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【编者按】起跑线经济、政策导向，纷纷成为少儿编程教育发展的助推力，而资本市场的看好则使得少儿编程教育的发展，驶向了快车道。从2017年线上编程教育模式开始逐渐兴起开始，少儿编程的发展进入一个新的阶段。发展近2年多的时间，业内对少儿编程行业的探讨开始更加深入，随着部分编程机构暴雷和一些负面消息的传出，很多言论开始唱衰编程，是不是少儿编程教育行业真的“不行”了？本文尝试给出一些思考。
本文系投稿稿件，笔者是国内最早一批少儿编程教育从业者，曾是国内某上市软件企业和某香港上市软件企业的事业部级产品总监，多年IT架构、行业拓展经验。非专职程序员，1989年开始接触Basic，定位为少儿编程教育工作者。智能网经授权发布。
近来有太多第三方机构和平台的文章在探讨少儿编程教育的水深火热、寒冬、下行，也有太多少儿编程教育的同行在反思、迷茫甚至怀疑。
是不是少儿编程教育行业是真的“不行”了？作为一名资深行业咨询顾问，同时也是从业五年的第一代少儿编程教育的创业者，我的看法刚好相反，少儿编程教育行业并不是进入了寒冬，而是刚好来到市场打开的前夜。
此次的寒冬说除了几个同行创业品牌出了一些问题之外，还有2019年创投圈的固有寒冬说法的影响，导致舆论一片唱空。
但是我们把时间线拉长一些，对比一下2018年和2019年：
2019年，少儿编程行业的渗透率达到了1.5%， 2018年，少儿编程教育的渗透率是多少呢？恐怕不到0.1%。也就是说从2018年到2019年，少儿编程教育市场增长了15倍；此外，我们还应该注意到，2019年，少儿编程项目的市场教育带来的概念覆盖增长数量级非常恐怖，从“养在深闺人不识”到“天下谁人不识君”，增长只怕不止15倍，可能超过100倍；同时，在校内的领域，2019年少儿编程教育作为一个正式科目，进入教育部、教育厅、教育局的红头文件中，进入校长们的视野，对比2018年，只怕这个比率也远远超出100倍，长远的影响更甚于此，因为学校才是家长最信任也是离家长最近的地方。
我们再把时间线拉的更长一些，从2015年到2019年，少儿编程教育市场的发展就像下面这组图：
从上图中我们可以看到，2015年到2019年，少儿编程教育行业最大的发展并不是看得到的市场收入，增长最快的是看不到的市场教育。能够达到这样的市场教育效果，主要原因是政策影响，当然也有各品牌宣传的影响。
教育市场是一个慢热的市场，我们分析2000年前后发展起来的教育项目，包括早教、少儿英语、舞蹈等各种培训类别，从概念或者政策影响到项目打开通常会有3-5年的时间，甚至更长。而少儿编程教育市场的概念启动，如果不包括2014年国际市场启动，从2017年中起始，至今不过两年半时间。
2000年时的项目推进和现在的项目宣传推广对比，传播方法和效率上当然已经不可同日而语，但是教育项目不同于互联网项目，也不同于消费品项目，并不是一个完全依赖于宣传推广的行业。
这让我联想起在IT行业的一个小笑话：在产品经理的眼中，招聘1个孕妇需要10个月才能生下一个孩子，招聘2个孕妇可以5个月就让孩子出生，招聘4个孕妇只要2.5个月孩子就能够出生，如果再加加班，可能不用2个月就可以让孩子生出来了。
此次的寒冬在我看来，更像是行业中有从业者说服投资人3个月可以生出孩子而又没能生出来孩子，所以大家断定这一批创业者太弱、空气污染太严重，估计要60个月才能生出孩子…………。
少儿编程教育市场来到2020年前夕，在内容、运营、师训各个方面都已经摸了很多块石头之后，我们已经看到了河岸，市场教育已经足够打开下一个10-20倍的增长周期。
上图是我在2017年中对市场发展的预测，2019年是少儿编程教育市场非常重要的一年，因为无论是家长认知还是相关政策，都已经做好了准备。我们都在等着最后一个馒头，但是大家都没意识到，我们刚刚已经吃完了倒数第二个馒头。
