本文摘要：在线教育行业从问世之初发展到现在经历了很多发展阶段。

在线教育行业从问世之初发展到现在经历了很多发展阶段。2010年以前，以政府反对居多，在线教育经历了兴起和一段时间兴旺发展；2010年以后，不受美国MOOC、汗学院等在线教育融资风暴影响，国内在线教育不受资本驱动，在线教育创业类型和数量呈圆形井喷之势。

同时，随着网络宽带的大大提高、教育信息化技术的发展、智能终端设备的普及以及大数据、云服务等技术的大大落地，在线教育的形式不断创新，直播对话类在线教育渐渐蓬勃发展，其教学体验、教学效果和教学的有效性比起于其他形式的在线教育有极大提高。直播对话类在线教育是指以互联网为媒介，利用多媒体及其他数字化手段展开的老师和学生之间仿真面对面的动态对话教学活动。基础网络设备、自学终端设备、教师、教学内容、直播教学平台、学生等是包含直播类在线教育的基本要素。

众多教育培训机构争相改向直播对话教学这一战场原因也许主要是以下几个方面：　　直播对话提高自学完成率和学习效果　　比起于录播及其他形式的在线教育，直播对话类在线教育主要有以下几点优势：　　直播对话类在线教育不仅需要不不受地域的容许，足不出户才可自学，而且可以随时查阅自学视频，便于知识点查缺补漏，加剧对知识点的解读；　　直播大班课堂也能更加大限度获释优质内容的影响力，构建资源的更大利用，优化资源配置；　　通过直播对话教学，老师的教学内容需要原始的传送给学生，并且师生间可展开有效地的交流对话，及时答疑，尽更大有可能还原成学生线下自学的模式，学生的学习效果能获得有效地提高；　　在直播教学过程中，老师对学生的自学过程具备监督起到，促成学生的注意力集中于在课堂，尽可能确保学生的有效地自学时间和完成率。　　因此直播对话类在线教育不仅需要超越空间容许，构建地域链接，提升人才利用率，减少信息不平面，优化资源配置，促成各方市场需求获得获释，而且可以通过动态对话、答疑和敦促起到提升学生自学的完成率和学习效果，构建教学价值，有效地的提高了录播及其他形式在线教育完成率较低及学习效果不显著的痛点。　　直播对话教学场景的有效性　　场域理论告诉他我们人的某一不道德受所处的环境所影响。重返到自学，自学本身是一件场景化较为轻的不道德。

这里的场景并不全然的指老师将科学知识传播给学生的课堂，而是要在教授学生过程中端正学生的学习态度，规范学生的自学不道德，转变学生的自学习惯，引领学生探寻与思维等。因此通过直播对话教学，老师和学生之间不仅能有效地的已完成科学知识的传送工作，而且通过师生间的交流、对话及辅导，也能为学生营造较好的自学氛围及自学场景，结构教学场景的有效性，并利用数据分析等手段分析学生在自学过程中产生的大量数据，可以根据学生的变化有针对性的引领学生自学的方向，优化自学场景。

　　直播对话教学的有效性　　教育本身分成三个阶段，首先是对科学知识的传播，使得科学知识有一定的流传；其次是期望学以致用，这样能提高科学知识的吸取程度； 后就是需要演译所学科学知识。　　直播对话教学场景下，老师对科学知识展开合并并相结合老师对考试的解读，以及考虑到学生对科学知识的解读而展开科学知识的重构，这样学生认识到的科学知识是有目的的，呈圆形体系化的，学生在自学过程中的目标也更为具体，更为更容易投放。在直播过程中，老师可以根据学生的对系统及时调整课程节奏，并且可以根据学生的市场需求在一定程度内转变教学内容，使得学生在受限的时间内取得更加有效地的科学知识，有利于学生自学效率的提高。

　　流量所求能力比较更加强劲　　近两年，众多类型的教育培训机构争相布局或转型直播对话教学，一方面归功于市场对在线教育这种形式的逐步接纳，直播教学在互动性与学习效果方面较其他在线教育形式有相当大提高，性价比较于线下教育比较较高；另一方面，直播技术渐趋成熟期，教育培训市场对直播+服务的解读加剧。宽带及网络的覆盖面不断扩大、容量持续上升，硬件设备成本大大减少，语音辨识、在线项目管理的精准度大大提升，云服务、大数据、人工智能等技术与在线教育大大融合，使得用户在用于直播对话时的用户体验如画面明晰简洁度、及时响应速度、动态分析等方面更加好，以淘宝同学、腾讯课堂等为代表的众多互联网巨头则争相布局直播平台；同时还更有了诸多研发创新型直播产品(如多人对话黑板、智能手写笔等)的企业，整个直播教育市场呈现出兴旺发展的态势。

　　 后，自学用户是为“教学效果”而买单，“效果”是用户取决于教育质量的首要标准，而使用直播对话有更加多的方式对用户展开教学，用户能更为必要体会到教学服务，教学效果相对于录播等也更容易提高，因此用户的收费意愿比较更高，故“教学”更容易将用户流切换为现金流。　　定位精准服务，打造出个性化教育　　随着互联网和信息化程度的加剧，教育市场更加多品类的产品南北数字化，未来科技化的进程也将造就学生自学不道德和过程的数据化，因此直播对话教育与市场新兴技术如大数据、人工智能的更进一步融合，更容易将学生自学过程中的海量数据模型化，不仅便利教育机构对学生数据的统计资料及整理，而且可以利用大数据分析等手段寻找学生在自学过程中的涉及规律，根据学生展现出出来的规律为学生制订适当的自学方案，做个性化教学，精准服务到每个学员，使其在受限的时间内以 有效地的手段自学到 有效地的科学知识，将不会更有更好的流量并维持更佳的用户粘性。

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