（报告出品方：国金证券）
1、AI+教育：劣异教育资源范围化、公平化、赋性化
1.1AI 改造教育素量：科技代替拓展人力边界，真现劣异教育资源范围化、公平化、赋性 化
传统教学形式存正在赋性化教育取普惠教育之间的矛盾。AI 相较于实人老师具有老原劣势 （范围化条件下），因而 AI 代替人力的历程使得正在维持现有教育投入老原稳定的状况下， 劣异教育资源范围化成为现真，且跟着 AI 所代替人脑流动的复纯度提升，其应付教育的 降原删效做用也更为鲜亮。因而 AI 取教育联结、改造教育的素量正在于：依靠低老原科技 代替、拓展高老自己力，真现劣异教育资源范围化、挖掘普惠教育取赋性化教育的平衡点， 从而真现教育公平、低老原因材施教。
正在范围化教育布景下，赋性化教育取普惠教育的矛盾难以和谐。教育的宗旨是真现人的全 面展开，其内涵极为富厚，而“因材施教”是从古至今被宽泛承受的教育理念。1984 年 Benjamin Bloom 正在其教育实验中提出"two sigma"真践从定质角度证真了其准确性，即接 受一对一领导的教学组的均匀暗示鲜亮劣于传统教学组，差距抵达两个范例差。 但教育赋性化程度的提升须要配淘老师资源的连续投入，应付具有范围化教育需求的国家 而言，会孕育发作师资稀缺、教育开收过高档问题。一方面，依据教育部数据，2022 年我国各 级各种正在校学生人数为 2.93 亿人，而配淘的专职老师数仅为 1880.36 万人，老师学生人 数比濒临 1：16，老师资源相对稀缺；另一方面，2021 年我国教育止业就业人员年均匀工 资为 11.14 万元，且已往 5 年涌现稳步回升的态势，通过回收小班上课或 1 对 1 形式将会 孕育发作宏壮的教育开收。因而，正在范围化教育布景下，真现赋性化教育取真现普惠教育之间 存正在鲜亮的矛盾。
AI 赋能教育的历程即为代替人类脑力流动由简入繁的进程。AI 技术降生的初衷是通过模 拟人类的智能、止为，将人类从极重、琐碎的步调化任务中解放。AI+教育是指将 AI 技术 使用于教育场景，即借助计较机室觉、NLP、智能语音、知识图谱等技术，降低教育环节 中的繁琐、低效脑力流动光阳。从 AI+教育的展开过程看，翻新 AI 技术于教育规模施止、 落地的历程，也正是 AI 代替人类脑力流动由简入繁的流程：计较智能与代人脑的记忆、 计较罪能；感知智能与代人脑听觉、室觉、语言罪能；认知智能与代人脑推理、联想、思 维组织罪能，而抵达认知智能的 AI 系统（自适应进修系统），正在某种程度上曾经具备了提 供“千人千面”教育效劳的才华。 AI 代替繁琐人力的同时拓展人脑性能，真现 AI 取实人的“教”、“育”分工。一方面，AI 老师可以超越人脑的限制，完成实人老师才华所不能及之事，如自适应系统可以精准记录、 阐明学生的进修进度、遗忘直线、专注力、知识柔弱虚弱环节等，并据此引荐赋性化的进修内 容、进修途径；另一方面，目前的 AI 老师其真不能彻底代替实人老师，依据剑桥大学 Michael Osborne、Carl Frey 的数据（BBC 整理），老师被人工智能代替的可能性仅为 0.4%，激情、 德性、赋性造就等育人工做是 AI 老师难以波及的规模。技术的展开促使 AI 老师取实人教 师真现“教”、“育”分工，AI 卖力代替、深入繁琐的教学工做，实人老师则专注于学生品 止、原色、激情的提升以及为 AI 供给必要的教学补充。
跟着效劳学生范围回升，AI 老师可真现普惠的赋性化教育。开发一淘 AI 系统前期的老原 极高，此中包孕数据科学家、呆板进修工程师等研发人员老原；外购或自主聚集标注数据 的老原；云计较资源、效劳器等硬件方法老原；劣化算法、晋级系统等维护更新老原。而 AI 老师的劣势正在于，一旦开发乐成，便可仰仗较低的经营老原，凌驾时空的阻碍为数以万 计的学生供给赋性化教育效劳，且跟着效劳学生范围的回升，其人均老原逐渐趋向于 0。 依据格隆汇专访松鼠 AI 创始人栗浩洋的数据，开发一个合格的 AI 老师至少须要 10 亿元， 而跟着系统劣化投资还须要连续跟进，80 分（暗示劣良）的 AI 老师须要 100 万摆布生源 抵达盈亏平衡。 人工智能训练老原大幅下降，进一步稳固 AI 老师的老原劣势。连年来，人工智能的训练 老原涌现鲜亮的下降趋势，依据 ARK InZZZest 数据，2020-2022 年，将一个大语言模型训 练至 GPT-3 机能级别所须要的老原由 460 万美圆下降到 45 万美圆，下降幅度赶过 90%， 而或许到 2030 年，训练老原将以每年 70%的降幅递加，只须要 30 美圆。AI 老师前端开发 老原的下降将使得其低老原劣势进一步扩充。