在2020-2021年少儿编程教育市场将会迎来两个重要时间点，一个是课程标准发布及课程入校引发的增长，这会点燃报读的第一波热潮，渗透率大概会增长到10%以上；第二个是当渗透率达到20%引发的羊群效应，市场真正打开，后面就是一路狂奔。
来到2020年，少儿编程教育市场的很多情形已经能够看清，之前我们都是“因为相信，所以看见”，终于到了“因为看见，所以相信”的时候。
下面，按照TTPPRC模型，和各位同行、投资人、关注的伙伴们一起做一个探讨。
创业项目分析模型——TTPPRC 模型
TTPPRC模型是一个很好的创业类项目的行业分析模型，模型的分析由6个要素组成：T（趋势Trend）、T（流量Traffic）、P（包装Package）、P（产品Product）、R（重复性消费Revisit）、C（成本Cost）。创业类项目行业分析通常源自于各类现象和历史产品分析以及预测，由于创业项目很多属于新生领域，使用SWOT竞争力分析或者投资收益分析等各类模型，往往无法详尽说明领域中的重要因素和其中联系，而TTPPRC模型刚好补充了这个短板。
另外，由于创业项目是摸着石头过河，每一个发展周期都会不同，所以在6大要素之上我又增加了一个P（周期Period）的影响因素，就是根据不同周期分析行业的各个阶段。
6个要素之间存在着密不可分的关系：市场趋势不只是一个大势，而需要按照周期划分，每个发展阶段都会有不同的包装和产品路线图，而市场的包装宣传除了影响各个阶段的产品性质之外，还会对流量起到作用，同样在一定周期内的流量需要依赖于重复性消费，同时产品的设计决定了客户重复性消费的结果，而以上各个要素可以说明商业模式中的收入预测，还需要成本的预测，成本预测按照产品、包装和业务设计会产生研发成本、营销成本和销售成本。成本收益模型由此得出，考虑周期因素，在一个阶段内投入的资金和成本收益最终取得投资收益预测。
所以，TTPPRC模型是创业项目从一片迷茫中条分缕析的预测和总结出不同商业模式最终产生的详细经营数据、最终得出成本收益模型和投资收益预测的一个上佳分析模型。
由于分析说明需要，我们按照 “趋势 – 包装 – 流量/重复性消费 – 产品 – 成本”的顺序来讨论。在全部讨论过程中，贯穿【渗透率】-【流量】-【单价/周期消费】-【成本】几项关键KPI。
1．趋势（Trend）
更准确的表达应该是【趋势及周期分析】。
如果仅讨论趋势，可能一句话就说完了，就是“这是一个很大的市场”。相信很多同行都是因为这个模糊的概念入场的。到底有多大我们在流量（Traffic）中探讨。
经过五年的发展，我们发现仅仅看远期是不够的，必须准确去划分周期，并明确各个周期内主要流程和达到的结果，因为这样才能够确定在各个阶段主要的应对策略、投入资源、工作任务。
在2019年之前，我们几乎无法去划分各个阶段，只能模糊划分“入场期”、“政策普及期”、“爆发期”，而且几乎所有人都很乐观。
直到2019年，经过了两年半的前期准备和和两年半的政策驱动，前路已经基本看清，但现在又出现了身在局中不自知，大家不去看前面的河岸，而去总结走过的水深。
在趋势（Trend）中周期（Period）的划分，我们采用一个主要的划分标准——渗透率目标。
使用下面一个全新的开口式的数据可视化图形来表述趋势和周期的发展。
在这个图形中，可以更清晰的看到，2019年刚好来到开口的前夕，即将进入下一个增长周期。
按照渗透率我们将进入成熟期之前划分为四个阶段：前期——国际市场驱动期、关键期——政策驱动期、上升期——口碑驱动期以及后面的一路狂奔期。
A. 国际市场驱动阶段，或者说是国际政策驱动阶段。
这是一个必需的准备期。
因为这个阶段的渗透率低得可怜、忽略不计，所以在此阶段进入的行业先行者都在等待进入下一个阶段，等待政策的发布。
但是，产品最初的实验和定义，都是在这个阶段完成。这也成为第一批入场品牌最大的收获，在一片空白的市场上取得的实验成果以及产品设计的教学实验收获，决定着后期产品的高度和产品包装的快速适应性。
