临近年末时，教育部又出台了《关于推进中小学生研学旅行的意见》，鼓励各地“把研学旅行摆在更重要的位置”，促进游学类产品、营地教育类产品的发展。有游学行业的业内人士认为，研学旅行被纳入中小学教育计划后，主要会发生三种变化：1）选修课变为必修课；2）随机性变为计划性；3）由少量参与到广泛参与。因为涉及到游学内容、线路规划、游学目的地资源等各方，游学是一个链条较长、需要高度协同的行业，但是相对来说毛利也较高。

　　最多被提及的技术

技术可以改变效率，这句话在教育行业同样适用。在技术领域，2016 年最多被提及的词语就是“自适应学习”。作为一个新生的教育技术（或手段），自适应可以通过学习行为数据的收集，在学习过程中不断作出调整，最终达到个性化学习、量化学习成果、提高学习效率的目的。

2016 年，对自适应学习的探讨是从年初时好未来投资了这个领域的“典范级产品”Knewton 开始的。Knowton 创立于 2008 年，核心产品是一套面向 B 端的解决方案。在成立的这些年里，Knewton 通过和 Pearson 等出版集团的合作，再把内容数字化后，再给出一套自适应的学习方案。除了拿到教育巨头的融资，Knewton 更多地开始拓展中国市场甚至全球市场，在中国也已经确定了和一起作业网的合作。

这一年里，36 氪曾经介绍过很多进入自适应学习领域的产品，比如在语言教育领域的朗播网和英语流利说旗下的“懂你英语”，以及 K12 旗下的众多产品（比如一起作业、疯狂老师、猿辅导、作业盒子、学吧课堂等等）。Pearson 曾发布了《解码自适应学习》一书，认为有 3 种自适应学习工具是主流：自适应内容、自适应测评和自适应序列。目前，大部分产品都以自适应内容和测评为主，主要通过数据收集和算法，为学生提供适用的学习资源、或者不断调整题目难度，因此题库类产品有做自适应的先发优势。

　　事实上，自适应学习还有很多难点没有被突破。比如在内容上需要中投入，这表现在内容的的颗粒度需要精细、知识图谱的关联度要合适（很多公司都在使用人工给打标签的方式，因此耗时耗力）；从数据层面来看，即使有极课大数据这样的公司存在，学生大部分的答题数据都以纸质版为主，很难将数据结构化；最后就是自适应产品的变现问题，因为这项技术还在非常早期的阶段，自适应指导下的学习效果也在考察中，因此市场化进展比较缓慢（但 Knewton 早期选择的 to B 也许是一个参考方案）。

值得一提的是，K12 领域里的自适应学习已经出现了截然不同的出口：比如疯狂老师和猿辅导开始尝试面向老师端。通过对学生日常学习数据的收集（比如上直播课、录播课的情况以及题库的使用情况），在课前自动生成讲义，帮助老师有针对性地上课。而作业盒子、魔方格这样的产品则把学习数据更多反馈给了学生，在整个学习过程中帮助他们提高。

其次是语音识别和语义识别。随着中高考改革方案的逐步落地，英语口语在考试和日常学习中所占的比重逐渐增加，能够代替人工的机器批改就成为必须。

比如科大讯飞非常重要的一个业务板块就是面向公立校的语音测评，比如他们在发布的半年报告里显示，截至 2016 年 6 月，全国 10 余个省市的中高考使用了他们的技术，累计考生超过 1200 万。不久前，科大讯飞还和新东方成立了“东方讯飞”，将合作推出一款口语批改工具。

而公立学校之外的市场还有驰声科技。去年 8 月，驰声科技升级了自己的语音测评技术，能够分析测试者的发音句子是否准确，同时定位到具体单词的出错点，并诊断出错误原因。在接受 36 氪的采访时，驰声科技的创始人林远东表示，“技术公司在教育领域的市场占有率可能连千分之几都不到”，但是技术和教育的融合是一种相通的过程，“不管是技术人、教育人还是技术教育人，都会经历一个重新定义教育的过程。”

最后是 VR 技术。从市场现状来看，VR 切入教育的主流方式还是以 B 端（比如公立校、培训班）为主，比如36 氪曾经介绍过的巧克互动，创始人吴依松表示，在非常早期的阶段，一些先进的院校会先考虑引进教学系统开设体验点，但是学校建成具备多套 VR 头显的教室还有难度。此外，有很多业内人士认为，VR 的硬件设施已经基本成熟，但是如果应用到教育行业里，需要首先解决内容稀缺性的问题。