在线教育作为传统教育的一大转型，也正是追随互联网脚步的一种突破，那还得从o2o平台开始说起，但在一度疯狂膨胀之后却迎来了衰亡，原因何在？

　　“互联网+”教育的o2o平台走向衰亡

　两代教育培训创业者擦枪走火的隔空对话，到底传达了哪些信息?

　　教育O2O的来龙去脉

　　说这个问题之前，先说说教育培训行业的背景。中国的培训行业处于高度分散的状态，两大上市公司新东方、好未来在培训的大盘子中，也只占据了个位数的市场份额。尽管到了互联网、移动互联网时代，其高度分散、割据的状况尚未发生改变，相对应的，本地生活O2O、出行O2O这些已经高度集中。

　　在互联网时代，传统培训行业新东方、好未来都在尝试各种培训电子化措施，然而终究还是围绕原先培训方式的修修补补，比如把课件电子化、老师授课在线视频化等等，并未诞生对行业有大改革的机会。

　　乘着移动互联网O2O的东风，教育O2O概念也一路狂飙，疯狂老师、请他教、跟谁学、轻轻家教等大平台如雨后春笋一般发展起来。在烧钱如烧纸的O2O行业，教育O2O也未能免俗，各大平台用高昂的补贴吸引线下优质教师资源入住平台。

　　教育O2O的价值链条是如何断裂的

　　拿之前提到培训老师的同事作为例子，她早期到教育O2O平台后，赚了很多补助，然而这个补助随着时间推移正在逐渐降低。为了促进成交，疯狂老师等平台一味诱导她把现有的学生拉到平台上来，通过补贴增加老师收入，降低学生学费。

　　补贴降低甚至停止后，该教师基本不再去教育O2O平台上，因为没客源。之前的交易记录来自于自己的学生，平台本身并未吸引到足够多的生源存量。

　　究其根本，这种“拉郎配”的方式对于教(老师)与学(学生)的双方都未能产生足够的价值。教育O2O的交易频次属于高价、低频，试错成本非常高。O2O平台的本意是希望通过信息匹配来降低老师和学生的选择成本，进而赚取信息差价。

　　而现实是这种补贴起步的，草莽式的匹配对教学双方产生的价值非常有限，也没能改变教学双方的匹配习惯。跟出行不同的是，教育行业有天生的同学圈子，很多老师的口碑来自学生，新的生源来自现有学生和家长的介绍，而一个培训老师的课程只需要不多的学生就可以填满。

　　换句话说，教、学、平台这三者不能达成正向循环。信息匹配越好，教学双方都不停留，直接线下交易去了，而信息匹配做不好的话，教学二者都不来，平台更没有价值。

　　在O2O行业，教育O2O平台价值链条断裂的情况最为明显。为了解决这个问题，疯狂老师打造“名师工作室”，希望把C2C的平台做成B2C的模式，就像淘宝时代再开设天猫一样，或者像滴滴打车到滴滴专车、快车以及后续系列产品一样。

　　然而这种升级很难，因为在补贴时代扩张的当量不够。滴滴打车通过补贴改变了用户习惯，在完全不补贴的时候，每天依然有百万订单，但是疯狂老师等平台，因为没有创造价值，在补贴降低之后，交易量大幅降低，很多挂在平台上的老师发现没有新的生源，生计来源依然是线下培训机构时期积累的。

　　没有肥沃的土壤，自然提不上生长出更多的产品。所以，疯狂烧钱之后的教育O2O，很可能面临的是全军覆没。当然，这里提到的是，失去迅速成长为一个大公司的可能，比如像滴滴那样估值200亿美元。而非一无是处。毕竟退一万步说，培训机构本身就很容易覆盖成本、赚钱。是很好的生意，但不是好的商业模式。

　　喧嚣过后，价值主导未来

　　在O2O赛道中，变道并最终实现超越的例子并不少，最典型的是滴滴从打车到后续一系列产品。美团从团购到电影、酒店等多品类覆盖，雕爷的河狸家也可以算一个，从美甲到美容。

　　那么教育O2O的转型契机在哪儿呢?必须是价值呀。学生需要什么?靠谱的老师，标准化的课程，以及性价比高的价格。老师的需求则是更好的教学结果以及更高的个人收益。

　　在教育O2O平台上，最初设想的通过交易积累双方评价，进而降低学生家长的决策成本，把K12基础教育资源外加打包“服务”来进行售卖。这些服务流于表面，比如说老师对学生的态度、上门服务等等，但并不能确保对教学结果做出升级的保证，甚至会出现俞洪敏提到的“时代尊严”的问题。强调老师“上门”、“服务”，不仅无助于提升反而有可能降低学生的成绩，因为学生可能不听话。

　　所以价值蓝海应该是，如何用技术手段提高双方的教学效率，或者说，如何提高学生的成绩。通过合理开发模块，老师的备课、知识点提炼、课程重点，都应该在产品中得到体现。而学生的学习过程和成绩，也应该在产品中得到追踪。进而降低双方在教学过程中的沟通成本，而非更早期选老师的决策成本。

　　由此，要想让“互联网+”教育建立在o2o平台上的发展不是一次狂欢，那么就该改变预备衰亡的症状，才能迎来再一次的崛起。

数字孪生也被称为数字映射、数字镜像，简单来说就是在一个设备或系统的基础上创造一个数字版的"克隆体"。这个克隆体可以是虚拟的，也可以是实体的，它可以实时反映真实物体的状态和变化，也可以模拟物体的未来状态和变化趋势。数字孪生包含以下几个方面：

- 数字模型：数字孪生需要建立一个数字模型，这个模型可以是一个三维模型，也可以是一个计算机程序。数字模型可以反映真实物体的几何形状、物理属性和功能特征。

- 数据采集：数字孪生需要采集真实物体的数据，这些数据可以是传感器数据、图像数据、视频数据等。数据采集的频率和精度会影响数字孪生的准确性和实时性。

- 数据分析：数字孪生需要对采集的数据进行分析和处理，提取有用的信息和特征。数据分析可以帮助我们了解真实物体的状态和变化，也可以预测物体的未来状态和变化趋势。

- 仿真和模拟：数字孪生可以通过仿真和模拟来预测物体的未来状态和变化趋势。仿真和模拟可以帮助我们优化设计、提高效率、减少风险。

- 交互和可视化：数字孪生需要提供一个交互和可视化的平台，让用户可以与数字模型进行交互，并查看物体的状态和变化。交互和可视化可以提高用户的参与度和理解度。

数字孪生技术的应用领域非常广泛，包括制造业、医疗保健、能源、交通、环境等领域。数字孪生可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量、减少风险、提高决策的准确性和及时性。

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