2019年11月25日，在GET2019教育科技大會的「后廠時代的職業教育機會」分會場上，保利威教育行業高級經理程翔帶來教育主題分享《錄播3.0時代，助力個性化教育的完整性》。

程翔開篇闡述主題中三個關鍵詞：

錄播。此處的錄播并非錄播設備，而是精心錄制好的視頻，學員在線點播的過程。

助力。即錄播對個性化教育完整性效果并非唯一，而是之一。這種微創新有多大作用呢？

個性化教育。即因材施教，作為學生，我們希望老師懂得我的一些弱點、痛點之后，考慮個體差異化基礎上，給予我的肯定。先了解我，通過誘導、點贊以及關鍵信息的傳遞，推動我實現目標。

一、典型的個性化教育方式

程翔介紹幾種典型的個性化教育方式。

松鼠智能AI的智適應系統，通過學生在線學習情況，在測、教、練、學、輔五個階段，掃描學生的知識漏洞，查漏補缺。

騰訊推出的智能教育解決方案，在“教、考、管、營銷”等教學流程中，落地AI教育場景方案，提供課堂質量分析、智能閱卷及作業批改等AI教育產品及服務。

學大一對一的免費全面學情評測，找準學習短板，找出失分點，個性化輔導，1對1針對性教學。

總結而言，這種個性化教學更多是根據課上實時反饋調整學習方案，具體改進由專業老師來幫助執行。

大家有沒有發現漏掉些什么？如果把老師和學生的這種交互，理解為線下實體課堂，我們有入學考試、期中、期末，有艾賓浩斯遺忘曲線、能力預測，但是課外時間呢？在家時間呢？不在學校的時間呢？

學習很大一部分是自主的。如果將其歸結到線上教育，除了直播實時互動、1V1小班、雙師課堂等互動模塊之外，學生自主學習的數據、素材、關注點以及學習情況的數據，在哪里獲??？

二、錄播如何助力個性化教育

在線教育發展到現在，錄播、在線大班、在線小班、在線一對一、VR/AR、雙師課堂等教學場景層出不窮，各領風頭。其中錄播雖然出現最早，但在很多人眼中只能提供視頻存儲和在線觀看。

程翔認為，錄播沒這么簡單。保利威提供高級數據分析，錄播助力個性化教育。

下圖有一些個體參數。左側可以看到第一次觀看視頻的時間，其次可以看到設備以及IP和訪問的UIL。課程標題里面可以看到不同顏色的區分，白色代表沒有看過，顏色越深意味著觀看人對于此處內容更為關注。

視頻高級分析包括三個維度：

第一，視頻觀看行為分析。以播放熱力圖形式展現，被重復播放的次數越多，內容越被關注。

第二，掌握學員的觀看時間點以及平均觀看度。一個學生觀看完成度是94.4%，老師覺得他很刻苦，再結合具體應用場景，比如說這個學生考得好，老師當然鼓勵他。如果這個孩子考的不好呢，是不是應該告訴他，孩子這個努力方向錯了，或者說你現在學習的方式不太好，看看怎么做調整和優化。

第三，對視頻本身做統計分析。藍色曲線代表觀看人數，紅色曲線視頻觀看次數。

藍色折線在某個時間段跌落，可能意味著這部分視頻內容，對于當前用戶群體來說沒有吸引力，所以少人看；或者紅色折線突然上升，可能意味著這部分在講一些重要知識點，需要通過反復觀看加強記憶。

程翔總結，保利威視頻高級數據統計分析，其實是讓老師重掌學員自主學習的在線情況，以輔助老師進行學習效果的評估。

三、個性化教育的點播3.0時代

個性化教育的點播3.0時代究竟會帶來什么？

一些培訓機通過SEM、SEO將潛在學員引導到自己的官網或落地頁，用戶在頁面上觀看視頻課程的行為是值得深度挖掘的。

這門課好像滿足我需求，我要試看幾分鐘，機構會發現原來這個學生喜歡這門教師資格證或者會計考試課，這就是非常精準的用戶。

學生在這個視頻觀看過程中，機構能夠掌握所有行為數據，是否反復觀看某個模塊等等，可以制定針對性溝通方案，從而更快贏得學員信任。

課程顧問老師做了一些轉換之后，通過他的自主學習情況，提供對應的培養方案。過程中會做一些實時調整，比如這個學生報了班，老師發現他一節課都沒看過，這意味著什么？

他交了費，但自律能力比較弱，這時候班主任可以采取行動，加強對這個學員的監督，或者提出一些針對性建議，幫助學員提高。

一整個流程下來，培訓機構、課程班主任、課程內容和學員之間的聯系都會極大增強。

程翔總結，這是一個錄播3.0時代的起點，并不是終點，但是這個起點足以奠定個性化教育的完整性。知識點的掌握、情緒以及體驗潛在學習需求的分析等數據可以輔助我們的老師做一些判斷。