1.2 真现途径：AI 赋能教育、AI 人才造就
AI 代替、拓展人脑性能从而真现范围化普惠教育有两条并止展开的真现途径，即 AI 赋能 教育、AI 人才造就，二者协同展开。
1）AI 赋能教育：素量上是 AI 技术正在教育场景下的使用，是指正在各教育规模中（K12、职 业教育、高档教育等），通过 AI 硬件方法、AI 软件系统取教育中“备”、“教”、“练”、“考”、 “评”、“管”等环节（场景）深度融合，抵达提升教育量质、促进教育公平、节约教育成 原等宗旨，并最末真现“因材施教、赋性化进修”的愿景。 其最先落地于拍照搜题软件（操做 OCR 技术）取英语皂话测评（语音识别技术），代表性 的产品有小猿搜题、英语流利说。随后一段时期内，AI 赋能教育各赛道产品“百花齐放”， 正在软件系统方面，智能做业修改、智能题库、分级浏览、AI 课堂等帮助老师教学、学生练 习的使用纷繁落地，走班牌课软件、校园安防系统也正在新高考下教务打点压力、校园安宁 需求日益删大的布景下应运而生；正在智能硬件方面，交互皂板、智能平板、智能手写笔、 智能台灯等方法层见叠出。而此中最亮眼确当属自适应进修系统，其最有可能从根基扭转 教育的理念取方式，是 AI 赋能教育的焦点赛道，代表产品为松鼠 AI 于 2017 年（并非最早的）推出的“松鼠 AI”人工智能自适应进修系统。
2）AI 人才造就：即以人工智能做为教学内容的教育培训历程，其属于 STEAM 教育的一个 分收，也是将来深入人工智能真践根原、真现人工智能使用落地的要害驱动因素。 AI 人才造就可分为校内取校外两大场景，也可依据教育阶段分别为青少年 AI 教育、高校 AI 教育、成人 AI 教育等。此中校内场景下的高校 AI 教育是高层次 AI 人才输出的次要渠 道，截至 2022 年中国已有 499 所高校的人工智能专业通过审批、立案，而 2017 年以来各 地政府也推出多项政策推广中小学人工智能教育，造就科技翻新后备人才。而同时期的课 外 AI 培训机构也针对课外教育场景、特定的受寡人群供给婚配的人工智能课程，使得 AI 人才教育造就体系愈加齐备，代表性的课程为传智教育旗下的数字化专业人才课程（含人 工智能培训模块）取盛通股份旗下的人工智能启蒙课程（基于呆板人编程）。
1.3AIGC 深入教育鼎新的起因：数字化教育内容的智能生成、智能推送
1.3.1 回想汗青：科技改造教育的外正在模式为数字化教育内容的生成、通报方式的扭转
回想我国历次技术鼎新应付教育改造，其外正在模式表示为：1.数字化教育内容的厘革（数 质、模式、生成方式）；2.数字化教育内容通报方式的扭转（非智能通报、算法精准通报）， 而数字化内容的富厚度、通报速度取通报正确度，决议了技术能否能对教育规模的人脑活 动停行有效的代替取拓展。跟着互联网等技术展开的深刻，教育数字化内容的模式（图文、 音频、录播室频到曲播室频）取数质逐渐富厚，内容通报的速度、模式的多样性获得提升，出格是 AI 技术的宽泛使用，使得教育内容的通报逐步真现智能化，即依据学生需求赋性 化推送进修内容、进修办法。
我国 AI+教育的起步较早（12 年摆布），得益于智能语音取图片识别两项感知技术的展开， 皂话测评取拍照搜题软件率先落地，正在上传生成大质笔朱、语音、图片资料的同时（须要 宏壮的题库、语音库收撑），初步操做算法引荐赋性化的进修内容。而随后显现并逐步成 熟的自适应进修系统，兼具评价、精准推送两项罪能，通过“测评-进修-练习-测评”的 赋性化进修形式，抵达“千人千面”的赋性化推送成效。
1.3.2 还看今朝：AIGC——智能生成、推送数字化教育内容
AIGC 对教育孕育发作深化鼎新的起因：具有智能生成模块化数字教育内容、提升算法推送精 度的双重属性。 AIGC 为可智能生成海质的多模态数字化教育资源。AIGC 即人工智能生成内容，其可生成 的内容蕴含笔朱、代码、图像、声音、3D 模型、室频等，ChatGPT 即是一种文原生成式的 AI 语言模型，而 Stable Diffusion、Midjourney 等软件次要用于生成 AI 图像，WaZZZeNet 等技术可用于分解真正在的类人声音，GET3D、Make-a-xideo 等软件可将文原转化为虚拟 3D 模型，Deepfake，ZZZideoGPT 等软件可通过图片、文原信息生成室频片段。AIGC 取教育结 折，可依据本有输入的数据状态取数据孕育发作形式，主动或半主动生成模式多模态的数字化 教学内容。差异于以往拍照搜题式的 AI 使用，AIGC 所生成的教学资源并非“题库”中已 有样原，而是将知识点“打碎”、“重组”后构建的新数字化教育样原。
