残酷的真相是：如果你想打造一款严肃的教育产品，你就不能害怕收费。你不能作茧自缚，让自己依赖于庞大的用户群体。为什么？因为大多数人并非真正想学习，而如果你依赖于大量学习态度不端正的用户，那么你就必须采用那些不会吓跑这些用户的低效学习策略。这会让你的产品变得很烂。
当我告诉别人我在数学教育科技领域工作时，起初还挺尴尬的。
他们想到的是那些教育娱乐视频，或是算术游戏——比如你答对了 2+2，屏幕上就会有恐龙为你跳舞。
如今，我很幸运能参与到一个相当硬核的学习系统的研发中。我们所做的每一个决策都基于优化学生学习效果的科学依据。这有点像量化金融，但我们优化的不是股市的回报率，而是学生大脑中的学习效率。我们的内容涵盖从四年级一直到大学水平的数学（是那种正经数学专业级别的数学，远超微积分范畴）。
但是，为什么这个行业里的其他公司或学习系统都如此「软弱」呢？
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某种程度上，我认为这种「软弱」可以追溯到人们普遍认为在线学习应该免费或极其廉价的预期上。
你知道如果一家公司真这么做了，会发生什么吗？
他们会把自己逼入绝境，其生存完全依赖于庞大的用户基数。
但问题在于，大多数人并非真正想学习。
有效的学习感觉就像请了私教进行一场汗流浃背、精疲力竭的锻炼，而且你每周至少要坚持数次，每次好几个小时。
没错，人人都想学习，但只有一小部分人愿意真正付出努力。
如果你依赖于一个庞大的、其中大多数学习态度并不端正的用户群体，那就会给你的教学方式带来严格的限制。
你不得不采用那些不会吓跑学习不用心的学生的低效学习策略。
这基本上意味着你在行骗。
你把自己置于这样一种境地：唯一能玩的游戏就是说服用户相信，他们即便没怎么努力也学到了东西（比如，专挑每个主题中最简单的案例来讲，并且在学生对前置知识掌握不佳的情况下就让他们继续学习）。
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好吧，让我们把这个问题追溯得更深一些：为什么教育科技公司如此害怕收费？
一方面，社会上确实存在某种程度的期望，认为所有学习或教育都应该是免费的。
但另一方面，也许这同样是（又一次）没人愿意承担责任的问题。
你知道当有人付给你一笔不菲的费用时会发生什么吗？他们会要求你对结果负责。
当你的生存取决于你是否有能力让学生学会知识时，这压力可就大了！
如果一个学生卡壳了，在你的系统里无法进步，你就得丢饭碗了。
如果在你的系统上学习的效果，没有体现在学生系统之外的成绩和考试分数上，你就得丢饭碗了。
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但事情也有好的一面。
当你要求学生为学习负责时，他们也会要求你为提供易于学习的材料负责。
更普遍地来说：
当你要求用户为从你的产品中获益负责时，你的用户也会要求你为打造有价值的产品负责。
注：这两句话出自我、Alexander Smith 和 Jason Roberts 的一次讨论。我记得第一句是 Alex 说的，Jason 将其提炼概括成了第二句。
对后续问题的几点澄清
在我的这篇文章于 HackerNews 上引发了一些关注后（2024 年 8 月），我收到了一些很棒的后续提问。以下是我想澄清的几点。如果你有任何此处未涉及的其他问题，欢迎随时联系我。
你如何为教育领域的订阅制收费辩护（Math Academy 每月 49 美元或每年 499 美元）？对比购买一本书，你能获得一份高质量资源，并永久拥有它。信息难道不应该是一次性付费购买的吗？
听起来，你似乎在将 Math Academy 的定价与教科书或视频讲座合集相比较，然而，一个更恰当的类比是，将其视为一位致力于培养你数学才能的私人教练所提供的一对一指导。
为了理解如果没有我们，这种培养方式会有多昂贵，我们来算一笔成本账。假设学生每天投入合理的学习时间（与他们在学年期间通常投入的时间相当），那么聘请一位一对一的私人教练将学生的数学才能最大限度地发展出来，成本会是多少？