在后面阶段进入市场的品牌最大的问题就是只能跟着第一批品牌去学习产品设计，但是无法掌握产品设计中的灵魂，因为只能知其然而无法知其所以然。这也导致当前90%以上的新少儿编程教育品牌以及从其他行业转型进入(包括机器人教育)的品牌都无法做出产品上的突破，被谓之“同质化”，这个同质化的评价，换一个说法就是都不怎么样。但这是90%的品牌，还有其他的10%，已经进入了精细化研发和关注高效教学的阶段，这是后期头部品牌出现的基础。
另外，在第一阶段中只注重包装而不注重产品的品牌在后期经营中实际上也会出现最大的问题。这些问题我们在第4部分产品（Product）中探讨。
B. 政策驱动阶段。
我们先来说结论，这个阶段会将渗透率推动到10%。
我知道这个结论会被很多同行质疑，那么我先说出来原因：编程教育或者更准确的说是人工智能教育，并不是一个从零开始的教育品类，少儿编程教育初期缺少的是教育内容和教学方法，但是不缺乏市场认知。计算机学科教育已经延续50年，而且其先进性和重要性还在持续上升，而计算机应用为公众所认知并被舆论导向推崇也已经经过了20年，在某种程度上编程教育和人工智能教育符合时代发展的方向，是被广泛认同的。这个认知导致在家长群中本身已经有20%-50%的家长对编程教育和人工智能教育是认同的(比例差异是地区发展和从业者差异)。
这些家长因为各种原因，例如孩子学习时间问题，没有报读编程培训，对课程的质疑实际上也出自于这部分家长，这正代表他们的关注，他们已经暗中观察编程教育一年或者几年了。距离报读只是缺少一个最后的决策推手，而这个推手是且只能是政策，是学校方对政策的宣传传导。
从这方面来说，2019年也是最重要的一年，因为这些家长绝大部分是在2018-2019年获知编程科目并主动或者被动了解，市场基础已经打好。
所以，10%的渗透率并不是一个过分乐观的预计，在平均35%的意向家长中，结合学校政策争取其中三分之一的家长报读，应该不是一件困难的事情。而且这个阶段的结束时间点，应该在2020年或者2021年达成，对于一些经济发达地区很大概率2020年会成为一个市场高速增长期。
C. 口碑驱动阶段。
口碑驱动和政策驱动是并行的，不过口碑的驱动需要稍微晚一些。
还是先说结论和原因，结论是渗透率达到20%，当然这期间行业已经成熟很多。
原因是按照历史同类行业比对，在第一批试吃螃蟹之后，无论是奥数或是少儿英语，在校外以及校内，包括成绩、升学、实验班、赛事等等各种因素的推动下，标杆的诞生让更多的家长去报读新的科目。更何况，在这些家长中依然还有相当一部分具备前瞻性眼光的家长会成为早期报读的主力。
当前，我们正处于政策驱动期当中，口碑驱动期即将启动。
下面我们做一个更细致的分析，因为我们不是为了分析而分析，而是希望得出一些可以指导未来策略的分析结论。
政策驱动期和口碑驱动期，应该分为三步曲：第一步是政策影响教育领域和教育工作者，第二步是权威的教育工作者影响家长的选择，第三步是家长用脚投票让市场发展落地。
在现在这个时点，我们还处以第一步的一半，所以这也是各位同行会迷茫或者怀疑的原因，已经奋斗几年，却感觉进度缓慢，不免怀疑后面的步骤是不是也是这样缓慢。
这样的判断实际上因为很多创业者以及投资人按照2B或者2G市场的政策落地速度去判断一个细分教育项目市场的政策落地速度，因为毕竟很多人都没有经历过学科落地的过程。而我也是之前在2B和2G行业工作，所以我也是其中一员，等到2017年《新一代人工智能发展规划》公布，我们都认为靴子已经落地了，结果越等越心急。
实际上2017年《新一代人工智能发展规划》的公布和2019年教育部公布的《2019年教育信息化和网络安全工作要点》，虽然都明确提出编程和人工智能教育会进入中小学，但没有具体的进入地方教育或者进入校内教育的落地方式。教育部门需要一个更加明确的指导。
2019年11月22日，教育部发布《教育部关于加强和改进中小学实验教学的意见》，让我看到了另一只靴子的靴尖。
在《教育部关于加强和改进中小学实验教学的意见》第二大部分“主要措施”的第一条中，明确提出：注重加强实验教学与多学科融合教育、编程教育、创客教育、人工智能教育、社会实践等有机融合，有条件的地区可以开发地方课程和校本课程。
