根据Analysys易观监测数据显示，2017年第4季度中国互联网教育市场整体交易规模达768.6亿元人民币，环比上涨7.6%，同比增长59.6%。
Analysys易观分析认为，2017年第4季度互联网教育市场表现主要呈现以下特征：
1、K12教育、外语学习投资热度不减，素质教育、STEM教育等细分领域成资本新宠
据统计，2017年第4季度教育行业一级市场共发生了119起融资事件，其中有11起并购（含拟并购）及战略投资的事件，整体活跃度较第3季度有所下降，投资总金额则与第3季度不相上下。第4季度教育行业被一系列负面新闻缠身，儿童早教领域经历了一个小低谷期，但整体上K12教育和外语学习等领域保持了良好的投资热度，一方面资本多集中选择赛道内头部厂商，且高额融资多分布于中后期融资需求的领域，另一方面教育行业的资本渗透率在不断成熟中，投资机构开始更加关注企业的本质和真正具备的市场增长潜力及长期发展战略等。
与此同时，素质教育、STEM教育、艺术教育等在经过国外的有效验证之后，逐渐为国内家庭所接受和重视，行业整合加速且日益成为国内教育资本青睐的新宠儿，第4季度相关厂商融资情况表现不俗。如：10月8日，少儿艺术教育机构“艺朝艺夕”获得1.6亿人民币B轮融资；11月17日，主打青少年编程教育的“编程猫”获得1.2 亿人民币的B轮融资。此外，为促进教育的普及与公平，共享教育、公益课堂等近年来也是厂商聚焦的热点，“双师教育”也在前两年的沉寂之后重新受到行业的讨论。
2、注重大数据和AI的积累，不断深化科技赋能教育的程度
高新科技的发展与完善以及强大的数据支持为市场和行业的巨大变革带来机遇，随着大数据和人工智能、VR技术等在各行各业的应用和渗透，在线教育也更趋向于在学习方式与习惯等数据积累与分析发现的基础上深度理解每一个学习者的需求，实现个性化和精细化的课程内容设置及相关服务推送。VR、AR等技术则带来了更强的体验感和沉浸感，通过科技手段将抽象的知识具体化、场景化并生动呈现在学生面前，为实操性强和场景化要求高的学科实现在线互动创造了条件。
随着人工智能与教学场景进一步深度融合，各大厂商纷纷推出自己的教育智能研究室或教学辅助系统来为智慧教育加码，如英语流利说在今年10月成立专门研究英语学习的人工智能实验室并推出AI老师“懂你英语”；51Talk为给用户带来全新的英语互动学习体验而与瑞典的新一代儿童智能机器人“ARMOTO”达成深度合作；学而思网校也发布了其IDO2.0个性化学习体系，运用人脸识别、语音识别等技术为学生打造多元化的在线学习闭环。此外还有学霸君的“高考机器人”、百度的AI产品“教育大脑”等。
当在线教育越来越多的细分领域被深度挖掘，覆盖的教育内容和用户类型也越来越广时，预计未来大多数厂商都将借力科技赋能教育的机遇，致力于在产品、教研、用户三者为中心的生态体系内实现为每一位用户打造1对1的精细定制化在线教育服务，满足用户差异化、多样化、深层次的学习需求。
从本季度互联网教育用户角度来看，教育类App仍以中小学类教育、儿童教育两大二级领域为主，但整体表现各领域涨跌明显。进入12月以后，学生的作息和各类日常安排早已经稳定下来，课程学习和课后练习等内容成为常态，加之第四季度处于年末，各大学校也即将迎来各学科的期末检测，学生群体会根据自身情况进行对应学科的复习和查漏补缺。此外，12月份还伴随着一年两度的大学英语四六级考试，期末时的脑力迸发与高强度的临时抱佛脚。因而第4季度因其刚需性，中小学类教育APP、学习工具和外语学习类APP使用频率明显增多且用户粘性较强，使得本月榜单中这三个细分领域月活人数明显上涨，与之相反的是，儿童教育、教育平台和职业教育等领域整体来看，月活人数普遍表现出下滑趋势。根据Analysys易观千帆最新数据显示，2017年12月中小学类教育领域整体月活用户达到11104.5万人，儿童教育领域整体月活用户达到5156.1万人。
具体从2017年12月互联网教育领域移动APP月度活跃用户TOP10来看，根据Analysys易观千帆数据显示，作业帮以6214.5万人月活用户强势占据12月教育领域移动APP榜首，第4季度整体用户月活人数也保持较高速增长；小猿搜题则以2304.8万人位居第二，一起作业学生端则以1837.8万人位居第三。这三个App都属于搜题类应用，可以窥见的是，在第4季度的日常学习中，课程作业和课后练习仍然是学生们每日必不可少的功课，加之期末检测、统一考试季的来临，各学科的全面复习和查漏补缺任务不断加重，搜题类应用使用场景明显增多且用户粘性增强，伴随着学期的结束，用户需求的暂时性爆发式增长，此类型App也迎来用户月活人数较大幅度的增长。
易观千帆“A3”算法升级说明：
易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法，使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程：1、采集端：升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API；通过机器学习算法，升级“非用户主观行为”的过滤算法，在更准确识别的 同时，避免“误杀”2、数据处理端：通过机器学习算法，实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等3、算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源，训练AI算法机器人，部分指标的算法也进行了调整。
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