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近几年出版业正在经历巨变，人们逐渐从传统的纸质阅读向数字阅读转移，不少出版机构也开始谋求转型。
作为国内最大的外语出版机构，外研社很早便开始探索转型之路。外研社数字化转型的方向是做互联网教育，并将这个战略任务教给了旗下子公司“外研在线”。
近期，外研在线CEO商其坤在接受雷锋网采访时介绍，外研在线成立于2015年，依托外研社在高等教育外语出版领域的市场份额和资源，主要为高等院校外语教育提集数字资源、课程、平台、专项工具、智慧硬件和云方案六位一体的智慧教学解决方案。
“以品牌、内容和和生态三大核心竞争力为基底，基于“云时代”的技术和服务，从教材到云服务，外研在线完成了Unipus智慧教学基础设施建设；而运用云技术强大的存储和计算能力以及AI技术，外研在线正在推进赋能教育的闭环建设，为行业输出智慧教学解决方案。”
目前外研在线已超过200人，技术团队约有80人，教研和内容加在一起超过100人。商其坤在采访中也谈及在AI+教育、上云方面的一些投入和布局，并阐述了外研在线的“智慧教育解决方案”。
外研在线CEO 商其坤
上云之路
最初，外研在线选择自建服务器来为高校师生提供教学服务支撑，并对教学场景的数据进行存储、计算和分析。不过他们很快就发现一个比较严重的问题，寒暑假来临，使用人数会大幅减少；开学和期末，用户活跃度又变得特别高。
这样会造成几个问题，一是资源容易被闲置；二是用户增长过快对带宽、稳定、延时造成影响；三是成本高，投入产出比不高。例如在大规模考试时，如果因为ToB教育服务不稳定造成了教学事故，影响还是很大，所以追求稳定是首要的。
综合考虑后，外研在线决定放弃自建服务器这条路，开始上云，最终衡量一番，选择了与AWS合作。”AWS以其稳定性、可拓展性，及专业及时的支持服务，奠定了双方业务合作的基础”。商其坤表示，上云之后，有了算力做支撑，可以对外研在线所获取的大量数据进行更精细地分析处理。
“英语现在是每个大学的公共基础课，面向的用户非常多，所以AWS在跟我们谈合作的时候，是把我们当做典型用户来处理，希望我们帮AWS跑出教育业务的场景，然后我们双方不断优化方案，进而把这套方案能够推向整个行业。”
除了上云带来的综合成本降低、稳定性灵活性可扩展性提升外，AWS也想切入高校教育场景。在此过程中，他们还使用AWS提供的资源进行深度学习模型的训练，同时基于AWS提供的Polly语音合成服务，他们帮助部分老师生成一些听力练习用的材料。
商其坤表示，教育行业上云的态度要分成ToC和ToB两块。对于C端来说，大家对于上云是毫无争议的，因为都想要掌握数据，然后通过大数据开发后续的应用来反哺业务。但是在B端，例如高等教育阶段，院校上云走的比较慢。原因有几点，一是上云对硬件基础设施有要求；二是学校出于数据安全考虑，更愿意进行属地化部署，这也需要一个过程。
“全场景化”的智慧教育
据他介绍，外研在线大概有十款主要产品，分别覆盖高校中教、学、测、评、研的需求，并收集用户在教学全流程中所产生的多维度、多场景的数据——尤其是在传统教学过程中，收集难度极大的面授数据。
外研在线通过将收集到的数据归拢到一起运算，再结合教育学模型、语言学习模型一起建模，不断调整这些因子，反向输出给教学者，提供学习报告，让学生掌握自己的学习状况，进而帮助老师精准评价学生，帮助学校改善教学管理。
“结合AI，我们希望以后能够据此形成一套大数据分析模式。甚至未来学校可提出定制化报告的需求，需要什么场景什么类型的报告，我们就给校方定制这类的模型。”
云服务商提供的很多服务是标准化的，但是院校的需求是不一样的。在学生成绩数据方面，有的院校关心的是与横向的全国数据比较；有的院校只和竞争对手比较，例如只看清北复交，比他们好在哪里，差在哪里都要确定。外研在线想深入高校必须解决这些需求，如果觉得是有行业特征的，双方会一起去找解决方案。