我们关注到，在2018年已经有一些地区教育局和一些学校已经启动了人工智能课程招标和校本课程开发。而《教育部关于加强和改进中小学实验教学的意见》更是明确提出了一个政策上的出口。
当然，我说这只是一个靴尖，是因为”实验教学基本目录和操作指南”还没有公布。
在2019年，我们实际上陷入了严重的“最后一公里”中，少儿编程教育“最后一公里”的三个方面：
第一个是政策的“最后一公里”；
第二个是内容的“最后一公里”；
第三个是师资的“最后一公里”；
在2019年年末两个月中，我们看到了前两个“最后一公里”解决的方向，而第三个“最后一公里”将会是2020年最大的难题。这个问题从2018年开始就在各类媒体文章中不断提出，但是在前两个“最后一公里”的问题没有解决之前，师资的培训缺乏推动力也存在着巨大的资源浪费的风险，所以造成了当前的局面。
D. 一路狂奔阶段。
这个阶段我们不去讨论终点，因为编程和人工智能教育是一个和奥数、少儿英语类同的教育科目，所以比对以上教育培训市场渗透率我们就可以预测出最终的结果。
我们重点关注一下这个阶段的起点，就是羊群效应的爆发。这会是地方性羊群效应向全国性羊群效应发展的过程。
在此，我们讨论一个话题：编程教育或者人工智能教育到底是一个什么样的教育项目，是一个类似【信息技术】的课程还是一个比对语数英的主科。本来这应该是在包装（Package）部分中讨论。
我们采用比对的方法来分析这个问题，我们发现在教育培训市场中【主科】与【辅科】的分别通常有几个方面：
① 是否与就业或升学挂钩，报读是为了就业或者升学是“刚需”的主科，反之是辅科。奥数我们不再分析，少儿英语教育的发展实际上经历了出国热、进入WTO、外企进入国内后成为高薪行业的代表，这让家长们都认为学好英语是孩子们拥有更好前程所必需的教育科目。而进入人工智能时代，编程和人工智能教育是更好去理解各类已有或新生人工智能应用的基础学科，成为各位家长所认同的主科是必将成为的结果。
② 知识体系是否有足够的深度和进阶特性，虽然我们知道很多教育培训项目都有其知识体系和进阶模式，但是否具备足够能够为家长所认同的知识体系深度和能够让孩子们去持续学习的特性，也是划分的重要标准。经过50年的学科发展，以及当前超出以上数十倍的创新应用的诞生速度，在此我们不对人工智能教育的此类性质再做赘述。
③ 是否有能够被广泛认同的学习成果的展示方法，教育培训科目的出口当然有成绩、升学、赛事获奖等几类，但是除此之外对外展示也是一个重要出口，而不同的培训科目之间展示后的普遍性评价是“很好”还是“哇……”就是其区别。今年来我们也看到很多编程神童，相信未来会更多，这也是口碑传播的一个重要方面。
作为一个未来的【主科】，拥有广泛市场的情况下，当其价值被普遍认同，羊群效应就会爆发。
趋势（Trend）分析结论
口子已经打开，依然任重道远，但前路已经清晰。在这个“三步曲”的阶段中，随着第一步的实现，战略决策和布局将是最重要的决定因素。毕竟，大家都看见了，会有更多的从业者和投资人进入。对趋势的理解和把握，决定着投资使用的效率，到底是事半功倍还是事倍功半，要看战略布局。
2．包装（Trend）
包装是对于运营主体来说的，而行业分析中，我们将客户方对应称之为“客户认知”，包装的成功与否在于是否符合客户认知。
为了定义一个能够带来最大流量的产品包装，我们通过调研、类比、内容分析等各种方法对产品进行定义。在2015年行业出现之后，少儿编程教育有着下述不同的表达：
☆ 提升逻辑思维能力；
☆ 帮助形成创新能力；
☆ 帮助人工智能时代就业；
☆ 在信息技术奥赛以及其他赛事中获奖帮助升学；
☆ …………
在上述各类型产品包装宣传过程中，我们遇到了很多家长的反馈，不理解、太远、有点儿虚、太复杂……，产品的包装成为行业发展过程中最大的拦路虎。
时至2019年末，特别是经过2018年行业内各个品牌推出的客户认知目标经过市场的验证之后，当前的市场主流客户认知目标的定义也来到了一个十字路口，在政策驱动三步曲已经形成其影响力之后，全部的客户认知都会统一到一个权威定义。