对于数学这样的学科，一对一的私人指导通常由家教提供。注意，我们不是在计算人们通常为补习支付的费用。我们不是假设家教扮演辅助角色，帮助学生完成课堂作业。相反，我们假设家教担当的是主导教师的角色，具体来说，是一位私人教练，他通过一套量身定制且持续调整的个性化训练计划，引导学生进行一对一的才能培养。
我们假设聘请这位家教是为了完全取代学生在学校接受的数学训练。据保守估计，学校的数学学习时间大约是每天 1 小时，每周 5 天。（这个估计是保守的，因为学生通常每天有 50 分钟的课堂时间，外加 30-60 分钟的家庭作业。）家教的时薪通常至少为 50 美元，那么 50 美元/小时 × 5 天/周 × 52 周/年 = 13,000 美元。
这个粗略的下限估算与 Guryan 等人 (2023) 的研究结果一致。他们描述了一项成功的低成本辅导干预项目（每个上学日 40 分钟，1 位辅导员对 2 位学生），每年每位学生的成本约为 4,000 美元。辅导员的年度津贴仅为 16,000 美元（外加福利），但他们需要工作整个教学日（6 个课时）。在此条件下，每个上学日提供一整小时完全个性化的一对一辅导（1 位辅导员对 1 位学生），每年每位学生的成本将达到 12,000 美元（= 4,000 美元 × 2 × 60/40）。（值得注意的是，尽管 Guryan 等人 (2023) 描述的这些辅导员具备扎实的数学技能，但他们并非长期的专家级教练——相反，他们是「愿意投入一年时间从事公共服务的人——例如，应届大学毕业生、退休人员或职业转换者——但不一定拥有丰富的先前培训或教学经验」。毋庸置疑，长期的专家级教练成本会高得多，也更难找到。）
总而言之：将 13,000 美元的价格标签降至每年 499 美元（便宜了 26 倍），使得数学才能的培养能够惠及更多更多的人。诚然，这并非覆盖了所有人，仍然有人会因价格望而却步。但至少对我而言，提供一个便宜 26 倍的选择，是朝着让数学才能培养惠及越来越多人的目标迈出的一个良好开端。
当然，下面这个问题依然存在：「为什么你们甚至需要让学习体验感觉像是在接受私人教练的指导？相比于教科书、可汗学院、麻省理工学院开放式课程（MIT OpenCourseWare）等等，这样做的好处是什么？」
这个问题的答案是：学习效率。
让我讲讲我自己的经历。我高中时，曾在 MIT OpenCourseWare (OCW) 上自学了大量数学课程。
OCW 是个不错的资源，我通过它取得了很大进步，但考虑到我在 OCW 上投入的巨大努力，如果我的时间能被更高效地利用，我本可以取得远超于此的成就。
仅列举 OCW 的几点低效之处：
- 引导/铺垫不足 →→ 你会周期性地碰壁，苦思冥想「这步是怎么推导出来的？」，需要花费很长时间才能弄明白其中思维或逻辑上的跳跃（甚至可能最终也搞不明白）。
- 不追踪学习进度/不确保你已掌握新知识的前置知识 →→ 你常常感到现有知识水平与新内容之间存在巨大断层，导致再次碰壁，试图弄清自己缺失哪些前置知识以及如何弥补。
- 缺乏间隔复习 →→ 你学到的很多东西很快就会生疏，这不仅意味着课程结束后你会遗忘大量内容，在学习过程中你也持续在遗忘前置知识。
- 无法根据你的学习表现进行调整 →→ 你浪费了大量时间，做了不匹配的练习量。有时你对某个主题掌握很快，结果做了过多不必要的练习；有时你在某个主题上遇到困难，练习量又不足以掌握它。
- 将「掌握」的定义留给学习者自行判断 →→ 作为学习者，你很难判断何时才算真正掌握了某个知识点，可以继续前进。你常常自以为掌握了，实则不然——除非有专家来评估你的掌握程度，否则你无从知晓。另一方面，你也可能过于追求完美而原地打转，为了某个无法完全直观理解的细枝末节，在同一个主题上耗费一周时间，而此时更有效率的做法或许是继续前进，并在现有基础上继续学习来巩固理解。
- 缺乏足够的成功解题体验 →→ 在典型的大学课程中，整个学期你可能只会做 50-100 道作业题。学习阻力很大，导致你每道题都要挣扎 20 多分钟，并且常常直到放弃、查看答案或求助于助教才得以解决。但如果题目被细致分解并按精心设计的顺序呈现，且只在你掌握了前置知识后才出现，那么你解题的速度会快得多，比如平均几分钟就能解决一道题。这正是一位优秀导师会做的事情：为你搭建学习阶梯，让你每几分钟就能解决一个问题，循序渐进地引导你学习。通过这种方式，你的解题数量能增加十倍，成功率也大大提高。
