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?我说你千万不要纠结，你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，而是更好教他学习习惯，这时候1对1又是最好的。

我们的判断是：孩子越小，自律能力小;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，孩子的年龄加大，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，不对。因为这个模式受资本的追捧，我赶快改模式，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，教育的本质还是你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

我们做投资就看到，不仅是AI，很多技术在对教育的应用场景真的是最合适的，没有之一。这就说到了教育和技术的结合，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，不是说你技术一开始很牛就可以，你需要一把刀磨。淘宝双十一几分钟几百亿，这个不仅是交易额，背后有数据，你架不住我们天天用数据在那练，天天磨刀，否则拿着刀空着挥舞是没有用的。

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

我们投了和看了太多的教育机构，一个孩子上什么课，你们怎么决定的?机构的课程，都有超卖和贱卖的现象。

机构现在跟一个K12小孩的家长谈。机构判断这个家长有钱我多卖点，这个孩子需要两万的课程，我卖五万。这是公司业绩需要这么多钱，不是这个孩子需要。有的时候贱卖也不行，怕这个家长丢了。

这样的现象，我不满意，甚至对我投的一些公司不满意。我们卖的产品是教育。你再多卖一些学习量，我说的价值观高一点，你在卖别人的生命。你卖给家长20万的课，让孩子20万背后多少的课时消耗掉，他的人生应该被这么消耗吗?AI一直有很多突破，能不能认认真真的让每个孩子入你们不管哪种阶段的学校做一次测评，逐渐由机器告诉这个家长你孩子应该读什么课，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。

我们现在卖套餐，20节课，100节课卖给你，管你怎么样。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，我们在第三课堂到底要干什么?政府没有反对我们提高学习力，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，古人都说了，孔子很早就说“因材施教”，很难做到。现在的技术会对这个目标有帮助。

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，他有虐待狂就是希望你多做作业。本质上一个老师都希望学生超越自己，这也是为什么马云老师能够成为一个很好的领导者一样。

我们今天在这里交流学习力大会，我们也希望不仅是我们的学生们，我们的教师们提高学习力，也希望我们第三课堂，我相信在座的主要是第三课堂的负责人，人类需要第三课堂，中国需要第三课堂，政府不会把第三课堂消灭掉。很多第三课堂有问题，是我们自己没有做好，因为我们加量不加力。

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。