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北京“双减”措施发布 家长退费仍遇三大难题
2021-08-19 08:33:48

 17日上午,北京市“双减”措施正式发布,针对本市深化校外培训机构治理的六大举措中收费监管等规定,记者进行了多方调查。

部分机构公布退费渠道

实际操作仍有“三难”

记者在昨天的走访中了解到,新东方、学而思培优、高思教育、VIPKID等部分校外培训机构已经明确了退费原则和线上线下退费渠道。新东方坚守“无条件按比例退费”承诺原则,提供有现场、电话、官网、微服务、APP等多种线上线下自助退费渠道;高思教育退费系统如常开放,家长可在高思教育APP里发起退费申请,7-15个工作日内可退费到账;学而思培优用户可以通过校区前台、学而思培优APP或拨打10108899人工客服电话等多种方式进行退费操作。

与此同时,记者了解到,在大大小小的培训机构退出或缩减市场的形势下,家长们作为消费者也同时面临退费“三难”。第一“难”是找不到机构和老师,这一类情况多发生于小机构或老师自攒班。家长们听到风声后上门要求退费时,发现机构已经一夜间大门紧锁,里面空无一人,平时殷勤联系的上课老师、收费的行政人员都电话关机、微信不回。遇到这种情况,家长们可拨打12345热线电话寻求帮助。第二“难”是机构找各种借口拒不退费。北京某著名英语培训机构声称自己不属于学科类培训,拒绝退费。其理由是:“给孩子讲英文动画片和英文小故事的,不属于学科类英语,是素质类教育。”另一家英语培训机构拒绝退费的理由则是“学习过半不予退费”。这家机构每3个月交一次费,因此家长们只能选择把已交费的3个月课程上完后不再续费。第三“难”是退费时变相缩减课时。某著名英语培训机构以境外外教老师在线培训著称,按照“双减”规定,此类业务在禁止之列,因此近期很多家长向其申请退费。但家长们发现,当初课程销售的时候是打着“买100节课赠送50节”的旗号,平均下来与同类课程价格接近,但退费时如果已经上了30节课,该机构只给退剩余的70节课,50节赠课不退费也不再给上课,家长们觉得很不公平。

记者在调查中发现,目前,市场上也有培训机构在转型过程中为家长提供自愿转课的选项。“鲸鱼小班”作为一家使用北美原版教材的青少年在线英语培训机构,针对“双减”措施中“严禁提供境外教育课程”的规定,陆续达成了转课方案,可以为鲸鱼用户以低于市价10%以上的优惠提供课程。

针对“退费”问题,在昨天的发布会上,市委教育工委副书记、市教委新闻发言人李奕表示,北京始终将风险防范放在突出位置,市区两级都成立了运转高效的专班机制,及时了解关注企业动向,第一时间掌握重要情况,协调机构妥善解决退费等问题,出台预收费管理办法,建设监管平台,做好风险防范。

校培机构人员可内部调岗

离职人员发放足额补偿款

受“双减”政策影响,学科类校外培训机构出现人员收缩和调整现象。对此,昨天的发布会上,市人力社保局有关负责人已经就全市统筹岗位安排作出了回应,而北青报记者从多家培训机构调查发现,部分机构也在积极进行内部调岗。豌豆思维在员工安置时本着“优先内部调岗,提供员工适岗培训,辅导职业发展”的原则进行,例如数学思维产品运营岗的员工,根据个人情况经过一定时间培训,可以调岗到编程的产品运营。同时,加强异业合作,推荐就业机会,强化安置,寻求区域劳动就业部门帮助,扩大就业安置范畴等。关于在职员工,豌豆思维表示,将会与在职员工一道,顺利完成已购课程用户的交付,并提供职业发展空间。

记者还从高思教育相关负责人处了解到,对于因业务策略调整而在岗位上受到影响的人员,高思教育也给予转岗、培训再上新岗等系列服务和指导,合理配置资源。比如,校区运营管理员工经过一个多月的业务培训可以转到游学活动策划领队岗进行工作。

多家培训机构转型做素质教育

英语境外课程转为“双语非遗课”

北京“双减”措施中明确提出,在全面规范校外培训机构的同时,要推动企业转型和创新发展。在“重拳”出击下,北青报记者调查了解到,不少机构已有了转型思路,并开始运作。由“学科培训”转向“素质教育”成为机构转型最为普遍的一条出路,不少机构开始转型做艺术、做科学、做乐高、做编程……

昨天傍晚,记者打开作业帮APP,无论进入哪个年级,无论点击“语文”、“数学”或“英语”频道,底下均已变成了“小鹿编程体验课”的入口。北青报记者了解到,作为北京在线教育领域“四巨头”之一,作业帮已于近期正式上线了小鹿编程、小鹿美术、小鹿学习力三款素养课产品;高思教育也明确“公办教学体系有益补充”,定位研发出了一套素质成长体系“高思万幂体系”,涵盖生态环保、世界艺术、非遗传承等八大领域;VIPKID已确定转型思路,将针对中国孩子推出“双语非遗文化素养课”,针对国外孩子推出“语言巴士”,其中,双语非遗文化素养课将融合中国非遗文化、风土人情、定制手工课和主题英语知识。该课程计划于今年新学期上线。

不少企业负责人坦言,“双减”政策下“去学科化”,如何花最小代价实现自身的优化调整,成为一项巨大的挑战。

 

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