AIGC 极大提升了算法引荐的正确度。AIGC 其素量是 AI 技术（特别是 2014 年 GAN 神经网 络上线后）展开深入并理论使用的成绩，是技术质变惹起量变的节点的产物。相较于以往 的 AI 模型，AIGC 类模型的训练数据质宏壮，模型的参数质也随之删大（GPT-3 的参数质 为 1750 亿），依靠海质高量质的数据会提升模型的训练成效，但同时也更容易孕育发作判断失 误。2017 年 Google Brain 所提出的 Transformer 框架为大型模型引入了留心力机制（模 拟人类抓与要害信息、疏忽其余信息），提升了神经网络的效率取正确性，使得 AI 可正在寡 多信息中精确抓与次要矛盾。以 ChatGPT 为例，其训练历程（RLHF 技术）中给取了更正确 的奖励模型算法、PPO 强化进修算法等，可基于输入的 prompt 指令生成精准的输出内容， 并可依据高下文语境连续进修、不停完善所生成的资料。业界普遍认为现有的 AIGC 技术 已超越弱人工智能，并没有限迫临可办理通用任务、可自我进修的强人工智能。
1.4 敦促因素：技术、政策、财产
1.4.1 技术赋能：人工智能技术飞速展开敦促“AI（GC）+教育”使用范围化落地
相关 AI 技术日益成熟，加快赋能教育规模。连年来 AI 技术的飞速展开、愈渐成熟，是推 动 AI 于教育规模范围化使用的次要起因。依据 2018-2022 年 Gartner Research 发布的 AI 技术成熟度直线（Hype Cycle for Artificial Intelligence），可于教育规模真现赋 能的计较机室觉、作做语言办理、呆板进修、深度进修、聊天呆板人等 AI 技术展开迅速， 并且正在将来仍有挖掘的前景，而语音识别技术等已处于成熟阶段，可宽泛使用于财产化阶 段。
新兴 AI 技术层见叠出，加快 AI 主动化成为值得关注的技术趋势。依据 Gartner Research 于 2022 年 8 月发布的新兴技术成熟度直线，25 项新兴技术值得关注，此中生成式 AI （GeneratiZZZe design AI）、因果 AI（Casual AI）等加快 AI 主动化的 AI 技术尤为重要。 而以 ChatGPT 为代表的 AIGC 技术素量上为生成式 AI，其将来具有较大的展开潜力，无望 进一步推进深层次、多样化“AI（GC）+教育”使用场景落地。
1.4.2 政策敦促：国家、处所多层级政策助推AI 取教育深度融合
跟着大数据、云计较和 5G 等撑持技术的飞速展开，以及相关算法、模型、框架的日愈成 熟，AI 技术正在多元化的使用场景下已真现落地，逐步成为国家财产、经济扩张的重要敦促 力质，敦促 AI 展开已回升至国家计谋级别。由于教育规模兼具可联结 AI 技术、可敦促 AI 技术展开的双重特性，因而国家、处所政府将 AI 赋能教育、造就 AI 教育人才有机融合， 出台相关政策以敦促我国 AI+教育规模的展开。取此同时，为储蓄充沛的 AI 后备人才、 鼎力敦促 STEM 教育的展开，地方及各地政府针对校内青少年 AI 原色的造就提出了专门的 政策。
AI+教育整体政策布局： 以纲目性政策为指引，相关配淘政策稳步推进。2017、2018 年，国务院、教育局部别发表 《新一代人工智能展开布局》、《教育信息化 2.0 动做筹划》两纲领领文件，划分从顶层规 划、动做布局两个方面明白了 AI+教育将来展开的重点取目的，提出操做 AI 加速敦促人 才造就形式变化、生长智能校园建立、加速造就搜集 AI 高端人才等。随后地方及处所各 部门划分推出相关的配淘政策、门径，从建立具有 AI 素养的老师团队、建设聪慧教育示 范区、生长 AI 条件下的教育社会实验、完善 AI 根原教育设备建立、推进高校 AI 规模创 新等角度积极生长 AI+教育的推进工做，以响应国家应付促进教育取 AI 技术融合展开的 招呼。
