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2023教育omo模式市场现状及发展前景分析 人工智能在教育行业的现状如何发展

2023教育omo模式市场现状及发展前景分析

2023教育omo模式市场现状及发展前景分析刘明月2023年7月7日来源:百度百科中研网34715繁体

教育omo模式是什么意思?未来教育OMO发展潜力如何?教育OMO模式是以提升教育服务为核心,通过互联网、人工智能和大数据等新技术打通各教育服务环节的数据,并深度融合线上与线下的学习场景,实现教学流程标准化和教育服务个性化的完美结合。

教育omo模式是什么意思?未来教育OMO发展潜力如何?教育OMO模式是以提升教育服务为核心,通过互联网、人工智能和大数据等新技术打通各教育服务环节的数据,并深度融合线上与线下的学习场景,实现教学流程标准化和教育服务个性化的完美结合。

教育OMO的表象是前端获客、教学、服务环节的线上线下融合;本质是数据驱动的、线上线下互为延伸的更高效的运营模式。虽然纯线下机构将会被淘汰,但在OMO教育模式中的线下场景却是非常重要的存在。因为在对学习场景、学习氛围、学习体验要求都极高的教育领域,线下场景是不可缺少的重要因素。同时差异化的打法会使竞争格局也将更为分散,不会存在一家独大的场面,更多的中小型机构将会靠着本土化、差异化和OMO模式在教育行业市场中并存。

图表:中国教育OMO模式相关发展规划

图表:我国教育行业国家财政支出占GDP比重

图表:疫情为教育OMO模式带来的发展机会点

图表:传统线下教育机构的教育OMO模式布局

重点分析了国内外教育OMO模式行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力,以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了教育OMO模式行业的整体发展动态,对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于教育OMO模式产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值,对于研究我国教育OMO模式行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。

国内教育omo模式行业前景如何?据中研研究院出版的《2023-2028年中国教育OMO模式行业发展趋势分析及投资前景预测报告》显示

2023教育omo模式市场现状及发展前景分析

OMO商业模式通过在线分享商务、移动电子商务、线下商务的有效聚合,帮助企业顺应体验经济的发展和用户需求的变化,简化获得实体商品和服务的途径,打造线上——移动——线下三位一体全时空的体验店营销系统,使企业与用户能够通过各种载体及终端进行交易和消费。拥有这种统一平台型商业模式的企业,可结合自身产品与服务特点,合理配置企业资源,制定相应的经营战略,最终实现品牌传播与实际交易的双赢。

教育omo模式代表着教育的未来,它将超越单一的线上或线下教学,成为未来教育教学的基本模式。这种模式下,传统的教与学关系将被重塑,学生不再是被动的知识接受者,而是积极的学习者,老师也不再是简单的知识传授者,而是引导、调动、组织学生自主、自律学习的人,真正的传道授业解惑之人。“这样的教育回归本质,能够实现师生之间灵魂的碰撞与激发。

当前,各行各业都开始受数字化、智能化的赋能或颠覆,教育行业也不无例外的处于数字化旋涡之中。数字化、智能化赋能的更有效率的产品呈现及交付方式以及更有效率更科学的运营管理模式正对传统的教育企业经营模式发起冲击,教育OMO模式作为教育与科技融合的业务形态,将推动整个教育行业商业模式的创新和发展,提升行业整体效率。

数据显示,全国共有高等学校3013所,其中,普通本科学校1239所(含独立学院164所),比上年增加1所;本科层次职业学校32所;高职(专科)学校1489所,比上年增加3所;成人高等学校253所,比上年减少3所。另有培养研究生的科研机构234所。

各种形式的高等教育在学总规模4655万人,比上年增加225万人。高等教育毛入学率59.6%,比上年提高1.8个百分点。

研究生招生124.25万人,比上年增加6.60万人,其中,博士生13.90万人,硕士生110.35万人。在学研究生365.36万人,比上年增加32.12万人,增长9.64%。

普通本科招生467.94万人,比上年增加23.34万人,增长5.25%,另有专科起点本科招生86.62万人;在校生1965.64万人,比上年增加72.54万人,增长3.83%;毕业生471.57万人,比上年增加43.47万人,增长10.15%。

职业本科招生7.63万人,比上年增加3.49万人,增长84.39%,另有专科起点本科招生3.31万人。在校生22.87万人,比上年增加9.94万人,增长76.91%。

高职(专科)招生538.98万人(不含五年制高职转入专科招生54.29万人),同口径比上年增加31.59万人,增长6.23%;在校生1670.90万人,比上年增加80.80万人,增长5.08%;毕业生494.77万人,比上年增加96.36万人,增长24.19%。

高等教育专任教师197.78万人,其中,普通本科学校131.58万人;本科层次职业学校2.78万人;高职(专科)学校61.95万人;成人高等学校1.47万人。普通本科学校生师比17.65:1,本科层次职业学校生师比18.31:1,高职(专科)学校生师比19.69:1。

另外,全国共有各级各类民办学校17.83万所,比上年减少7451所,占全国各级各类学校总数的比例34.37%。在校生5282.70万人,比上年减少346.06万人,占全国各级各类在校生总数的比例18.05%。

