AI大模型赋能智能化教育，人才培养还能仅靠课堂吗？

原标题：AI大模型赋能智能化教育，人才培养还能仅靠课堂吗？

AI与教育碰撞，启迪教育新纪元。当下，人工智能不仅成为了教育发展的催化剂，在现实与虚拟之间搭建起桥梁，更将引领教育机构进入智能学习的新时代，给个性化教育点亮方向，为国家培养独立思考、充满创新精神的多功能型人才。科技风口之下，AI与教育会碰撞出怎么样的火花？大模型又将怎样颠覆教育类学习产品与产业链？

6 月 14 日下午，由腾讯云、腾讯教育、多鲸联合主办的「发现教育新势力」第四期论坛在线上举办。第四期论坛上，想象力教育创始人鲍剑文、赶考状元创始人周强、赛先生创始人兼CEO卢申彪、趣配音CEO谭美红、深蓝学院院长兼联合创始人赵松，五位来自素质教育、语言教育及职业教育等多个领域的专家学者、商业领袖和创新精英嘉宾，共聚云端，在线探讨人工智能在教育教学与人才培养中的应用。

作为一家以智能教学为品牌特色的全球性英语学习机构，自2004年开始，Imagine Learning就着手开始了人工智能知识性学习的研究。时至2014年，在短短十年时间里，Imagine Learning已经在全球拥有15000多个校区，拥有超过100亿美元市值。2014年，想象力教育开始与Imagine Learning合作引进中国，并进行本地化发展。到2019年，想象力教育已在中国拥有超过730家大型校区，服务学员超过24万人，形成了一个高度智能化且与国际接轨的智能化校区网络。

鲍剑文提到，早在2001年，他就在英国创立了全球第一个中文学习的智能化教学平台。回国之后，他创建了以创新创意为核心的产业化平台。这种创新精神也融进了想象力的文化血脉。想象力教育所有教材内容都属于公司原创，拥有数百项著作权、商标和专利等。鲍剑文个人获评「寻找未来独角兽」的十位企业家之一。种种荣誉加身，而鲍剑文本人最乐于见到的还是学生实质性的成长。他提到，在想象力教育十几年来对于贫苦地区孩子的资助与帮扶过程中，人工智能等新兴科技的力量功不可没。

想象力教育的智能教学体现在多方面。自研发的人工智能自适应系统为学生提供了个性化的英语学习体验，「100个学生就有100种课程」。而在教学资源上，学生语音识别、人机对话互动成为激发孩子学习兴趣的亮点。鲍剑文展示了一段动画。画面中，当孩子开口说出「sit down」时，小瓢虫就会在房间「听从命令」坐下。卡通风格的动画与智能互动的学习方式，不仅培养了学生自主学习、逻辑思维、社交沟通表达等多方面的能力，更让英语学习过程充满趣味性和想象力。

鲍剑文指出，在当前国家政策中，明确提到「积极探索利用人工智能技术」 ，「以体验式、探究式、项目式、综合性学习为主要方式」改善学校教育。因此，想象力教育为幼少儿开发了有趣有效的学习系统以及智能化教辅，并在线下教学中辅以情感陪伴体验，打造了一个「智能系统＋老师」的「有温度」的学习体系，在业务上迎来了爆发式的增长。

鲍剑文认为，智能系统最大的魅力就是能实现「因材施教」，针对每个学生的学习情况展开个性化辅导。以海量数据搭建而成的智能化学习系统，将教学内容分难度、分层次梳理出学生知识点的学习图谱，既能够帮助学生巩固薄弱环节，又能够帮助学生对解题方法和技巧举一反三，为学生家长减轻负担。而搭建这样一个智能化的平台，鲍剑文在视频中展示到，背后缺不了一个高精尖的、有激情、有活力的国际化教育人才团队。对于学生来说，如同「学管师」一般有温度、有脉络触达的教师关怀，也是在成长过程中必需的「情感属性」的养料，是想象力教育在研发智能教学系统之外同样重视的内容。