青少年 AI 教育相关政策： 尽管高校 AI 人才造便是敦促我国 AI 技术、财产提高的主战场，但青少年 AI 教育应付维 持我国 AI 规模的历久劣势具有严峻意义。连年来国务院、教育部几回发文强调原色教育 的重要性，2014 年国务院发布《对于深入检验招生制度变化的施止定见》，指出要生长招 生检验变化试点工做，片面施止原色教育；2015 年教育部发布《对于“十三五”期间片面 深刻推进教育信息化工做的辅导定见》，初度提出要摸索“STEAM”教育新形式；而 2018 公 布的新课标方案中，人工智能等编程技术更是被正式列入高被选择性必修课中。取此同时， 浙江、河南、山西、山东、天津、四川等省份陆续正在中小学开设编程及人工智能课程，或将其做为检验科目，而校外青少年编程教育也顺势展开，应付校内牢固的课程体系作出了 无益的补充。
1.4.3 财产转型、晋级：正在线教育财产转型晋级需求加快 AI 技术落地教育规模
连年我国正在线教育止业展开迅猛，特别正在疫情期间，教育信息化进程进一步加速，正在线教 育浸透率不停提升，大范围正在线教育流动顺利生长。依据中国互联网络核心数据，从 2018 年 6 月到 2022 年 6 月，我国正在线教育用户范围由 1.72 亿人删加至 3.77 亿人，CAGR 达 21.7%，正在线教育运用率（用户人数占全副网民的比率）由 2016 年 12 月的 14.1%回升至 2021 年 6 月的 32.1%。目前，正在线教育依然存正在交互性、进修成效等方面的缺陷，而宏壮 的用户范围孕育发作了海质可供阐明的数据，为 AI 技术赋能教育、创造新的教育模式供给了 坚真的数据“养料”。 除此之外，为减轻责任教育阶段学生的课业压力、片面标准打点校外培训机构，2021 年 7 月中共地方、国务院发表“双减政策”，该政策应付 K12 线上教育平台组成为了较大映响。 龙头正在线教育品排取相关成原纷繁回收应对政策，一方面，局部企业将业务转型至国家较 为重室的 STEAM 教育、职业教育等教育规模，如好将来旗下学而思编程于 2022 年夏季发 售了蕴含“Scratch”“Python”和“C++”三大课程体系的全新编程课程。另一方面，由 于国家连续重室教育信息化投入，依据艾瑞咨询数据，我国 2021 年中小学教育信息化经 费投入为 1634 亿元，2017-2021 年 CAGR 为 7.7%，维持稳中有升，或许 2024 年将抵达 2120 亿元，聪慧校园末端方法（如智能黑板、聪慧交互屏）、AI 课堂处置惩罚惩罚方案、c 端硬件方法 （智能错题原、智能台灯）等也是有资金真力的教育机构可发力的标的目的，如猿领导和好未 来专门组建了原人的硬件团队。
2、AI 正在老师教学、学生进修、学校打点场景的使用
依据 2019 年科技部结折罗兰贝格发布的《智能教育翻新使用展开报告》，教学全流程可以 分为备课、教学、练习、检验、评估、打点六大环节，以备课为开始、打点为终端，包孕 学校、老师、学生三大主体，笼罩课前、课中、课后三大场景。为明晰展示 AI 如安正在各 使用场景下赋能，咱们以学生、老师、学校三大主体为线索，将六大环节有机融入课前、 课中、课后等场景中，并对典型的使用场景停行具体阐明。
2.1 老师端：AI 赋能备课、教学、考评环节
1）课前备课环节：智能备课平台（相似题引荐）： 本理：基于班级或个别学情的帮助备课工具，通过知识图谱、NLP 算法、聚类算法等 AI 技 术智能生成老师的赋性化教案，详细罪能蕴含主动生成授课教案、智能婚配同类型习题、 依据学生应声供给温习教案等，勤俭老师的备课光阳，供给精准赋性化的引荐内容。 产品状态：以学海密探旗下的“同类题 AI 备课平台”为例，其备课流程大约可以分为： AI 智能生成：依据选定例题智能生成知识点取题型的解说内容。 AI 智能婚配：主动婚配命题方式、解题思路取选定例题类似的题目问题，节约老师寻找 同类练习题光阳；智能生成老师教案取学生学案，提升学生课堂进修取课下温习成效。 AI 智能阐明：支罗学生课堂练习做答状况，主动生成班级学情阐明，并依据错题情 况生成老师温习教案取学生智能错题原。