1.融合性强:教育omo模式将线上教育和线下教育融为一体,让学生在线上和线下两种教育方式中互相切换,让学生充分利用两种资源。

2.个性化教学:教育omo模式能够根据学生的不同需求和兴趣爱好进行个性化教学,满足学生多样化的学习需求。

3.学习便利:教育omo模式的线上学习部分具有时间和空间的灵活性,可以方便学生随时随地进行学习。

4.教学资源丰富:教育omo模式借助互联网平台,可以获取更多的教学资源,丰富学生的学习内容和方法。

未来教育OMO模式行业市场展望

据预测,在未来单纯的线下机构将不复存在,OMO教育模式和纯在线教育模式将作为两种主流模式存在于教育市场。

长远来看,随着科技的不断发展,教育将会追求更加全面,更加深入的教学方式,机构需要不断研发更新科技迭代来维持生存,这就会将很多小机构拒之门外。

教育OMO行业报告由中研普华行业分析专家领衔撰写,主要分析了行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对教育OMO行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的行业数据分析,帮助客户评估教育OMO行业投资价值。

教育OMO行业报告对我国内行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析,重点分析了国内教育OMO行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力,以及教育OMO行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态,对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

未来教育OMO行业现状如何?想了解更多相关内容,请关注或查看中研研究院出版的报告:《2023-2028年中国教育OMO模式行业发展趋势分析及投资前景预测报告》。

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我国人工智能创新生态展现活力 业界建议多措并举助产业发展脱虚向实

今年以来,人工智能产业迎来新一轮发展热潮。一方面,深度学习、核心算力等技术应用日益深入,相关技术及应用“百花齐放”。另一方面,相关细分领域投融资火爆,相关概念股股价显著提升。

但值得关注的是,热度之下,人工智能产业已有泡沫化现象出现。“我国AI产业发展现状如何?”“有哪些问题亟待解决?”“产业发展如何脱虚向实?”成为业界关注的焦点。

当下,我国人工智能产业迈入快速发展阶段。中国科学院预测,2030年我国人工智能核心产业规模有望超过1万亿元。

从企业布局方面看,BAT等互联网巨头均已在芯片、框架及应用层面进行全局部署,并推出AI大模型。在基础模型、大算力等领域,多家上市公司也进行了深度布局,科大讯飞、商汤科技等一批企业在AI领域崭露头角。进入人工智能芯片领域的寒武纪、北京君正等也已积累大量专利。另外,部分软硬件企业如大疆、零度智控等都将无人驾驶技术与机器人结合。深兰科技、图灵机器人等创业公司亦在机器学习等方面加强研发,产品大量出口海外。

无锡数字经济研究院执行院长吴琦向记者表示,目前,我国人工智能已形成完整的产业体系,建成了富有活力的产业创新生态。互联网大厂和“独角兽”公司均在预训练大模型等领域进行角逐。从投资方向看,专业AI芯片的投资及研发投入可能会放缓,但AI硬件领域还会持续爆发。产业链投资将转向大型科学计算与人工智能的交叉领域。

“目前包括大模型等在内的人工智能技术及应用已‘百花齐放’,蓬勃发展。”哈尔滨工业大学人工智能领域一位专家对记者称,“不过受限于超大规模算力等,目前认知智能体正在从雏形逐步发展,大量的基础建设工作还有待开展。”

喧嚣之下,是我国人工智能企业普遍处于初创阶段的现实。据天眼查数据显示,55.4%的人工智能相关企业成立仅1年至5年。虽然我国人工智能研发和应用实现了快速发展,但由于起步较晚,仍存数据质量不足、基础设施建设待加强、人才缺乏、能耗高等问题。

对此,国泰君安电子人工智能团队相关负责人表示,缺乏用于构建更好模式的训练数据,存在功能孤岛、算法瓶颈,都会影响AI基础领域研发。

谈及能耗高问题,联想高性能计算和人工智能主任技术顾问郝常杰对记者表示,在降耗方面,高性能计算系统应遵循开放融合原则,完成对国产生态的覆盖,支持海光CPU、麒麟的操作系统等。

值得注意的是,今年以来,A股市场对AI概念的炒作很热,泡沫化现象已在一定程度上显现。

“在ChatGPT的带动下,国内AI市场热度居高不下,但这种热度总有一天会降下来。”南京大学高性能计算中心高级工程师盛乐标认为,需警惕AI产业泡沫化风险,企业和机构要真正投入科研,让产业发展脱虚向实。

受访专家普遍认为,使人工智能产业发展脱虚向实,需重视基础研究,攻关关键核心技术。吴琦认为,行业应强化对人工智能基础研究与技术开发的支持,培育多元化投资主体,同时探索AI应用市场化运营机制。

上海市人工智能学会秘书长汪镭建议:“对于国内人工智能基础产业平台的整体性建设,需要给予长期的规模型投资及系统性产业政策支持,加强真正的学科基础研究投资。”

钧山资管董事总经理王浩宇表示,企业应不断研究新的数据处理和模型训练方法。各方应加强跨产业、跨学科的研究和合作,从多角度推动人工智能产业的飞跃式发展。

(责任编辑:毕安吉)

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