- 缺乏足够的知识检测 →→ 大多数大学课程整个学期只有寥寥几次考试（即使是中小学课堂，通常几周也难得有一次以上的测验）。然而，快速、频繁的定时测验——比如每隔几天进行一次 15 分钟的测验——是进行提取练习、培养解题自动性的有效方式，同时也能及时发现需要额外练习的薄弱环节。
- 缺乏有针对性的补习 →→ 很少有资源能在你测验出错后提供额外的针对性练习。最多，你可能需要自己主动去复习错题。但更理想的做法是，针对每种错题类型进行一系列额外练习，直到你能稳定、正确地解决这类问题——然后，你还需要在包含同类型不同题目的重测中证明自己确实掌握了。
这个列表我还可以继续写下去，但讲到这里，你可能已经明白我的意思了：
所有这些因素都给学习过程带来了无效的阻力，导致你每单位投入时间/精力所能带来的学习进展更少。
这也是我如此积极投身于创建 Math Academy 的原因之一。我们致力于尽可能地消除这些学习过程中的阻力，并最大化你的学习效率。
这便是我们的核心价值主张：诚然，在别处学习数学是可能的，但在我们这里学习要高效得多。
尽管在别处学习数学是可能的，但大多数学习者实际上并不会去这样做，因为学习过程中存在太多的阻力。
而这才是真正关键的一点：效率之所以重要，不仅在于它能让你进步更快，还在于它能让你放弃的可能性更小。
实践中，一旦学习数学开始让人感觉效率太低，人们就会「下车」，停止学习。无论做什么事情，一旦「投入产出比」过低，你就会失去兴趣，转而将精力投入到那些「投入产出比」更高的事情上。
效率的作用就是让这个「投入产出比」尽可能地高，从而让你尽可能久地留在学习数学这趟「列车」上。
（我还想强调一点，我认为有免费资源可用，这本身是件大好事。不同的学生有不同的需求：有些人愿意为更高的学习效率投资，而另一些人则宁愿选择免费资源，即便学习过程阻力更大。这完全没有问题！
这有点像健身行业，提供了多种选择。有些人想要私人教练，有些人只需要健身房会员资格，还有些人则满足于用几件简单的器械在家锻炼。
但正如我之前所说，尽管像 OCW 这样的资源非常棒，我通过它受益匪浅，它也彻底改变了我的人生轨迹……但考虑到我在 OCW 上投入的巨大努力，如果我的时间能被更高效地利用，我本可以取得远超于此的成就。）
作为上一个问题的后续：难道学生不能通过每周与才能培养教练进行一两次辅导，然后在其他日子做家庭作业来获得最大收益吗？这样的话，成本差距不就缩小到 5 倍或 10 倍了吗？
我明白你的意思——然而，在我的比较中，我想强调的是这一点：想象一下，当一个学生每个工作日去学校时，他不是花一个小时待在无法满足其个性化需求的传统课堂里，而是花一个小时与一位一对一的老师相处，这位老师能引导学生进行个性化的训练练习。这本质上就是 Math Academy 所做的。
当人们聘请家教进行补习时，通常是每周一次或两次，但正如我在上一个问题中解释的那样，这不是我们这里讨论的情况。我们讨论的是这样一种场景：老师、家教或教练持续地坐在学生旁边，分析他们做的每一道题的表现，并精准判断何时让学生进入下一个主题或题型。
此外，我想指出，在柏拉图式的理想教育模式中，「授课」与「作业」之间并无实质区别——相反，是最低有效剂量的教学与最低有效剂量的积极解题活动穿插结合，其中每一个问题都是根据学习者先前（一个或多个）问题的表现而精心挑选的。如果你想进行最优化的练习，你就需要你的才能培养教练在场，为你提供反馈，指导你在每项技能上需要做多少练习、接下来该练习什么，并不断推动你掌握新技能。如果没有教练在场，你或许也能取得绝对意义上的进步，但这种练习从绝对意义上讲是次优的。
如果你对此仍有疑虑，不妨做个思想实验：假设你的孩子有机会每天 1 小时、每周 5 天，与一位专家级的数学私教一起学习，而不是去上传统的大班课。这难道不是一个显而易见的选择吗？ ;)
Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 gemini-2.5-pro-exp，校对 Jarrett Ye
作者：Justin Skycak (@justinskycak)
原文：Why is the EdTech Industry So Damn Soft? - Justin Skycak
发布于 2024 年 7 月 15 日