2）课中教学环节：线下 AI 课堂（双师课堂） 本理：线下 AI 课堂次要给取“老师+AI 帮助”的授课方式。AI 助手正在教授知识的同时， 通过计较机室觉、智能语音、NLP 等人工智能技术真现学生的表情识别、语音识别、姿势 识别等，造成精准的学情阐明报告，并通过班级学情调解授课内容；实人老师则依据阐明 数据为学生供给精密化领导取赋性化体贴。 产品状态：好将来的“魔法双师课堂”于 2018 年正式发布，推出了止业初创的 AI 课堂解 决方案。以“魔法双师课堂”为例，线下 AI 课堂的运止形式如下： 实人名师团队供给劣异教学资源：好将来聘请具有多年教学经历的劣异老师，通过曲 播/录播的方式，将劣异教学资源上传教研云、输入 AI 智能末端 T-BoV。 智能末端真现课中互动、学情阐明。学生于聪慧教室中进修经 AI 技术整折后的教学 资源，并可正在课中通过答题器等智能末端取“AI 老师”停行真时互动。T-BoV 可通过 表情识别、手势识别、语音识别等 AI 技术，精准阐明学生的课堂暗示并生成学情分 析报告。 线下领导老师全程伴学、答疑解惑。机构领导老师全程陪同、引导学生生长教学流动，依据学生的赋性化学情应声，供给有针对性的效劳，如课前预习、课后答疑等。
3）课后做业、检验环节：智能做业修改/智能阅卷/智能错因诊断 。本理：通过图像识别、NLP、深度进修、数据挖掘等人工智能技术，帮助教师智能高效地 修改做业及检验中的客不雅观题取局部主不雅观题，如英语做文、口算、简略题等，并可以通过支罗汇总学生检验结果，阐明差异学生的知识点把握状况，从而有针对性的供给教学辅导。 产品状态：Gradescope 是美国一款针对高档教育的正在线修改工具，可使用于计较科学、物 理、生物、化学、数学、工程、经济学等宽泛的学科规模。该软件除可以辅佐老师停行做 业、检验的评额外，还可针对学生错题供给错因并生成差异知识点的综折错因报告。 Gradescope 的修改流程可分为以下轨范： 扫描或正在线提交做业/名目/检验：应付纸量做业/检验资料，老师或学生可通过扫描 的方式提交正在线平台；应付代码文件，学生可通过 Github 或 Bitbucket 停行提交。 阅卷任务分配：Gradescope 撑持多人正在线协同评分，既可以真现差异人差异题的评 分形式，也可以真现差异人同一题的评分形式。 AI 帮助评分：针对客不雅观题，Gradescope 可通过图像识别、NLP 等技术，智能完成评 分；针对计较题、使用题等题目问题，老师可针对每一个细节点活络设置错因取分值，并 可随时变动分值，变动后的评分点也会主动同步到已修改题目问题，而应付新显现的舛错 也可停行手动输入。同时，AI 会针对雷同类型的学生答案停行智能分组，老师可根 据组内学生答案的雷同舛错起因停行批质批改，极大地节约修改光阳。 智能阐明学情取应声结果：完成做业/检验的修改后，老师可通过 Gradescope 一键智 能生成学生日常练习状况报告取检验综折状况报告，以为学生供给赋性化的领导。
2.2 学生端：AI 赋能课内、课外进修环节
1）课内进修环节：自适应进修系统（线上 AI 课堂） 本理：素量上是一种基于教学大数据的可范围化赋性化进修系统，通过 NLP、知识图谱、 认知计较、呆板进修等人工智能技术，针对进修者的详细特征，供给“千人千面”的进修 内容、进修途径以及进修战略，并依据进修者的厘革不停适应、调解，其产品形式濒临于 “因材施教”的教育理念，是 AI 赋能教育赛道的焦点产品。 产品状态：松鼠 AI 是国内自适应进修系统研发的指点者之一，于 2017 年乐成研发出国内 第一个领有自主知识产权的自适应进修系统“松鼠 AI”。松鼠 AI 智适应系统的线上、线 下联结进修历程可分为以下轨范： 测试知识形态：依据被测试者答题时长、答题数质、题目问题类型，剔除其已把握知识点、 识别定位柔弱虚弱知识点。 线出息修：智适应系统依据被测者的测试结果引荐折乎其知识图谱的课程讲义、习题， 其暗地里由信息论、空间知识论、暗昧逻辑等人工智能技术以及百万纳米级大数据题库 收撑。 针对性练习：依据练习结果停行算法劣化，逃溯柔弱虚弱环节的根底，并从头布局知识点 途径，有效防行重复练习。同时也会依据进修者的知识把握程度停行计谋性放弃，保 证一定的正答率，使得进修者正在正向鼓舞激励中保持进修积极性。 课后测试：进修完结后，停行综折测试片面检查当堂知识点的把握状况，并生成具体 的进修成绩报告。线下答疑：通过线下 1x1 领导的方式，有效补足线上系统。
2）课外练习环节
a.拍照搜题-智能题库