最后，鲍剑文对于ChatGPT在英语教学研发上的应用做出介绍。早在2016年，公司就投入了数千万资金研发基于神经网络的人机对话系统。在经受疫情冲击之后，更加先进的人机对话系统现也在研发之中。大量开源ChatGPT的出现大幅降低了人工制作绘本、动画的资金和时间成本，极大地提高了内容生产效率。如果将ChatGPT这个强有力的工具纳入到智能化教学和服务平台中，将大大推进教育的学习效能。然而，鲍剑文也观察到ChatGPT的生产内容，对于孩子的情感教育和品格培养成效不佳，这其中就需要发挥人的能动性，激发孩子的创造力和想象力，为教育添上一笔情感和温度。

作为国内领先的全科智能化学习平台，赶考状元对智能化学习系统已经有了多年的研发和应用基础。周强指出，教培行业的未来市场必将是智能AI设备与综合教学模式相结合的市场。如今，AI技术已然非常发达，从前被认为难以企及的技术壁垒纷纷被攻破，包括现在大众所熟知的OCR识别技术、TTS真人发声技术，以及最新的AI知识点标签技术、坐姿检测技术、NLP语音识别技术和AI切题技术等。这些技术结合了大模型算法和底层开发，产生了许多令人惊艳的应用场景。

周强介绍了其中的几个重要场景。首先，赶考状元开发了知识图谱学习法，通过大模型对孩子的知识点进行深度标签化，并自动推荐相应的薄弱环节。以红、黄表示掌握程度，绿色表示掌握程度可以进行个性化学习，以实现精确的学习时间安排。其次，还开发了智能测评系统，可以根据孩子的版本进行测试，了解他们对各个知识点的掌握情况，并自动区分难度系数。该系统还可以分析知识点的分布情况和进步情况，还可以与全国范围进行对比。大模型还可以通过训练算法来预测孩子的进步情况，提供针对性的建议和随机性训练。这样，孩子可以「把时间花在刀刃上」，巩固不牢固的知识点，将不需要的部分选择性跳过，实现高效学习。

周强提到这就是自适应学习的概念，这个概念已经存在一段时间了，但在教培行业中得到了很好的应用。

接着，周强介绍了AI智能试卷分析系统和作文批改系统的应用。他表示，赶考状元是最早提出智能试卷分析系统概念的公司之一。与传统的试卷批改不同，系统通过拍照识别孩子试卷，并实现自动切题和打标签。系统将模拟特级教师的角色，分析出试题中的薄弱环节，并将错题自动加入错题本。通过智能语音识别系统，将标签准确度提升到高水平。

例如，在理科方面可以达到98%的准确度，远高于传统搜索模型的准确度。此外，智能试卷分析系统具备多学科、跨学科的能力，涵盖了数学、政治、历史、地理、科学、生物等多个学科。在文科方面，语文作文批改系统可以快速发现书写错别字、找出优秀的词句，并给予得分。系统还可以生成全面的评估报告，包括切题程度、中心突出、内容充实、思想健康等多个维度的测试。类似的系统还应用于英语作文批改和口语评测，实现了全方位的测评体系。

精细化的提升和个性化的查漏补缺，为教育学习带来了颠覆性的创新。而这些智能教育的解决方案，已经在实际场景中得到应用，为学生提升成绩带来了显著的效果。

此外，赶考状元正在开发应用于教研领域的大模型系统。系统可以通过AI大模型自动升级教案，并自动书写课程脚本。此外，还可以结合虚拟AI人物，通过技术手段改造老师外形，创造出酷炫、帅气的虚拟老师形象。系统还可以快速进行题目录制，并通过TTS技术将文本转换为音频。虚拟AI老师的角色可以促进学习过程，大大提高教师的课堂效率，并优化课程制作体验。

周强透露到，自研的AI讲题技术已经进入后期阶段，即将上线。该讲题技术包括针对孩子高频错题进行讲解，并采用对话式的互动方式进行交流。系统不仅会告知孩子正确答案以及思路，还可以进行情感上的简单交流。

最后，周强介绍到，AI赶考状元在教育领域已经在很多方面实现了商业化应用，AI工具已经有30多款应用于智能学习系统中，包括在线学习和传统教学。与此同时，赶考状元也计划将大模型的底层能力与自身的内容和二次训练相结合，实现了多项技术突破。