教学涉及到处理课内、课外，课上、课下这些不同场景，尤其课堂内的学习场景，对于教学研究、科研有很大的价值。
目前，外研在线能够通过上述提到的产品体系做数据的归拢、清洗和分析，并通过产品PC端与移动端的无缝对接，对较难收集的课堂内数据进行处理。与此同时，外研在线还在重点建设智慧教室，以期能够使数据发挥更大作用，更好地解决场景问题。
智慧教室，数据是核心
商其坤强调，他们的智慧教室更着眼于外语教育，智慧教室不是硬件的堆积，弄一些大屏和摄像头就好像变得智慧了，“智慧应该建是建立在数据技术之上”。
智慧教室中的大屏需要与用户进行互动，例如学生上课时跟老师互动的条数，对老师的教案、讲课风格、好感程度进行评分；摄像头则采集学生的人脸表情，心情好坏，学习专注度，是否走神等数据。
所有这些数据都会汇总到外研在线跟北京师范大学远程教育研究中心合作的学习分析的项目里，通过AI技术与教育理论结合搭建出来的模型做分析，然后反馈给学校。
“我们想提供这些数据，什么样的学生适合学什么样的内容，什么样的学生适合什么样的老师用什么样的方式去教他，这个班级应该用一些什么样的课外教学方式，才能达到更好的效果。我们希望能深度介入教学。
他认为，因为硬件只是个手段，所以他们不光专注于硬件，核心还是在于背后的数据，以及对数据加工后输出的这部分内容。
商其坤表示，外研在线从满足用户需求的角度展开服务，随着教育改革的推进，高校的诉求在不断变化和升级。从教材、数字资源、平台、专项训练工具到智慧教室，外研在线的产品矩阵也在不断丰富壮大，不断服务学生和教师，为提高外语教育品质而创新发展。
在这个过程中，沉淀下来的用户行为、学习和特征数据都被存放在云端，结合AI技术对数据进行运算分析，实现对教学场景的反哺，最终实现个性化教学，“这也是教育行业这么多年来一直没有解决的问题。”
具体来说，在语言学习方面，传统的教学方式很难解决个性化问题，不同地区学生的语言基础千差万别，在统一的授课模式下，要么基础好的学生觉得“吃不饱”，要么基础差的学生“消化不了”。
因此就要对学生的语言能力进行测评，通过外研在线所开发的U校园智慧教学云平台、iTEST大学外语测试与训练系统等平台和工具进行分级后，教师能够课前给学生设置不同的学习目标，同时推送个性化的学习资料。
在课堂教学时，结合课前预习和学生作业完成情况，针对性给学生安排不同难度的课堂练习、设定适度目标；而课后、单元、学期等不同时段，还会有对应测试，目的就是通过评测去直观了解学生的薄弱点，为后面的个性化教学服务。
语言学习是个漫长过程
商其坤表示，语言学习的前沿研究基本都封装在一些跨行业的领域。例如高校中研究现代技术与语言学习结合的实验室，外研在线主要都是跟实验室合作。
合作也分两个方向，在语言方面，比如语言测评，语言的语料研究，他们基本都是与北京外国语大学进行紧密合作。在教育研究方面，主要是与北京师范大学的很多研究所合作。业内在英语写作测评领域，普遍使用的是基于语法规则的简约模型。
但是，外研在线的iWrite英语写作测评工具在基于语法规则的简约模型的基础上，与北京航空航天大学合作，引入了基于深度学习的统计模型，两个引擎互相融合，在保持高纠错正确率的前提下，实现错误召回率的提升。
目前的挑战在于，语言学习是一个漫长和复杂的过程。不像数学掌握几套数学思维就能触类旁通解很多的题，语言难以速成，需要日积月累。AI怎么与语言更好的结合也面临很多挑战，很多ToC的教育产品，在高校这些教师眼里其实并不是完美的，它们跟整个教育体系的严谨性是有差异的。（雷锋网雷锋网）
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