新东方拥抱AI：大学事业部如何应用大模型？

自去年以来，AIGC浪潮席卷各个行业，大模型如何真正落地教育场景，成了新东方内部反复琢磨的课题。最近，在阿里云AI智领者峰会·杭州站上，新东方大学事业部P端产品负责人张辰分享了他们在这方面的最新探索，内容挺有嚼头，值得细看一下。

据张辰透露，通义大模型目前已经在新东方的学生体验、教学质量监控、教研内容研发等多个场景正式“上岗”。一个直接的结果是：学员满意度整体提升了3%。别小看这3%，要知道，以前想把满意度往上提1到2个百分点，得砸进去大量人力物力；而现在，借助大模型，几乎零成本就能做到。这背后到底是怎么玩的？

简单来说，AI在教育领域的价值，核心在于提升信息传递的效率。人类科学的发展一般是：从基础科学到应用科学，再到技术演进，最后找到实际场景落地。而AI本身具备理解、生成、推理三大能力。每个企业想用好大模型，先得想清楚自己的场景是什么，能不能把一个目标量化出来，让AI真正融入生产过程。人效上去了，决策成功率提高了，总成本自然就降下来了。

教育场景里，最需要关注的三个维度是：学生体验、教师教学质量、教研内容的研发效率和成本。拿学生体验来说，很多人觉得这就是UI好不好用、步骤多不多。但对新东方而言，学生买课的目的是学到东西，这中间需要跟老师、学管、客服反复沟通。沟通质量和沟通效率，才是体验的核心。以前我们也能监控沟通质量，比如让用户打分，但那是事后补救，等到发现问题往往已经晚了。想做到全流程、全量分析？根本不可能，人力和时间都不够。

有了AIGC，事情就完全不一样了。大语言模型能把所有行为、思考过程都转化成文本——电话沟通、线上聊天记录，统统汇成文字。这些文本和原本的课程文本一起喂给模型，再配合对教育场景的理解，为每一次沟通设计提示词，自动判断沟通的好坏：学生和服务人员的情绪状态、问题是否得到有效解决。最终输出分数、排名、主观评价。有了这套东西，各个部门才能有的放矢地去优化过程。从去年年末开始跑这个系统，学员满意度就提升了3%。而且这些沟通数据还能沉淀下来，帮每个员工学习改进自己的服务方式。钉钉提供了成熟的SaaS能力，我们也希望能把文档主旨、学员沟通数据沉淀下来，提升整个团队的输出质量。当然，目前还在探索，没到大规模铺开的阶段，算是个雏形案例吧。

说完体验，再聊聊教学。每门课背后都有视频、音频、教案、试题，这些表象下藏着大量知识点。借助AI，可以把现有课程拆解到每个知识点。学员上课时，如果在某个环节没跟上，那对应的知识点就是薄弱项。课后的测试、作业数据也能反映这些问题。以前老师不可能为每个学生定制改善计划，但现在AI可以做到千人千面。具体做法类似：把课程音视频、文本、试题、用户学习数据组合成标准prompt喂给大模型，让它输出学员和知识点之间的匹配关系。甚至我们还多想了半步：如果现有课程体系有缺口，大模型能快速发现，推动教研去补全素材。

与通义的具体合作里，我们通过通义听悟的能力，按章节自动给每个知识点打点，然后把打点范围内的文本做总结。以前学生听一节40分钟的课得从头到尾看，门槛很高。现在有了分段总结，学生能快速掌握主旨和关键知识点，学习门槛一下子就降低了。这种体验上的优化，还是挺领先的。

多模态方面，前两天刘强东用数字人直播卖货，我们也在数字人上做了尝试。不过实话实说，成本非常高，而且目前在教学场景里的效果还不太理想。边走边看吧，等技术再飞跃一步，才可能真正落地应用。

回到最初的问题：教育和AI怎么结合？传统教培行业发展了二三十年，随着AI技术演进，可能面临一次大变革。AI解决的是信息传递的效率问题。当信息传递的效率达到某个临界点，教学资源的普及率就会大幅上升，每个环节的教学效率都会迎来质的飞跃。这正是我们即将面对的变革。新东方大学业务部算是集团里最先趟这条路的，未来会继续探索下去。