近来，教育部等十八部门联合发布《关于加强新时代中小学科学教育工作的意见》，深入开展科学教育提上日程。作为STEM教育其中的关键一环，政策助力为STEM教育发展插上翅膀。在这趋势之下，如何让STEM教育软硬件双轨并行，健康、规范地将行业规模发展壮大？

作为一家以素质教育为业务的教育公司，赛先生在STEM市场已然耕耘多年。

赛先生创始人兼CEO卢申彪建议，对于准备进入STEM行业的创业者来说，首先需要思考的是STEM教育市场的潜力。他首先提出了一个关键问题：STEM教育市场到底有多大？他指出，根本原因还要到与家长、销售人员、老师和班主任的交流中去找寻，因为他们是行业实际运行中的一环，能够提供更有价值的反馈。他认为，要以三个问题以评估客户和家长对STEM教育的认知和需求。第一个问题是什么是STEM教育；第二个问题是为什么孩子们今天需要学习STEM；第三个问题是为什么现在就要开始学习。能够回答出这三个问题的家长，更加有潜力和能动力为孩子的STEM学习投资。

根据卢申彪多年的实践经验和与同行的交流，他指出，目前STEM教育市场主要集中在北上广深等一线城市，尤其是华东地区。同时，华南地区和二线城市也逐渐崛起。他预计，在素质教育政策鼓励、校内外互动模式、家长认知水平平均层次提升和其他利好因素作用下，STEM市场可能会像学科市场一样迎来快速增长。

接着，卢申彪探讨了在STEM教育市场中如何结合自身优势选择切入点的问题，并对线上和线下两种模式进行了对比。

针对线下模式，卢申彪提到了其场景化的优势。线下教育能够提供更丰富的场景和多样化的体验，同时也通过面对面的互动建立起信任关系。实体门店为线下教育提供了更多与客户面对面接触的机会，更多的平台和渠道，因此线下教育的获客方式相对线上来说更加多样。

对于线上教育而言，卢申彪先生强调了方便性和成本优势。线上教育需要满足家长更加方便、省力和经济的需求，因为家长普遍认为线上运营成本较低。此外，线上教育机构自身的优势在于管理团队和组织更为容易，并且供应链组织更加便捷。

他总结道，无论是线上还是线下，如果在体验或学习效果方面能够提供超越他人的优质感受，将是关键。投入在体验场景的建设，如线下教育场馆的设备和空间设计，提供沉浸式的体验，才能令学生和家长印象深刻。此外，还应当给出「让家长看得见的学习效果」，来持续性吸引家长。在这些方面，产业变革和技术的驱动力不可或缺。

而赛先生作为线上教育机构，正积极探索着更多新领域融合以提高教学质量。首先，通过人工智能技术在客服方面进行了部分代替，取代了部分客服和班主任的工作。站在教学端的角度，赛先生也引入了人工智能助教，帮助教师实现更好的教学效果。其次注重学员体验，探索人工智能技术如何成为学员的学习伴侣，使其扮演学生的发明助手，承担百科全书的伙伴角色。

谈及STEM教育的市场规模，他认为相对于学科教育来说较小。因此，更应该充分融合和相互拥抱，将各自优势最大化。在线下，展示产品、建立与客户的连接，提供销售服务以及进行部分教学工作，还可以举办赛事和活动。此外，由于STEM教育需要大量教育和物料，线下也可以承担一些物流方面的任务。线上则能更好地进行课程交付，保证学习效果，并建立学习社区，让更多孩子能够进行全国范围内的讨论，而不仅局限于班级或校区内。

在这样的市场环境下，STEM教育需要思考如何利用技术发展来提升企业运营效率和用户体验。AI替代教师即是第一步，通过AI实现比真人教师更好的学习效果和个性化学习。同时，也要充分发挥真人教师的作用，以科技赋能教师。另一方面，在硬件和供应链方面，可以考虑通过技术发展进行升级和改进，例如智能硬件在钢琴和美术领域的应用。