2019年3月1日，在教育部印发《2019年教育信息化和网络安全工作要点》中提到“实施学生信息素养培育行动，完成义务教育阶段学生信息素养评价指标体系，建立评估模型，启动中小学生信息素养测评。推动在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，人工智能教育”。
2019年即将过去，今天还没有看到这个评估模型的具体内容，但这个评估模型的定义最终将影响编程和人工智能产品的方向。
少儿编程和人工智能教育行业毕竟是一个新生行业，我们发现各国相关评估模型相对比较松散，也还缺少清晰评估指导。推人及己，我们的第一个评估模型当然也可能存在一定的不足。
而由于权威定义确实不可预测，在此，我们稍微探讨一下编程教育和人工智能教育的真实价值。
编程教育和人工智能教育是一个统一架构的下层和上层。编程教育偏重于基础知识和方法，在学习和练习过程中会帮助形成其他的一些能力。而人工智能教育更侧重于应用能力，再进一步是综合应用能力。
乔布斯说“创造力就是把不同的东西连接在一起”。在人工智能时代，我们更需要的是上层的能力，而非下层的工具级学习。
我们再将综合应用能力分解，发现其形成侧重于三个方面的学习实践：其一，多领域认知；其二，综合思考能力；其三，习惯性创新思维。在课程组织过程中应该包括：
◎ 更多的领域知识认知，包括人工智能主要支撑知识和人工智能时代必须拥有的观点，这些跨学科知识中大部分需要是仅是认知，而不是掌握；
◎ 在学习过程中，更多强调练习和实践，通过项目练习和实践，学习跨学科知识/应用相结合的方法，锻炼综合应用能力；
◎ 改变在当前时代的定势思维——我不会做，创新是一种习惯，需要多次实践，但是这一定是实践自我创新，不是作业练习，是需要在生活、学习中力所能及的独特的创造；
由于排课限制各科目有限的学习时间，需要课程的组织更合理和高效，各类学习和练习的安排必须趋向于紧凑。
从以上的真实价值分析中，我们发现当前绝大部分产品包装还处于【编程教育】层级，对于【人工智能教育】尚未触及。这也导致家长们对项目的认知“看得见，摸不着”，与固有的认知中的编程和人工智能的先进性不相匹配。这是导致产品包装不能符合客户认知的最主要原因。
在未来的1-3年内，因为学科教育的惯性，也许课程标准会相对于教条，甚至向工具化偏重，强调编程语言的学习。但是，我们相信，由于人工智能教育的强应用特性，随着其学习后应用成果在社会中的逐步展现，最终，会回到人工智能教育“综合应用创新”这条道路上。
当然，我们也关注到，编程教育走奥数培训老路的可能性，虽然教育部2018-2019年诸多文件精神中更加强调素质教育，但奥数教育的辉煌让很多从业者主观或者客观上不自觉的向功利型奥数教育靠拢。作为一个创业者，我能够理解在经营过程中为了获取流量而产生的一些“话术”。但是作为一名教育工作者，对于编程教育走奥数教育的老路，还是需要表达一些不同的声音。首先，早在奥数培训泛滥时就有行业专家曾经表述，适合学习并取得成绩的奥数学生不会超过0.1%，这句话同样适用于编程教育；其次，编程教育是一个强应用学科，除了学习高深的算法知识之外，相对于其他学科，还有很多能够取得社会广泛认同的出口，例如发明创造、应用创新等等。
包装（Package）分析结论
当前阶段的编程教育和人工智能教育的产品包装还十分浅显，并充满着变数，从业者无法完全根据教育产品的特性包装教育产品。这会是一个从分析教育项目真实价值，到确定产品路线，到产品社会化展示，最终到正确产品包装的过程。人工智能教育产品将最接近人工智能先进应用。
3．流量（Traffic）/ 重复性消费（Revisit）
流量以及重复性消费，因为在第一部分结尾已经与奥数和少儿英语做了一个比对，在渗透率得出的流量和重复性消费习惯上，三者相类似。
同样，随着编程进入会考和高考的落地，编程和人工智能教育也将按照不同核心需求形成不同阶段的市场：幼儿市场、少儿市场、教辅市场。但因为编程教育和人工智能教育的强应用特性，以及对于人工智能应用成果创新的需要，在编程和人工智能教育市场，还会形成玩具/教具市场、车库式实践馆市场和专利发明/报告论文定制化市场。这部分特殊市场和高端市场，很可能将会使人工智能教育形成一个更大的总量市场规模。
