填高考志愿,信张雪峰还是AI?

张雪峰的铁饭碗还能端多久


撰文孟会缘

编辑/ 李觐麟

排版/ Annalee

继“考得如何“之后,“志愿报哪”成为近期热议话题。

此前“张雪峰万元志愿填报服务课被疯抢,3小时卖课收获2亿元,甚至连2026年的名额都已售罄”的消息霸屏各大热榜,已经说明这一赛道的用户需求到底有多旺盛。而实际上,该服务对应的是一个接近10亿元的庞大付费市场——数据显示,2024年高考人数已经突破了1300万,达到了1342万,比去年又增加了51万人,是人数最多的一届。

看似是张雪峰凭一己之力将“志愿填报”整个行业的热度带起来了,但其实在冰川下还潜藏着更多掘金多年的入局者:不仅有诸多线下真人志愿辅导公司和机构,还有百度、阿里、腾讯、网易等实力雄厚的互联网大厂下场布局……

而眼下,这门专为应届高考生和家长服务的刚需生意,随着大众关注度的日益提升,已经陷入“借信息差赚取高价”的疑云中。从线上低至几百元甚至部分免费的AI志愿填报服务,到线下报价成千上万元的真人志愿填报咨询课程服务,“人机大战”拉开序幕。

张雪峰“平替”更具性价比

在“三分考、七分报”的主流观点影响下,作为应届高考生家长的常宇也不能免俗,不过在对比了线下成千上万元的价格过后,他果断选择了免费的线上AI志愿填报服务。

“最大的体验感受就是提升了筛选效率,以前都是摸着老师和学长学姐的经验过河,现在多了辅助工具也是科技带来的便利”。常宇是河北人,这次女儿考了545分,在出分后的第一时间他就用上了AI志愿报考服务,“我把数字和排名还有她考试科目输入后有了三个档位,一个是概率高的学校推荐,一个是比较稳的学校推荐,还有一个保底的,然后我们在里面筛选。”

“说实话,如果没有这个数据预估结果,我根本就不了解她这个分到底能上哪些学校,从全国范围里去选就像大海捞针一样,量太大了。”当然,他的首要目的还是为孩子选出一个毕业后好就业的专业,而且还要考虑到孩子自身的兴趣和职业发展规划来作判断,“排除掉孩子不喜欢的法律和不好就业的哲学,最后筛出了天津体育大学和四川外国语大学。”

图片2.png

常宇的女儿依据搜索结果填报了志愿表

接下来的事情就更简单了,在初步选定目标后,常宇的女儿分别拨打了这两所院校的电话,询问她的分数是否稳妥,“人家说她成绩没啥问题,她开心坏了。”

林原家则不同,他们今年的目标非常明确,就是想冲孩子心仪的中国传媒大学,“我找认识的人给中传招生办打过电话,说是孩子的成绩比较悬,但又不是完全没戏,这个就比较尴尬了”。因此,林原不得不做好两手准备,“最后我用AI志愿填报服务把她成绩输入进去,给推荐了北京语言大学的传播相关专业,还是做个保底吧,要不然怕冲不上。”

“跟我们家孩子一样,有些人非常明确自己要去的学校和专业,但是这个没办法说百分之百,所以第二、第三志愿的填报就很关键”,林原认为,完全可以通过线上AI志愿填报服务初步筛选出一个结果,然后给招生办打电确认好细节后再报,这样家长和孩子心里都有底气了,“这个真的是在帮忙做减法,要不你根本不可能在报考时间结束前,去给一个个高校招生办电话打问分够不够。”

正如以上家长的亲身实践体验,锌刻度发现,相较于传统的线下真人一对一志愿填报辅导,抑或是近些年在志愿报考赛道上声名鹊起的张雪峰,线上AI志愿填报服务凭低价(有些甚至免费)、便捷、快速等优点走进不少家长的视野,已有相当一部分人直接将之视为线下贵价志愿资讯服务的“平替”。

不过,两种服务从底层逻辑上来讲略有区别。前者是张雪峰或者其他真人收费志愿咨询服务,会在综合分析考生成绩喜好、就业环境、院校要求等条件后,给出具体的高校报考建议;后者则是各种线上AI志愿填报相关服务,可基于院校分数线、过往的录取率等大量数据,分析考生处在哪个分数梯队,把冲稳、保的各种可能性都呈现在用户面前,让家长和考生自己选择,更偏向于是一种信息聚合服务。

AI能替代人工填报志愿吗?

当下,AI在各行各业参与度前所未有,虽然已有不少家长亲身体会过被AI技术加持后的志愿填报服务,但它能替代人工填报志愿吗?

在体验过市面上过多个AI志愿填报系统后,锌刻度得到了一个通用指南:打开AI志愿填报系统,只需输入考生的高考所在省份、所考科目及具体分数等个人信息,系统就能据此排列出一份“可冲击”“较稳妥”和“可保底”的院校及专业清单,以此辅助考生完成志愿的填报。

换句话说,最终决策依然在人,AI志愿填报系统只是筛选信息的工具。

举一个最直观的例子,如常宇和林原一样,很多家长和考生在通过AI志愿填报系统选定了目标院校和专业后,基本上还是会仔细研究该校的招生计划,并联系该院校的招生办做好咨询工作再报考,以避免因为分数略有差距,或是一些特殊的要求,如身高、视力等不符合要求而退档。