在硬件市场方面，赛先生正在推动降低客户的「尝试门槛」，包括认知和购买的门槛，激发孩子和家长的兴趣。因此，赛先生选择通过硬件切入市场，并将内容作为服务手段。硬件产品展示学习效果和能力，而内容则能够留存用户，激发孩子的自学兴趣。

卢申彪认为，与传统教培行业相比，STEM赛道确实具有巨大的发展潜力和增长空间。随着标准化程度的提高，市场集中度也会增加。从长远来看，有几类企业会在竞争中脱颖而出。

第一，是技术领先型企业。这种类型的企业具备先进的技术或教研能力，能够在行业中投入最优质的产品。这类企业在市场上必定能够分得一杯羹。

第二，是成本领先型企业。其在供应链端具备显著优势，产品具有较高的性价比。这使得企业能够为更广泛的市场和用户提供服务。

第三，是用户亲密型企业。它们能够满足行业中大多数人的需求，并提供个性化的服务。这类企业在与用户建立密切关系方面具有优势，相对于大型品牌来说，用户更容易信任这样的老师、品牌或机构。

基于以上三点，卢申彪建议STEM创业者在选择未来的发展方向时，可以根据自身的优势和市场需求来选择最适合自己的方向。

随着ChatGPT的火爆，此技术也为教育带来新的机遇，正逐步改变教育格局，推动知识生产方式积极变革，并助推教育数字化转型的持续性建构。ChatGPT与教育行业的深度融合，人机协同助力英语学习方式的智能化转型。英语趣配音是由杭州菲助科技有限公司开发的英语学习软件，通过给不同类型、不同时间的视频配音，让英语学习充满趣味。

英语趣配音创始人兼CEO谭美红指出，英语趣配音的产品设计理念是「兴趣是最好的老师」。她指出，现在70后、80后，甚至是90后00后都遇到英语学习困难的情况，特别是在发音和口语方面。谭美红参考了二语习得理论，通过整合声音、场景和文字来加强学习体验。她认为，听和说是学习的基础，应该在进入更高级的读写学习之前掌握。通过将「场景+声音+文字」结合起来，学习者对内容的记忆会更加深刻。动画片、电影和动漫等多媒体内容在语言学习中具有较高的可理解性，有助于创建纯英文学习环境。

谭美红提到其英语趣配音的整体定位是练口语，为此团队开发了一个智能学习生态系统。这个系统通过AI智能评估，为学习者提供即时的配音评分和反馈，并针对需要改进的单词和句子给予建议。学习者最终会收到一份包含准确度和流利度评估的全面学习报告。

谭美红还讨论了将GPT技术与英语趣配音相结合的可能性。她分享了GPT的三个主要特点：首先，GPT集成了丰富的知识，尤其是基础和通识知识，可以作为个人的学习助手。其次，GPT具有强大的学习和推理能力，例如GPT-4的能力与斯坦福大学的顶尖学生相当。最后，GPT具有广泛的应用领域和深入的知识库，且易于使用和扩展。

在语言学习方面，ChatGPT非常适合作为学习助手，可以嵌入到英语趣配音的应用场景中。ChatGPT能够生成高质量的各种类型的绘本，这些绘本深受用户喜爱。此外，ChatGPT还具有角色扮演和对话能力，英语趣配音利用这些能力推出了AI外教。AI外教能够提供外语对话，并逐步引入主题课程，包括商务口语和托福、雅思等考试准备。

谭美红进一步指出，从为B2B机构提供定制版AI外教的角度来看，根据机构的具体应用场景，可以量身定制相应类型的教学内容。她坚信，与聘请真人外教相比，使用AI外教在性价比上具有明显优势。AI外教具有无限的耐心，可以持续地与学习者进行各种类型的训练。而且，AI的加入能够使学习过程更加有趣，同时也促进了教育公平，让更多人有机会接受优质的语言训练。

ChatGPT已经在人才和组织的思维层面开创了人机协作的新纪元。谭美红指出，当前创业者的技术能力虽然显得至关重要，但随着时间的推移，这一因素将变得逐渐无关紧要。这是因为ChatGPT这类先进技术将能够协助人们完成各种技术性任务。作为创始人，对未来的深刻洞察、坚定信念以及强大的适应力和毅力，将变得更加核心和珍贵。这种所谓的愿力和心力将是创业者成功的关键。