之所以在此部分分析中将流量（Traffic）和重复性消费（Revisit）放在一起，是因为重复性消费（Revisit）在教育培训中已经形成稳定模型，不会做过多分析。
在部分软文中，我看到对于编程市场和人工智能教育成熟市场的规模预测从300亿到600亿不等。下面针对浙江省市场做出一个成熟市场规模预测。
使用浙江省市场进行预测，一方面是由于正好有浙江省人口及小学到高中个阶段学生数据，另一面是2019年由于业务需要，对浙江省各个地市，乃至于镇一级市场，有一个抽样调查活动结论，而且浙江省人均收入水平较高，同时家长对教育重视程度普遍偏高，故而使用浙江省作为分析样本。
预测前提：1、幼儿、少儿、初中渗透率按照城镇学生参加培训比例50%计算；2、适龄幼儿数量按照小学1/3比例计算；3、高中阶段由于包括职业高中，按照30%计算高考辅导渗透率；4、城镇学生占整体学生比例按照60%计算；5、年度培训费用按照二三线城市最高最低中间值计算，重复性消费按照每年消费45课次计算； 6、其他教育和高端教育市场规模按照培训教育市场10%计算；
浙江省人口及学生数量如下：
浙江省编程和人工智能教育培训市场规模预测：
预测整体市场规模175亿每年，比对少儿英语教育市场，按照幼儿+少儿为主，年市场规模约为100亿。
流量（Traffic）/重复性消费（Revisit）分析结论
流量分析源于产品定位，见仁见智，也许这是一个前所未有的超级市场。
4．产品（Product）
少儿编程教育和人工智能教育项目在产品方面的发展属于很早期阶段，虽然高等教育编程学科已经开设50年，但因为教育目标和学习者的区别，实际上大学编程教育的教学内容和教学模式都无法直接复制。
当前的少儿编程教育内容架构的形成原因在很多方面都不是纯粹的教育考量，而是因为市场、环境等各个方面原因形成，整体架构的搭建，以及教育技术需求，乃至于课程内容的组织都非常不成熟，甚至已经走偏。所以当前的整体教育方法理论需要研究重构。这涉及太多内容和细节，篇幅有限，虽然已经启动课题研究，在此实在无法论述。
本部分是TTPPRC模型中的一个组成部分，所以我们根据模型要素间相互影响，只设置两个前提，讨论3个问题。另外，本部分中的流量（Traffic）、包装（Package）、重复性消费（Revisit）指的是不同品牌产品发展影响的品牌级的要素。
两个前提是：第一，产品的研发以普及型教育为前提，适用的教学内容和教学方法必须具备在校内大班教学和校外小班教学等各类班型的通用性；第二，以注重认知和能力形成的人工智能教育目标为基础，更适用于义务教育阶段。
三个探讨的问题我用天、地、人来形容：天是顶层架构设计到课程内容和教学技术设计的研究方法，通过此方法可以搭建可持续改进的高效教育内容体系；地是可落地的教育场景探讨，编程和人工智能的强应用特性会让应用实践场景更加丰富；人是编程和人工智能教育的教学过程中能够让学习者更加高效学习的考量。
第一、关于课程体系研究方法的思考。
当前课程内容体系建立于各类学习工具之上，我称之为“工具化”架构。在这个架构中，很多方面都无法解释其合理性。例如多类编程语言学习的必要性？当然，这个架构最大的不足是忽略了义务教育阶段是以认知和能力提升为核心的教育目标，增加了学习难度降低了学习效率。
在经过了拼凑的1.0阶段、工具化架构 的2.0阶段，当前我们亟需进入符合素质教育目标的3.0阶段。那么3.0阶段的课程体系应该如何研发？在新的课程体系研发方法上，我们采用了“学习过程模型 – 核心能力模型 – 教学内容模型”关联设计的方法。
首先，在1.0和2.0阶段课程内容的组织存在的最大缺陷是没有课程组织规则，各品牌教学内容的组织可以说都是抄袭和拍脑袋完成，然后从教学内容去说明能力模型，课程研发顺序倒置。课程内容的组织应该源于教学目标和课程标准，教学目标又源于核心能力评价模型。所以在课程组织和评价模型上的逻辑次序应该是先有评价模型，根据评价模型中的能力要素和知识进阶特性定义课程标准，而后根据课程标准组织教学内容。