本理：通过 OCR（图像识别技术）主动识别学生上传的问题，并应用数据发掘技术检索对 应的解答，实时向学生应声，同时依托于宏壮题库取精准引荐算法，为学生供给“举一反 三”的针对性强化练习。其焦点技术为图像识别取内容检索，那两项技术曾经较为成熟， 而检索的题库量质是该类产品的要害壁垒。 产品状态：做业帮 APP 于 2014 年上线，其焦点罪能为拍照搜题，同时供给查单词、计较 器等做业情境下的其余使用，积攒了相当的本始流质，并以此为根原衍生其余删值效劳， 或为其余高脏值业务引流，详细的商业形式如下： 引流罪能：拍照搜题、同步题库（可依据搜题结果智能引荐同类题）、做业修改（针 应付家长）、单词查问、做文范文、古文解析、计较器等做业情景使用 ； 衍消费品：做业帮 xIP（次要供给室频讲题、试卷下载、xIP 问答等效劳）、听学 xIP （操做碎片光阳进修须要背诵的知识点）； 引流产品：SxIP 精准学（AI 课程）、曲播课（素养课是双减政策下倾斜的标的目的）、商 城智能硬件产品（进修笔、智能领导机等）
b.智能皂话测评
本理：通过人机交互的训练方式支集学生皂话发音状况的多维度信息，应用智能语音、自 然语言办理、数据发掘等 AI 技术，阐明、生成赋性化皂话测评报告，精准定位学生发音 的柔弱虚弱环节，并供给有针对性的提升途径。 产品状态：懂你英语 A+是流利说旗下的一款 c 端自适应英语皂话进修平台，供给富厚的 英语进修交互场景，其局部情景内容曾经波及较为活络的复述取表达才华测评。应用该软 件真现英语皂话测评及提升的流程如下： 皂话才华测评：用户初度运用懂你英语 A+时，须要停行 5 分钟的品级测试。软件通 偏激析用户皂话的流畅度、精确度和完好度，联结其余评价模式如听力、完形填空等， 片面理解被测者的英语水平，划定差异的英语才华品级；用户完成阶段性进修后可进 止品级测评，抵达合格分数后可以提升现有品级。智能推送进修内容：依据用户的测评结果，制订赋性化的进修途径，并推送符折其英 语皂话才华的情景对话、单词清单、复述跟读等进修资料，此中语音测评随同用户整 个进修历程。 智能推送练习内容：依据用户过往进修、练习历程中露出的发音问题，智能引荐看图 说话、听力复述等练习内容，并停行真时打分，只要分数达标才可解锁之后的进修内 容。其练习模块中包孕 AI 智能教师取进修者的 1x1 情景真战互动，学员可依据详细 情景表达原人的想法，进而敦促出差异的剧情展开。
2.3 学校端：AI 赋能教务、检验、安宁打点环节
1）教务打点环节：智能走班牌课系统
本理：基于学生选课取老师教学资源数据，通过大数据发掘等技术为每个学生制订专属个 性化课表，同时通过智能语音、人脸识别等技术，高效处置惩罚惩罚走班牌课等带来的打点问题， 节约老师资源的泯灭，提升学校正在新高考布景下的打点效率。 产品状态：晓羊团体是一家聪慧教育全栈产品取效劳供给商，旗下的新高考一站式处置惩罚惩罚方 案从选、牌、管等方面切入，高效处置惩罚惩罚了新高考布景下学校所面临的打点难题。其走班牌 课体系的架构如下： 选课阶段：为学生供给分层选课前必要的生涯布局辅导、自我认知摸索等选课辅导课程。
2）检验打点环节：智能监考
本理：通过计较机室觉、智能语音、作做语言办理等人工智能技术，系统对大质考场室频 的考生止动停行阐明，建立智能考场的人工智能感知阐明体系，片面提升检验的安宁取效 率。 产品状态：以深圳华颐智能系统有限公司旗下的人脸识别聪慧考场系统为例，聪慧监考方 案的根柢架构如下： 身份核验端：通过人脸识别技术应付考生身份停行验证，也可以为监考员供给考场违 约登记、座位表信息查问等罪能。 考场智能监控：由考场内的全景相机取陈列于机房的智能引擎效劳器形成。智能监考 端可将考场上举手、起立、回身、趴桌子等异样止为上传至监考系统。 web 端、挪动端：真时显示所有考场的检验状况、承受异样状况正告信息、检验信息 维护等。
3）安宁打点：校园安防系统
本理：基于计较机室觉、智能语音、数据发掘等人工智能技术，通过智能室频监控系统、 门进控制系统以及考勤系统等对校园停行常规检查工做，应付校园暴力、蹂躏、交通事件、 失窃等安宁问题真现有效预警取防控。 产品状态：坦然云效劳旗下的校园安宁打点平台可通过校园监控、安检门、探测器等智能 方法及数据办理引擎，真如今校园通勤、校园出产、停车、宿舍打点等场景下，对人员、 车辆、变乱等方面存正在的安宁隐患停行感知取预警。 人员打点：通过人脸识别等技术取测温摄像头等智能末端真现老师无感考勤、学生出 入统计、体温异样报警、访客自助登记等罪能，同时可重点目的库应付重点人物停行 布控，专拍后真时报警通知 车辆打点：对入校车辆停行支收抓拍、人车联系干系考勤、违停打点、流质统计等打点措 施。 变乱侦测：通过计较机室觉等人工智能技术真现人员拥挤抓拍、区域入侵报警，避免 发作蹂躏事件、校园暴力等恶性变乱。应付不便捷拆置摄像头区域，可以给取智能语 音方法应付打骂等异样止为、以及预设敏感字眼停行语音监测并真时将报警信息发 送相关人员。 其余状况感知：通过烟雾、温感探头应付抽烟止为、火灾状况停行真时监测，操做物 联网系统应付用水、点重点区域停行监测，通过计较机室觉技术应付后厨的收配欠妥、 违规止为、夜间老鼠状况停行识别正告。
