大模型及其应用系列第八篇——大模型在教育行业的应用案例

传统教育领域一直存在一个棘手的“不可能三角”：规模化、公平化与个性化三者很难兼顾。我国教育体系在规模与公平上已经走得很远，但个性化教学仍是短板。大模型技术的出现，正在为这一困局带来真正的转机——从自动评阅到听说考试，从体育测评到精准教学，AI正在深入教育的每一个环节，逐步改变传统模式。

01 AI+教育发展概况

大模型在教育领域已经深入渗透到校内外各个阶段——学前教育、基础教育、高等教育全覆盖，广泛应用于自动评阅、听说考试、理化生实验、体育测评、精准教学等场景。当前，我国面临的核心挑战仍是前文所说的"不可能三角"：如何在规模化与公平化的基础上，实现真正的个性化教育。AI作为模拟人类智能、辅助决策并部分替代人力、拓宽人力边界的智能工具，正通过深度融合赋能教学主体、教学载体和学习主体，从而在保障普惠教学质量的同时，逐步实现教育的个性化突破。

在政策、资本和用户关注的多方推动下，AI+教育已在校内外多点落地。从学段来看，中小学阶段的应用成熟度最高，尤其是校内考试测评场景成熟度领先，其次是教学应用；校外场景中，居家学习已经达到高成熟度。语言学习整体成熟度也较高，因为这类场景对多模态数据要求相对较低，学习标准也较为统一。相比之下，乘人教育和早幼教阶段的AI应用成熟度偏低，主要原因是乘人教育内容与目标多样化，高校学科知识图谱构建难度大，职教及兴趣培训知识点分散，模型构建困难。

02 AI在自动测评方面的应用

自动评阅的核心流程分为四步：首先将纸质试卷扫描为电子图像，完成客观题自动评分；其次对主观题数据进行预处理，核心是文本识别与转换；然后进入评分环节，生成评分模型后完成主观题评分，不同场景对精度要求不同；最后汇总所有评阅数据进行数据分析。受技术限制，当前中英文作文的自动评阅比较成熟，而文、理科大题只能覆盖较低年级，未来随着技术提升和模型优化，覆盖范围有望进一步扩大。

智能口语测评系统已参与多省市英语听说考试的批改，有效解决了传统人工评分组织难度大、主观影响大等问题。中英文作文评阅功能主要基于OCR、数据标注、大语言模型等技术。基础功能包括文字检错、单词拼写检查、词汇用法等；高级功能则拓展到语义理解、结构评价、优秀例文推荐，甚至能分析文章立意、上下文逻辑、跨学科内容，并给出个性化优化建议。

从2020年起，体育测评项目更加灵活多样，篮球、足球等运动逐渐纳入选考范围，过程性评价开始受到重视——比如上篮动作是否标准。传统的人工和传感测评无法完整、高效且公平地完成这类任务。AI视觉方案通过采集人体骨骼关键点，实现动作识别与判断，逐步成为主流方案。

格灵深瞳作为行业领先的人工智能上市公司，在智慧校园体育领域打造了研、学、练、赛、评、考一体化的教育生态系统，覆盖教研、教学、训练、测评、考试等多种场景，提供贯穿学生成长全周期、涵盖100余项运动的智能体育教育平台。2024年，北京市体育中考从8选3变为22选4，新增的14项运动包括足球、篮球、排球、健身长拳、健身南拳等过程评价与姿态分析类项目，对精确动作捕捉和数据分析要求极高。格灵深瞳的体育训考系统成功落地北京多区体育中考，覆盖近10个考场、数万名考生。单日考试人数超过2500人，平均考试时间较使用前缩短三分之一，裁判人数减少60%，准确度大幅提升。

03 AI在精准教学上的应用

精准教学是指在行为采集、学情分析、知识图谱等技术支持下，通过跟踪、记录和分析学生学习过程数据，为教师的教学设计、教学决策等环节提供科学依据。数据主要产生并流转于课前、课中和课后三个环节。课前，教师可基于历史学情数据调整教学资源，高效形成班本课程；课中，在智慧白板等硬件加持下，教师能快速获取后续优化所需的数据；课后，教师结合知识重点与班级学生分层、薄弱点，精准下发个性化专题作业，并借助OCR技术实现智能评分与数据归纳，动态更新学情数据。

华中师范大学自主研发的“小雅”平台是一个云端一体化智能教育SPOC平台，构建了以课程知识图谱、智能问答、智能推荐等模块组成的混合教与学环境，形成数据驱动的备、教、学、测、评、督、管服务体系，实现了教学理论具象化、教学设计标准化、教学行为数据化、教师评价精准化，全面促进大数据、人工智能与高等教育教学的深度融合。该案例入选了教育部首批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例。

学而思九章大模型则实现了拍照答疑与智能辅导。学生通过九章答疑App拍照上传数学难题，“小思老师”不会直接给出答案，而是先分析题目考察的知识点和形式，引导孩子一步步思考如何解决问题。例如面对数学应用题，它会先询问学生对题目的理解，逐步引导思路，帮助学生建立解题思路。“小智老师”则针对具体困惑，给出详细的分步骤解析。这种方式让学生明白解题原理和思考过程，避免直接抄袭答案，培养真正的思考能力。个性化学习方面，九章答疑采用苏格拉底式提问法，通过连续问题引导学生深入思考，实现知识的“内化”。过程诊断模型能够即时监测学习进度，每次讲解结束后自动总结内容，并基于对话推荐相关题目拓展知识点。此外，该应用还内嵌心理辅导大模型，为学生提供情感陪伴和心理疏导，缓解学习压力，提高学习动力和效果。目前已在河南数据集团、北京宏志中学等多个平台和中小学试点应用。

襄阳市樊城区长征路小学借助AI技术助力教学全流程。在集智备课中，AI整合优质教学资源生成动态教案，自动生成分层习题库，减轻教师重复性劳动。课堂上，AI生成的动画让学生身临其境；作文讲评时能即刻生成批注建议；数学课堂上，AI系统实时分析答题数据并推送分层练习。课后学情分析平台自动生成报告，帮助教师调整教学策略。实施后学生课堂参与度提升35%，教师备课效率翻倍。