其次，在此前的评价模型研究过程中，往往采用专家模式。但是因为人工智能教育既有“计算机应用”属性又有“教育”属性，所以这个专家无论从哪个知识背景方面专家中选择都会有所偏颇，而高校专家又往往带有几十年中所固有的高等教育计算机科目内容思维惯性。最终无法取得一个广泛认同的核心能力模型。为了解决这个问题，经过探讨，我们最终采用通过总结绝大部分编程和人工智能学习过程，获知各个学习阶段的能力养成，并将之按照与计算机关联程度分为【强关联】、【可延展】、【独立形成】三个类别。
这样，由“学习过程模型”总结出了“核心能力模型”，根据“核心能力模型”定义个阶段的“教学内容模型”。理顺了教育课程体系的研究方法。
第二、关于人工智能教育的场景分析。
人工智能教育是以人工智能应用为最终阶段的学科，属于强应用学科，虽然主要的教学模式依然是传统的教室内教学模式，但不可避免的会出现其他类型的教学场景：
其一、研学实践模式，教育部《教育部基础教育司2019年工作要点》中明确提出：“继续实施中央专项彩票公益金支持校外教育事业发展项目，加强研学实践教育基地（营地）课程资源和服务平台建设，遴选推广典型线路”，在各类研学基地中，人工智能研学基地将成为未来几年的热门建设选项。
其二、人工智能体验馆模式，源于美式车库文化，深圳DIY协会2013年筹建的活动基地——柴火创客空间，2015年李克强总理前往视察，开启了创客教育时代，人工智能教育的应用不仅仅限于软件创新开发，更有展现力的是硬件创造发明，而人工智能硬件创新需要的工具设备不是家中或者校内都能够准备的，所以人工智能体验馆以及创客研发模式必将成为未来的教学模式之一。
其三、定制化人工智能创新辅导模式，包括软件产品开发、发明创造、专利辅导、人工智能社会实践辅导。
其四、玩具和教具教学模式，类似于当前机器人和创客教育。
以上教学模式教学方案源于人工智能教育课程架构，又各有特点，同时也是人工智能教育场景的有机补充。
第三、关于人工智能现场教学的核心要求。
由于编程和人工智能教育的学习特性，在一段时间内的持续性思考将会极大提升学习效率，而且在一节课上让孩子们跟着老师的思路思考，也将形成最佳教学效果，让孩子们获得独有的成就感，保持教学粘性。
实际上这也是线上教学和线下教学最大的差异，线下教学中更方便于孩子们的跟进持续思考，从而形成充实的课程体验，获得成就感。而线上教学由于节奏无法如线下教学的紧凑，又因为编程过程必须使用电脑，如果使用同一台电脑既观看教学过程又制作编程项目，会产生时断时续的情况，在初期好奇期渡过之后，不那么充实的学习体验和乏味的应用成就，就会成为最大的问题。
产品（Product）分析结论
亟需改进，任重道远。
5．成本（Cost）
对于最后一个要素，在商业模式决策分析中有着决定性的影响。在其他要素分析过后，各类战略路线基本确定，最终的商业模型确定依赖于不同的策略将产生的成本。
在此部分，按照TTPPRC模型，结合前几部分分析，通过成本分析对当前寒冬说情况做一个回应，也按照【趋势和周期】的预测对单位成本趋势做一个预测。
在成本（Cost）分析中与产品（Product）相关联的研发成本、与流量（Traffic）相关联的营销成本和与重复性消费（Revisit）相关联的运营成本，在不同阶段投入所产生的合理布局理性分析如下：
☆ 研发成本投入，作为全新教育行业的研发成本投入中，教育实验、师训实验的成本也应该划分在其中，在国际政策驱动期研发成本投入的产出效率评判不是产出内容的多少，而是是否有效组织了研发团队和流程，这样在后期的政策驱动期、口碑驱动期、一路狂奔期在产品（Product）更新换代中能够快速适应，并快速组织复制。
总结：迄今为止，研发成本的投入多寡不重要，研发团队和产品经理的成熟研发能力建设才重要，产品（Product）和适合产品的业务设计模型的扩张复制成本在规模扩张后，投入产出比必将持续降低，如果到了一路狂奔期随着规模扩张研发和复制成本等比例甚至超比例上升，那么在前期产品（Product）不稳定期间投入的研发成本意义又何在呢？