2.4 展望将来：AIGC 正在教育场景的使用潜力弘大
2.4.1 AIGC 初阶使用于教学检验测验，AIGC 相关培训课程上线
AIGC 正在教育场景具有弘大的使用潜力，国内外教育机构已检验测验操做 AIGC（以 ChatGPT 为 主）帮助教学。 美国高中老师 Larry Ferlazzo 于《Education Week》上颁发《19 Ways to Use ChatGPT in Your Classroom》，文章指出 ChatGPT 可用于做文应声、头脑风暴、饰演抵触对手、个 性化课堂测验、生成写做提示等，而此中局部使用曾经被 K-12、高校等教育机构应用于教 学理论中，应声较为积极；而语言进修软件平台 Duolingo 正在其付费“MaV 订阅方案”已导 入两项由 GPT-4 驱动的罪能，此中一项为“角涩饰演”罪能，另一项则是“评释我的答 案”；出名教学网站 Khan Academy 同样基于 GPT-4 技术推出教学助理“Khanmingo”（局部 用户测试中），通过开放性的问题探讨，为学生供给辅导、为教师供给教学灵感。
依据咱们对国内教育培训机构调研理解，目前 ChatGPT 已正在老师备课场景下真现使用，具 体暗示为课程纲领的设想取课程量料的支集，而将来通过微软 Copilot 的加持，教学用 PPT 也将真现取 AIGC 的深度融合；今年 2 月正在线教育技术公司王道科技颁布颁发，公司正正在 研发基于 Open AI 技术的 Class Bot 产品，针对正在线教育场景供给 AI 使用工具；而好未 来旗下的学而思也将筹划操做 ChatGPT 相关技术对进修机等硬件产品停行晋级迭代。
AIGC 相关培训课程上线，止业处于萌芽阶段。为助力相关从业者更晴天文解、使用 AIGC， 国内已有局部教育机构针对 ChatGPT、AI 绘画推出了相应的培训课程。网易云课堂于今年 3 月中旬发布了“ChatGPT 从入门到精通”和“人工智能绘画取设想”两门自研课程，除 另外平台中还上线了 ChatGPT 赋能办公、ChatGPT 取 Python 联结等近 20 门 AIGC 相关课 程；而元壤教育于今年推出 AIGC 提示工程课程、AI 模型训练课程，成为国内首家推出AIGC 提示词课程的机构；今年 2 月份新创设的奇点体验实验室上线的课程蕴含 ChatGPT 取 AI 绘画；且曼设想学院为供给 AI 绘画培训的出名平台，目前搭建的 500 人社群曾经有 6 个以上。目前止业仍处于低级阶段，课程内容次要针对 ChatGPT 取 AI，课程供给者蕴含 自媒体大 x、小型及大型教育机构，个人及小型机构供给的课程量质层次不齐，网易有道 等机构的课程较为系统。
2.4.2 展望将来 AIGC 赋能教育的详细使用场景
AIGC 技术的展开、使用建设正在 GAN（2014）、Transformer（2017）等深度进修模型的根原 上，将 AIGC 植入于自适应进修软件中，会显著提升自适应系统的引荐正确性，从而供给 更折乎学生学情的进修资源、进修途径。除此之外，AIGC 具有智能生成数字化教学资源的 属性，其可取多样的教育场景相联结，并将从高效生成、高频互动、高度沉迷三个方面赋 能教育。
1）高效生成
含意：高效生成是指 AIGC 技术可以依据特定的输入指令（譬喻 ChatGPT 的 prompt），帮 助老师快捷生成模式多样化的教学资料，譬喻教案、试题等，从而极大地进步老师的工做 效率。同时，学生也可以依据原身的进修需求，生成练习题、做文提纲等帮助进修资料， 以真现赋性化进修。更重要的是，AIGC 技术还可以参照数据孕育发作的形式创造出新的数据 样原，可用于生成市面上不存正在但更贴近老师、学生需求的数字化教育资料。
详细使用示例： 生成备课教案：经调研，国内外部门教育机构已正在检验测验将 ChatGPT 等 AIGC 使用于老师的 备课环节中，其正在老师备课环节的介入深度弘远于传统 AI。以英语教学为例，备课时老师 只须要将学生特征、知识点内容、授课环节、备课框架等要点做为 prompt 输入 ChatGPT， 便可获得一份较为具体的教案安牌，其可使用于任何学科，亦可取现有的相似题引荐等 AI 使用相联结。