对于初创团队来说，利用合适的工具具有重要意义。工具可以协助团队在探索创新方向时提供指引，加快对创意的优化和产品的改进，并在获取资源方面提供便利。

至于未来的人才培养，既需要学习和熟练掌握各种工具，又需要积极思考和探寻新机会，为自己的职业生涯发展奠定基础。此外，在适当的时机，投入时间和精力去培养自己成为一名提示工程师（prompt engineer）。

谈及在英语趣配音教研方面的投入，谭美红表示将继续引入相应类型的绘本，还会利用ChatGPT生成制作绘本，有了AI加持，一天能够完成四到五个左右的绘本，这极大地提升了生产效率。AI外教的加入，使得人力成本降低，用户购买价格也会随之降低，将有力促进教育公平。

随着人工智能行业的飞速发展，培养和储备高技能人才变得至关重要。产教融合愈发深入，学校与企业的合作已成为一种关键的人才培养策略。深蓝学院是一个典型的例子，它于2017年6月在中国科学院自动化研究所的支持下成立，致力于培养符合企业需求的前沿科技人才。深蓝学院主要关注人工智能、机器人和自动驾驶这三个前沿领域，并已推出40多门系统性课程。在课程设计过程中，深蓝学院首先分析企业对人才的需求和能力模型，然后从这些模型中提炼关键要素，并结合人工智能学科的特点来构建最终的课程内容。

深蓝学院联合创始人赵松强调了AI技术在实际应用中的两个核心特点：精度和场景的容错率。他表示，尽管AI技术的精度正在逐渐提升，但在许多应用场景中，它尚未达到极高的精度。然而，这并不妨碍AI在某些对技术容错率较高的场景中得以应用。例如，在电商平台，即使AI推荐系统的精度不是很高，电商公司仍愿意大量投资于AI技术，因为即使精度提高1%，也可能为公司带来数十亿甚至数百亿的营收增长。

赵松进一步分享，场景容错率较高的应用主要包括商品推荐、创意设计和酒店人脸识别，而场景容错率较低的应用则包括自动驾驶、医疗和工业制造。以医疗机器人为例，如果精度不高，那么在执行手术时可能会危及病人的生命。

然而，AI技术落地的这些特点也使得在实际部署过程中面临一些问题。赵松指出，AI算法在实际应用中可能面临的问题包括场景不适应、设备算力不足和硬件存储空间有限。这些限制在手机、汽车和其他设备上的应用时尤为明显。因此，企业在招聘AI人才时，通常寻找具备算法设计能力的人才，并且希望他们具有工程化的技能，包括编码、调试和优化。

赵松关注到，当前企业对AI人才的需求与候选人的实际能力之间存在差距。企业寻求具备强实战能力和能直接解决问题的人才，而候选人往往在理论基础和工程能力上表现不足。这部分原因是因为高校的教师往往对AI技术的接触较少，并且缺乏实际经验，他们的教学更倾向于理论。

为此，赵松指明了三个AI人才培养的破局路径，首先是强化工程能力，其中包括强调AI算法工程师也是工程师，重点培养他们的工程能力；其次是着重理论与实践相结合，做到「知其然，知其所以然」；最后是增加实习经验，让学生多实习，以了解企业对人才的实际需求。

对此，深蓝学院的实践是，通过采用两个模式来实现这些策略。

一方面，学院与企业联合开设课程，三分之二的讲师来自具有丰富理论和实践经验的企业资深工程师和管理人员。同时，深蓝学院的全职工程师与企业紧密合作，根据企业的人才需求模型设计相应的项目，并将这些项目整合到课程中。这种方式通过结合企业经验丰富的讲师和精心设计的实践项目来培养更符合企业需求的人才。

另一方面，与企业保持频繁互动的重要性。深蓝学院经常与企业的人力资源和技术部门沟通，了解其人才需求，并根据收集到的信息和AI学科的特点调整和更新课程。这种闭环反馈机制确保了深蓝学院的课程能够及时适应企业的需求，基本上每年都会进行一次课程更新。