如何更好地保障质量?朗播网将提升质量的核心聚焦在了教研上。我们独家对话朗播网联合创始人&副总裁金晶，听听这个系统背后的男人如何解读朗播网的内核力。
直面传统教研的误区，教研可不是瞎搞的
“很多传统的教研方式在我看来，就是很Low的。”
面对着金总，他很直接地表达了自己的想法，“朗播首先不是一个依靠服务的培训机构。”他认为传统的语言培训机构存在着如下的问题：
1.课程的系统化程度差：各个学科之间交叉，但未得到涵盖
2.传承性很差，因为没有标准就没法传承，所以很多的老师经验是没法传承下来
3.口口相传(主观性)非科学性，是不可验证的
教师讲课是一种劳动密集性行业，而但凡这样的公司最终都会遇到产能不足的问题。没有那么多的好教师怎么办?只能牺牲品质。而这样做的后果是，口碑下降、生源流失，导致恶性循环。
而究其根本，这是传统“批课型”教研所导致的，这也是朗播网之所以要花大力气做好教研的初衷，也是我们前期花了大力气去搭建壁垒的原因。
教研意味着Teaching&Research，即教研要做的是研究+研发。讲义标准、课件标准不等于标准化。
标准化“建模”：从名师经验化到数据驱动的优化
“教研的本质就是要建立标准模型，这是一切技术的基础。”
回到之前的一个话题，朗播做的不是简单地把课程从“线下”搬到“线上”，而是将优秀老师的经验形式化，用科学的流程把所有学习内容产品化。因为只有这样才能解放人力，实现学习内容标准化，确保学习效果，提高学习效率。
名师的经验化其实是朗播产品最开始实现标准化的基础：朗播网基于语言认知的基础理论，并结合国内若干优秀教师提供的教学经验，定义了适合中国人的一套语言能力测量模型，并设计了良好信度和效度的测量题目。
朗播网自主研发的能力图谱
朗播开始做的是名师的经验的标准化，但是其实在17年我们开始对外说的是“经验形式化的数据修正”，难道这意味着老师的老师的经验不对吗?不是的，其实老师的经验是不准，而随着朗播网累计的学生数据越来越多，不断的修正和迭代这个模型。
数据化如何推进教学质量的提升
“任何行业都会向智能化和信息化过程转变：一切的问题都可被数据证明和修正”
数据化从根本上把“觉得”可视化：
第一从从老师授课层面而言：1.老师讲课中的存在问题的原因可能是如下三方面：老师不够重视;老师以为重视了其实还是不重视;老师觉得重视了，但是学生没听懂。2.老师授课过程中选择哪些例题更典型、更有代表性，这其实是无从验证的。
这些问题单凭感性的经验是不准确的。而数据在这个过程就可以发现问题，避免“觉得”而是用定量的方式去发现。
第二从学生练习层面而言：我们发现传统的机构，说得最多的就是“上课”，但就朗播网而言，是有前端的测评系统+后端的智能训练系统，学生的行为数据、练习数据是时时被记录和反馈的，学生的练习数据反过来在授课方面帮老师归因，为老师找到解决方案提供支持。
朗播网用户后台
这就类似于医院的血常规化验单，每一项指标都有一个可以量化的值，参考每一项可量化的值，医生可以发现自己在治疗方法上哪些可以优化，病人根据化验单吃药并定期复查。
教研需要改变，行业需要分享
我们深信：教师转型，不是个体的问题，而是整体系统的问题!
“之所以做数据化教研系列活动，是因为希望和业界分享我们在教研问题上的经验。”金晶在谈及朗播网数据化教研系列活动时说。
以朗播网的老师为例：老师们基本上都是古典文学或者是语言专业，对他们来说，产品化、看数据这个过程也很痛苦，但是随着每周分享、学习和总结，现在老师们甚至会向研发人员提出：我还想看看某个地方的数据是什么样子，这其实就是一个被动接受到主动认知的过程，是我在他们身上看到的成长。
朗播网教研团队
我从来不喜欢用颠覆这个词，但我们却坚信：互联网和信息化一定给各行各业带来变化，老师亦然。
用互联网的方式去管理老师，传统的机构就是上课、备课，但在朗播我们希望老师可以多维度思考问题。在朗播会有非常明确的项目进程，对老师提供系统化的帮助：团队的预期和发展进度，团队中的一员，各司其职，不是以单体的形式存在，经验是可以真正传承下去的。
成文期间，朗播网11周年庆典的活动如火如荼地在进行，下一场的教研活动也即将在上海开展。这个走过11年的公司在创立的前几年，花了极大的物力做底层产品的设计和构建，花了极大的人力认真做教研和教学产品。
那么未来在在在线英语学习这个赛道，默默耕耘的朗播网，会不会就是下一个领跑者呢?我们拭目以待。