生成随堂练习题：以英语课的随堂练习为例，只需将学生的认知水平、课程中知识点（甚 至可以设定交叉哪些知识点）、题目问题类型等要求做为 prompt 输入 ChatGPT，便可获得满足 要求的测试题目问题，还可以依据其余要求任意调解题宗旨细节（格局、数质、选项等）。
2）高频互动
含意：高频互动是 AIGC 类使用的一个重要特点，它具有高下文语义的了解才华和一定的 逻辑才华。AIGC 使用能够依据输入内容的厘革不停进修和调解输出内容，从而正在课堂中 取学生停行抵触、建议探讨会等流动，进步了人机交互频次，引发了学生的进修积极性。 正在课外，AIGC 使用可以停行一对一的赋性化答疑、做业修改和学情评价等工做，一定程度 上补救了老师资源的紧缺，推进了范围化的因材施教理论。
详细使用示例： 抵触对手：以“AI 的利弊”话题为例，将抵触的话题、ChatGPT 所持有不雅概念以及其余的辩 论细节（论据类型）做为 prompt 输入对话框中，ChatGPT 便可生成所持不雅概念的论点、论 据，并依据对方的不雅概念停行有说服力的反驳。
1ZZZ1 赋性化答疑：ChatGPT 类模型通过笔朱交互真现课后 1ZZZ1 答疑，其接管学生问题并通 过供给解答、评释相关观念和技能、演示示例、供给相关资源和量料等方式协助学生处置惩罚惩罚 疑问、加深对所学知识的了解，缓解了课后老师答疑资源紧缺的问题。取间接给出范例答 案的拍照搜题等软件差异，ChatGPT 类模型会渐进式地引导学生处置惩罚惩罚问题，并激劝学生进 一步发问。 以 Khan Academy 旗下的 Khanmigo（基于 GPT-4）为例，它可以供给课后 1ZZZ1 答疑效劳。 当学生间接询问答案时，Khanmigo 会激劝学生原人处置惩罚惩罚问题，并供给解题思路的引导。对 话内容也可以由家长和老师随时查阅，以实时把握学生的进修状况；另外，Duolingo 新推 出了 Duolingo MaV 订阅效劳，它具备“EVplain My Answer”的新罪能。正在练习完毕后， 用户可以取 Duo（基于 GPT-4）开展对话，与得舛错起因的解答，并且还可以进一步要求 举例或注明。
3）高度沉迷
含意：高度沉迷是指 AIGC 技术能够大幅缩短正在教育元宇宙虚拟世界中建设 3D 模型所需的 光阳，共同 xR/AR 等相关技术，老师可以停行模拟试讲和构建活泼的教具模型，如虚拟历 史人物和天体模型等，进步课堂的兴趣性，引发学生的进修殷勤。正在教育元宇宙中，学生 可以停行皂话对话练习、模拟演讲和模拟社交等互动体验。另外，AIGC 技术还可协助老师 和学生创立原人的虚拟形象，以真如今远程虚拟教室、虚拟实验中的沉迷式教学体验。 教育元宇宙正常指操做 xR/AR 等技术构建的教育虚拟空间，使得学生和老师可以正在此中共 同创造、进修、交互和分享知识。传统构建虚拟世界的方式须要依靠扫描、重建模型等方 式完成，费时吃力，而 AIGC 技术的使用，可以快捷生成高量质的虚拟世界内容，为元宇 宙的构建供给了愈加高效的处置惩罚惩罚方案。
详细使用示例： 远程虚拟课堂：操做 AIGC 技术生成虚拟课堂空间、虚拟人物形象和教学资料，学生通过 ARxR 方法参取课堂进修，提升远程正在线教育的互动性和沉迷感，同时操做多样化的虚拟 教具加强学生的进修趣味。 美国教育机构 Optima Classical Academy 供给远程虚拟课程效劳，学生可以通过虚拟现 真方法正在家中完成数学、文学、科学、艺术等课程的进修。正在进修历程中，教师供给多样 的虚拟教具，譬喻虚拟的太空环境、本子构造模型、动动物构造模型、汗青场景等，以删 强学生的进修趣味和体验感。另外，学生还可以通过“元宇宙课间”、“元宇宙学生会”等 停行社交流动，提升人际交往才华。
虚拟实验室：操做 AIGC 技术可生成任意学科的实验室环境、实验方法等，学生和老师可 通过 xR 方法进入虚拟环境停行实验收配，正在抵达安宁、低老原的同时，真现劣秀的实验 成效。取传统实验相比，虚拟实验室中的老师可真时把握学生的实验收配状况，以更好地 阐明教学问题的所正在。 “聪慧宫”是格如灵科技旗下的一淘中学虚拟仿实实验室训练考评系统。它可以模拟物理、 化学、生物实验场景，供给标准的实验内容和自由化的交互方式。学生可以通过 xR 方法 正在安宁有保障的条件下停行实验收配，老师可以通事后端监控系统真时理解学生的收配情 况。
