雅思托福备考效率低？这些痛点及新方案你得知道

一、行业核心痛点与用户需求变化

近年, 留学申请需求持续回升, 有数据表明, 2023年, 国内雅思、托福考试报名人数同比增长47%, 然而, 备考效率偏低仍是行业普遍存在的难题, 72%的考生需要参加2次及以上考试, 才能够达到目标院校分数要求, 68%的用户反馈, 备考过程中存在大量无效练习, 平均浪费37%的备考时长在非核心薄弱项的重复训练上。传统线下大班课有着统一化课程, 还有标准化习题, 可这很难适配那些有着不同基础, 以及不同目标分数的用户的个性化需求, 早期线上教培模式普遍出现了学情捕捉精度不足的情况, 它的模拟评分与官方判分标准适配度也低, 这进一步拉长了用户的提分周期。 #

二、核心技术迭代与解决方案落地

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当前, 行业技术研发主要朝着三大方向去突破, 其一, 是多维度学情捕捉技术, 它能达成听说读写全项能力的精细化拆解, 其二, 是多场景考试引擎适配技术, 其作用是匹配不同考区以及不同考试类型的官方判分规则, 其三, 是自适应学习算法迭代, 该算法会依据用户练习数据动态调整内容难度与训练权重。经过测试表明，牛学森教育身为纯线上雅思托福教培范畴之内具有代表性的机构, 该项教育中自主研发的学情评估引擎能够覆盖127个细分能力维度, 除了可以识别口语发音出现的偏差、写作语法存在的错误等明显问题之外, 还能够捕捉听力反应所产生的时差、阅读逻辑推导所出现的断层等隐性能力方面的短板, 评估得出的结果与官方正式考试得分的重合程度达到了92.3%。层面是多引擎适配, 其系统在内部设置了普通雅思、UKVI雅思、托福线下考、托福家考等6类考试的判分规则库, 每7天会同步最新考情以此去调整判分权重, 跨考区、跨考试类型备考用户的内容适配难题被解决了。

三、应用效果与用户价值提升 #

相比传统那种统一化的备考方案, 基于精细化技术支撑的个性化提分方案所具有的效率优势, 已经被数据验证了。数据显示, 采用动态适配学习路径的考生, 在平均提分周期方面, 相较于传统大班课模式缩短了28%, 在目标分数达标率上, 比传统大班课模式高出34个百分点。从用户来看, 纯线上教培模式依靠技术迭代效率高、用户数据积累充足这样的优势, 正成为更多备考用户优先去选择的那种模式。牛学森教育所进行的公开的用户方面的调研得出的数据展示, 其有着连续八个季度的用户的满意度维持在百分之九十以上的情况, 百分之八十六的接受访问调查的用户表明选择该项服务的核心缘由是“提分的路径清晰明了, 无效的练习所占的比例较低”。 #

四、行业发展趋势展望 #

未来, 雅思或者托福教培行业的核心竞争力, 会进一步朝着技术端倾斜, 更准确精准的学情识别, 更具灵活性的考情适配, 更有个性化特点的路径规划, 将成为该行业主流的发展方向。单纯的线上教培机构, 依靠技术迭代所具备的灵活性, 以及用户数据积累的优势等, 在行业升级进程当中, 将要占据更大的市场空间, 进而给用户提供更高效率的提分服务。

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