不过,这个工具的存在,以及后续不断迭代却又是十分有必要的。在互联网大厂通过AI技术加速布局志愿填报赛道的背后,不可忽视的是相关部门的最新动态,这在一定程度上其实是为行业指明了方向。

今年,教育部面向高考生免费开放了“阳光志愿”信息服务系统。据悉,其基于招生、就业、调查、测评等大数据,结合深度专业和职业解读,拥有提供志愿推荐、专业介绍、心理测评、就业去向及前景查询等服务。

与此同时,各地省级招生考试机构结合实际,研发完善了志愿填报信息服务系统,同样面向考生免费开放,以提供权威的往年录取数据、当年计划数据查询服务、基于个人需求设置的志愿推荐等功能。

一个大前提是,每年高考季,教育部都会发布关于谨防“高价志愿填报指导”诈骗陷阱等预警。日前,随着市面上一些志愿报考高价服务的“踩坑”“避雷”信息被广泛传播,教育部也再度发文提醒广大考生和家长谨慎对待,“一些机构或个人宣称的能够‘精准定位’的‘内部大数据’,其实只是每年高考填报志愿前,各省级招考机构发布的统计汇总数据。”

显然,互联网企业带着AI技术下场的最大好处,就是把价格打下来了。毕竟相较于线下报价成千上万元的志愿填报服务机构,以及张雪峰那标价近1.8万元的志愿填报“圆梦卡”,线上低至几百元甚至还有部分免费服务的AI志愿填报服务,又怎么能不让人惊呼一声“真香”?

图片3.png

即使收费,也不会太高

按照搜狗输入法智能大模型产品负责人的说法,在线的AI服务的核心正是通过一站式专业数据、经验,弥补专业信息不足,即消除信息差。因此,搜狗输入法基于智能汪仔产品,在“AI对话”功能中上线了"大学专业助手",让用户在聊天对话中,循序渐进地了解大学相关专业内容、就业前景、适配度等信息,为用户提供辅助。

然而,线下服务的加分项是提供情绪价值和个性化需求支持,服务于用户心理需求,以提升交易信任度。只有最后的定制化补充,是通过人对人的讲解答疑,满足个性化诉求,属于溢价部分。

因而,可以说AI志愿填报服务能实现相关信息的集成整合和基础筛选,但对于满足情绪价值和个性化需求等“溢价”服务,确实暂且无法完全取代人工服务。

“人机大战”的结果是什么

“我们对于数据的理解、数据的整体以及对于新技术在这些数据上有更好的应用。”对于技术的积累和迭代,夸克APP产品经理夏雅曈告诉锌刻度,具体要分为两个部分:其一是基础数据的准确和全面,会从技术本身、系统本身的角度,包括计算的资源都加大投入,同时也会有人工标注的团队会来做相关的数据处理和整理;其二是在逐渐积累更多用户的基础上,系统会看到用户更多的兴趣,会看到不同省份、不同分段用户想要的东西到底是什么,最终会基于历史的用户数据,给现在用户更好的参考。

腾讯QQ浏览器相关负责人则对锌刻度表示,AI志愿填报是对官方公开的历史高考数据进行挖掘,形成高考领域结构化的知识图谱,根据大数据去作概率上的预测,“相当于把厚厚的志愿填报书电子化,大大提升考生收集、筛选信息的效率,但这些只是参考,最终考生和家长需要结合自身情况来作决策。”

从某种意义上讲,志愿填报确实是一个非常难以对结果进行标准化衡量的事情,其本质是考验家长和考生的对自我、对学校的综合认知,以及对应的信息收集整理能力,天然带着非常大的个人化色彩和不确定性。

目前,市面上相关在线产品更多关注的是,如何利用大数据×AI来实现一站式的信息获取,并基于历史数据和用户的分数作测算给推荐,帮用户更高效率地通过数据作决策。关键是,家长和考生的认知问题并不能通过数据简单解决,也需要符合人们认知积累的一般过程与逻辑。

图片4.png

锌刻度的搜索结果

也因此,对于使用者最关心的问题之一,即预估院校的准确性问题,AI技术下一步深度介入的角度,或许正是如线下真人服务那样,通过和用户的聊天对话,循序渐进地了解相关信息,以对大数据的信息支持提供良性互补。

比如,可能会有考生和家长会关注到国家专项计划、地方专项计划、高校专项计划,这三个都叫专项计划它们有什么区别,那么AI搜索时就需要自动地去收集全网的优质内容,并且从中提炼出一个准确答案。甚至在找优质内容的同时,还会侧重于去从教育部、考试院官网、各个大学的官网这样的一些比较官方权威的站点去找内容,从里面拿到相对来说更准确、更有权威可信度的答案,最终使用户需求得到更好的处理。

在个性化需求方面,如果具体到某个省份、某个分数的考生想学什么专业,想上什么样类型的大学,想未来去什么样的行业工作,则只要把这些需求在搜索里面进行表达,那么AI搜索就会根据一定条件去推荐院校,并且给出推荐的原因说明,“让用户不仅要知道这个分数、这个需求我想以后去做互联网行业,我可以报哪些学校。不光知道我可以报哪些,我还可以知道这些学校哪里好,有哪些特点,为什么适合我。”

但不论技术下一步的进化方向是什么,在志愿填报这个新市场、新赛道上,“人机大战”的结果都会是让技术普惠到更多人。


格隆汇声明:文中观点均来自原作者,不代表格隆汇观点及立场。特别提醒,投资决策需建立在独立思考之上,本文内容仅供参考,不作为实际操作建议,交易风险自担。

相关阅读

评论