世界教育创新峰会（简称“WISE峰会”）被誉为教育界的“诺贝尔奖”平台，峰会上会颁发WISE个人/团队教育奖、WISE教育项目奖等奖项，以及发行WISE丛书，开设“学习者之声”等活动，旨在推动全球范围内教育领域的合作。除此之外，各个国家和地区的意见领袖、决策者、教育从业者还会就当今世界教育领域面对的挑战进行交流并提出解决方案。
今年是WISE峰会召开的十周年，作为全球在线教育企业优秀案例，掌门教育受邀出席了WISE峰会，向全球教育界传递中国在线教育的创新经验。
掌门教育成立5年时间，已为2600多万注册用户提供了优质教学服务，范围遍布中国600多个省市县。此外，掌门教育在“科技+教育”领域投入大量资源，将“ABC概念”(AI人工智能、Big Data大数据与Cloud云计算)贯穿在线教育“诊、学、教”的整个学习链中，实现全面赋能，构建了完善的在线教研智能化体系。
在掌门教育联合创始人吴佳峻看来，教育要遵循人类认知规律，“归零”与“重构”都应该从其“本质”出发进行解读，即优质、高效且能带来快乐的教学服务。
鲸媒体在卡塔尔首都多哈对吴佳峻进行了独家采访，他表示，中国K12在线教育已进入“下半场”，必须回归到真实需求才能看清教育与科技何以高效融合。
鲸媒体：这次作为唯一受邀参加WISE的中国K12在线教育企业代表，与其他国家的同行、专家进行交流后，最大的感受是什么？中国的教育科技企业，在全球范围内，处于什么样的发展水平？
吴佳峻
：整体来讲，中国教育科技企业在全球范围内的发展水平，是处于靠前位置的。
中国教育市场的需求非常旺盛，这推动了教育与科技的融合在过去几年间发展得异常迅速。尤其是在在线教育领域，我们认为在线教育是科技与教育的连接口。因为在过去的传统教学模式下，科技与教育的融合是非常被动的，教育始终是等待科技来改变的。但在在线教育领域，以掌门教育为例，我们会主动去看科技和教育有什么样的结合点，能够匹配中国教育市场的旺盛需求，并且能够满足大多数中国家长对于教学效果的严格要求。
同时，中国大量AI、VR科技企业在过去几年中的发展、商业化和竞争，也推动了教育和科技更高效地结合。目前，在线教育行业已成为中国教育的重要组成部分，拥有强大的发展势能，未来教育与科技的结合将不断深入落地。
鲸媒体：目前，以掌门教育为例，是如何运用技术来衡量教学效果的呢？具体有哪些衡量指标？
吴佳峻
：我们衡量教学效果的核心标准，一个是成绩，一个是习惯，比如经过一段时间的课程，孩子变得更爱学习，更爱动脑，这些习惯的改变，也是我们衡量教学效果的重要指标。
技术的参与，能够把教学过程和结果指标量化出来。这个指标不是单一的，而是多样化的，比如学员对知识点的掌握程度，测评其学习所需要的时长，复习的次数等等，通过这些指标来综合判断他们的学习效果。
鲸媒体：回过头来看，您认为中国在线教育在过去几年的发展中，最大的特色是什么？
吴佳峻
：我认为借助着技术的力量，过去五年间在线教育对整个中国教育产业所作出的最大改变，是把用户的需求进行了细化，并用包括一对一，大班教学，小班教学等不同的产品形态，来满足用户的不同需求。
同时，也因为前面提到的中国教育市场的旺盛需求，每一个细分领域都可以发展成一个相对独立的产业。以掌门教育为例，过去很多人认为在线一对一只是把一个线下的教学场景搬到了线上，但等我们真正把它搬到线上、经济模型跑通且快速规模化发展之后，大家开始发现在线一对一能够单独发展成一个庞大的产业。这种特点同样适用于小班教学、大班教学。
因此，我们认为，未来，在线教育还会继续根据不同群体的用户需求，或者是同一个群体用户的不同需求，在学科教育和素质教育领域，衍生出更多形态的产品。
鲸媒体：我们对于技术在教育产业发展过程中所扮演的角色是如何定义的？
吴佳峻
：我认为作为一家教育科技企业，我们对技术的定位尤为重要。
对掌门教育来说，技术从本质上是提效的工具，这个“提效”主要包括三个层面的含义：一是提高孩子的学习效率；二是提高老师的教学效率；三是提升企业内部的管理效率。这是我们判断技术是否适用的标准，而不是作为营销的噱头。
至于掌门教育的AI教学，目前我们已经打造了3.0智能化学习系统，能够追踪学生的学习路径，为他们规划合适的学习方案，并且精准地为他们推送课件、题目、作业，大大提升了学生的学习效率。
鲸媒体：面对新的科技+产品，教育科技企业该如何管理技术的投入成本与研发周期？
吴佳峻
：首先，在研发产品前，我们会先想好产品的用户类型，因为不同城市的用户，消费习惯也有很大不同。比如掌门的高中课程，学员的家长大多对电脑并不熟悉，而少儿课程的学员家长则大多是在互联网环境下成长起来的一代，这都会影响到产品的设计、体验和服务环节。
在掌门教育内部，每周都会做用户调研，就不同地区不同年龄段的用户需求进行判断，比如一线城市的家长对服务的要求更高，对新技术的接受度更高，审美要求严格；三四线城市的家长则对学习效果更为敏感，等等。
在尝试“教育+科技”新产品的时候，我们会先有一个慎重的预判，然后通过一个最小化可行产品，虽然可能不是最完美的实现方式，来进行小规模快速试错，因为这样的试错成本会相对比较低，也会以此来验证第一步的预判是否存在问题。证明可行后，才会进行更大范围的产品优化、尝试和验证。
