述了他对教育行业的看法，以及他眼中的教育创业企业常见的误区。

卫哲29岁成为普华永道史上最年轻的合伙人，32岁成为史上最年轻的世界500强中国区总裁。离开传统零售业后，他担任阿里巴巴B2B公司总裁后，成功带领阿里巴巴在香港主板上市，并在几年间让阿里的营收发生了数倍的增长。

如今，他创立的嘉御基金，也以为被投企业提供深度咨询而知名。我们相信，他对于各个行业的深刻洞察，能够更好帮助我们理解教育行业的发展趋势。

以下根据卫哲在2018学习力大会上的演讲整理：

教育是最不受经济寒冬影响的行业

我坚定不移相信，不管有没有冬天，教育在中国，在亚洲，甚至在全世界永远是最温暖的行业。它本身不受经济影响，甚至在有些教育领域是逆周期的。第一，K12不受经济影响，第二，成人职业教育通常还能逆周期发展。

最近，经济如果形式不好，找工作一定难。找工作难怎么办？职场说要提高自己的竞争力，要一技傍身。技术要么不受寒冬的影响，要么是逆周期的影响。

不要为了资本去改变模式

我接触了不少于一两百家处于不同阶段发展的教育企业。我想说说这些企业的很多误区。

我最想说的是第一个误区：在所谓教育模式上很纠结。经常有人问，“卫先生你觉得是线上的模式好还是线下的模式好，你觉得是1对1好还是1对多好？”我告诉他千万不要纠结，更不应该问投资人你们喜欢投哪种模式；第二，千万不要站在哪种模式最能赚钱的角度来分析。

建议大家回归初心，不要纠结。在不同阶段的孩子，不同的课程，甚至不同的年龄段，线上和线下1对1还是1对多，线下还是在线，就像潘鹏凯博士讲的要精准匹配，找到最合适的点。

1对1可能不是最好的。但有的时候，孩子很多的学习习惯没有养成，1对1不是教他知识，而是教他学习习惯，这时候1对1又是最好的。

我们的判断是：孩子越小，自律能力弱；孩子越大，自律能力强。在线教育需要自律比较强。我们投资的教育企业，孩子的年龄变大，在线能力要加大。不能说哪个模式好，不能因为这个模式毛利高我要做这个模式。不要为了资本去改模式，不要为了自己的哪种模式的利润最高改模式，教育的本质还是最后的教学质量能不能提高。

AI+教育需要数据，传统教育机构有优势

我们做投资的看到，不仅是AI，很多技术在教育领域的应用场景是最合适的，没有之一。谁能做好这样的结合？我们跳出教育看一看，AI它本质上是需要两样东西：一把刀，一个好的磨刀师。技术是把刀，用户和数据是磨刀师。

所以很多初创的技术公司，我倒不是不看好。AI在教育领域和别的领域一样，除了技术很牛，还需要一把刀磨。淘宝双十一几分钟几百亿，这个不仅是交易额，背后还有数据。如果天天用数据来“磨刀”，肯定比拿着刀空挥舞有用。

这就是我们为什么看好中国有相当规模的教育机构，他们和AI的结合可能是最有效的，特别是原来的线下机构。

我们有了数据以后要磨这把刀，怎么磨？AI和教育很热，突破口在哪里？我个人建议，先从孩子入学该上什么课，等于给孩子做一个“教育体检”开始。

希望用AI做诊断，决定孩子上什么课

我们投了、看了太多的教育机构，一个孩子上什么课是怎么决定的？机构的课程，都有超卖和低价卖的现象。

一些机构跟一个K12小孩的家长谈上课。如果机构判断这个家长有钱那就多卖点，比如这个孩子需要两万的课程，我卖五万。这其实是公司业绩需要这么多钱，而不是这个孩子需要。有的时候低价卖也不行，怕这个家长流失了。

这样的现象，我不太喜欢。因为我们卖的产品是教育，应该提升的是学生的学习力，而不是学习量。卖给家长20万的课，背后这么多课时需要消耗掉，孩子的人生应该被这么消耗吗？在这方面，AI一直有很多突破，能否逐渐由机器告诉家长自己孩子应该读什么课，而不要把这个作为人为的判断？

一个人到了我们各位的补习学校，能不能先认真做一个诊断？这个诊断是依赖于销售顾问来做，还是依赖于老师来做，我真的很担心。

我们能不能依靠一个机器来做诊断？最好是机器检验出来的结果，上下浮动不要超过多少。比如说机器说英语听力多少，听说读写是多少，算出来是孩子的学习习惯不好，那么给治疗方法：一对一的课上多少，一对多的课上多少，多少课是回家视频上，多少课是我来这里做，机器来上。

当你有这种方法跟家长沟通，家长会觉得你这个第三课堂真的为我孩子好，而不是为了你们的收入高。

做好一次评测以后，我认为还应该有第二次诊断。像看病一样，你治疗以后是不是还要做一次检测，药量要调整一下，手术以后要做观察和体检，为什么？你的身体在变化。

我们现在一些机构卖套餐，20节课、100节课卖给你，管你怎么样。那么，能不能阶段性再测一下，比如说英语，听说读写各卖了多少，不同的人进步不同。比如听力进步大，我还剩10节课为什么要上完？我写作不行，能不能把那10节课上写作，再通过评测做调整。

千人千面太难了？怎么做？先在学习周期中学点测试，逐渐让机器做判断，机器怎么判断？机器一定是结合名师的经验，逐渐以后会超越名师，机器没有扮一个老师，扮的是一群老师。万一判断有点失误，还通过数据闭环，知道最后这个学生是否真的进步了，是否多上一点那个课，少一点那个课，模型一定会磨得越来越清楚。

怎样看最近的政策？

我们再来看最近的政策。人生有第三个课堂，第一个课堂就是在学校，第二个课堂是在家。培训机构实际是上第三课堂。很多政策限制了第三课堂。那么各位有没有办法帮助把第一课堂做好？或者你到家庭帮助他，这是第二课堂。这些都不属于政策所影响的范围。

即使政策影响的第三课堂，我们也在问自己，在第三课堂到底要干什么？政策没有反对我们提高学习力，因此我们要加力减量，更加一点力，减掉一点量。

又说到了如何提高学习力。孔子很早就说“因材施教”，这其实很难做到。不过现在的科学技术会促进这个目标的形成。

学习力的本质是我们做教育的初心，我相信没有一个老师是为了学习量而来的，没人希望孩子多做作业。本质上一个老师都希望学生超越自己，能够青出于蓝而胜于蓝。

今天在这里交流学习力大会，我们也希望不仅是学生们、教师们提高学习力，也希望我们第三课堂能越来越好。

最后，卫哲对培训机构创始人和经营者提出期望：希望这些机构不以取悦投资人的模式为首选，不以最大的盈利化为自己模式的首选，而以提升学习力为所有教育者首选。