扩张期即将到来，产品升级时代亦将到来，研发成本的投入，考验一个品牌对初期市场的适应性和效率。
☆ 营销成本投入，这个不多做论述，因为无论线上抑或线下教育，在未来的扩张期，成本投入产出比必将更加高效。另外说一句，即便降低还是需要考量单位引流的成本，在天上掉馅饼的时候不一定用金脸盆去接，塑料洗菜筐也一样好用。
总结：营销成本当前是寒冬说几家编程线上教育品牌遇到问题的主因，不过按照【趋势和周期】预测，按常规分析，只要进入扩张期单位引流营销成本将低于其他教育领域，因为是顺势而为，但在同样编程行业中不一定具备优势，因为在扩张周期，我们更加注重的是规模，能够在一个逐渐出现的蓝海中占有的规模，而不是纠结于单位成本。
☆ 运营成本投入，在此提出一个概念——粘性客户覆盖成本，依然按照【趋势和周期】预测，当前家长报读由于规模尚未来到强品牌竞争阶段，但是大量报读需求出现后，各类教培机构以及IT企业等均有可能进入市场，新报读客户中不完全是新客户，他们依然非常可能报读之前了解并认可的品牌，当前各个先期进入品牌最主要的任务是布局，布局如何规模品牌覆盖，并且覆盖到的客户必须达到一定粘性，这就是在布局中产生的粘性客户覆盖成本。入校宣讲、组织赛事、低价体验等等当前看来均属于粘性客户覆盖成本。不过，此项成本与其他成本项目一样，布局到底投入多少成本，在达到最大规模的粘性客户覆盖的同时，成本投入对现金流的影响会否导致现金链断裂，这是各位创始人的经验决策以及融资能力决定的。
总结：花更少的钱，覆盖更多的粘性客户，是下一个阶段拿到市场份额的关键。
成本（Cost）分析结论
成本并非单独产生，成本的产生源于商业模式决策，商业模式决策又源于其他5要素的分析，所以成本是最后一个要素。前期成本投入与能否等到扩张期之间决策的博弈，只有等到2022年才能见分晓。
行业预测 & 投资机会
当前的少儿编程教育和人工智能教育行业远远未到固结期，发生变动的可能性远远大于不变的可能性。原因有三：
其一、产品（Product）和包装（Package）的早期不成熟导致的不确定性。由于产品定义尚未形成，无论是对于品牌方的产品包装抑或是对于客户形成的广泛认知都未形成，作为核心的产品发生的更新换代会导致新一轮的产品包装，而且必须经过客户检验和认可，这个过程存在着太多的不确定性。在先期进入的品牌中，尚有部分经过几年发展，依然没有形成成熟的研发体系和研发能力，包装（Package）可以抄袭，产品（Product）特别是在下一阶段精细化提升过程中更加关注学习者的产品更新换代，很有可能淘汰相当一部分品牌，甚至包括当前的头部品牌。
其二、大鳄尚未入场。在口子刚刚打开的过程中，随着政策影响力的提升，蓝海诞生过程中，教育行业内头部品牌，包括新东方、学而思等大牌教育企业的入场，以及天然与IT结合的BAT/TMD和其他软件企业都有入场的可能性。当市场急剧扩张的同时，粘性用户覆盖成为重要指标。
其三、当前的资源准备，包括研发资源、市场资源、教师资源远远还不能满足市场的需求。虽说当前少儿编程和人工智能教育市场已经发展到几百个品牌，但其所能提供的产能，进一步说是成熟或者可适应升级的产能能够覆盖的渗透率恐怕不足5%，在进一步说由于产品（Product）和政策的不确定性，能力复制水平特别是短期内能力复制的水平也不足以适应市场扩张的速度。如果，仅仅是低质量市场扩张，虽然用户体验不足，但全行业用户体验差异不大的情况下，不会有太大的问题，但当一部分用户拥有优良的用户体验效果，而另一部分用户却抱怨连连的时候，资源缺口会成为行业问题。同时也是行业机遇。
在这个寒冬说盛行的当下，我们再次回顾这张趋势预测图。
相比较2015年-2018年入场的各位同仁，我们摸着石头过河确实产生了很多的沉没成本，甚至拖垮了一些同行。但是口子刚刚打开，未来可期。
面对行业内整体唱空导致的集体低价，或者说回归理性，最低点进入一个即将爆发的市场，我想对于少儿编程和人工智能行业，没有比这个冬天更划算的投资机会了。趁低抄底，等待爆发。
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