大模型，能给在线教育讲个新故事吗？

记得ChatGPT刚刚推出的时候，我见到的第一个应用案例是这样的：

一位IT工程师朋友发朋友圈，说要带孩子出去郊游，但老师布置了作文。于是他干脆让ChatGPT写了一篇替孩子交差，不仅没被发现，还得了高分。

这个方式当然不太可取，但告诉了我们一个道理：只要为了孩子，为了教育，家长是非常愿意探索AI技术的。大模型想要落地应用，教育绝对是不可多得的机会。

这个判断也被OpenAI所证实。今年8月，OpenAI首次发布特定行业的ChatGPT使用指南。这份指南就是面向教育行业，指导教师ChatGPT的工作原理、提示词使用以及解释局限性，帮助教师用AI技术辅导学生学习。

OpenAI创始人奥特曼也认为，他本人特别看好的AI应用领域有两个。一个是医学顾问，另一个就是AI个性化教育辅导。

能做题、能对话、能写作、能进行知识搜索与整理的大模型，似乎天然与在线教育场景有着紧密的磁力。

那么，在大模型商业化元年的2023，大模型是否为相对低迷的教育市场带来了新的故事？目前这一领域的产业格局怎样？面向2024，持续发展的机会与难点分别是什么？

我们来一次性解决这些问题。

目前的市场格局

2021年以来，随着多部门陆续印发关于支持、规范在线教育行业的发展政策，以及“双减”的目标被明确，原本火热的在线教育行业迎来了重整顿、重合规的新阶段。野蛮发展的在线教育多年以来首次出现了市场规模缩减。

在此后的发展中，在线教育普遍更重视科技层面的能力，相对淡化原本的师资、分数、规模化等竞争。在这样的背景下，AI教育就成为在线教育的“过河之桥”。尤其当大模型技术在2022年爆火之后，“大模型+教育”这个新风口瞬间打开，迎来了各家厂商的重点关注。回顾整个2023年，中国市场已经涌现出了第一批这个风口的探索者。

今年5月，科大讯飞发布了星火认知大模型1.0。认知大模型基于星火大模型架构，可以实现AI批改作业、AI口语对话等能力。随后，科大讯飞在大模型+教育领域进行了多次升级，布局包含了模型侧的软件能力，以及学习机的硬件提升，还有G端、B端市场的解决方案。

7月，网易有道推出了“子曰”教育大模型，随后发布了一系列搭载“子曰”教育大模型的应用。其中有口语教练Hi Echo、LLM翻译、AI作文指导、语法精讲、AIBox、文档问答等。11月4日，网易有道“子曰”教育大模型通过了相关备案。

同一批通过备案的，还有好未来旗下的学而思大模型MathGPT。随后，MathGPT从内测阶段转为全面对外开放，在学习机中上线了包括AI对话学、AI讲题助手、中英文写作助手等功能。

稍早之前，还有作业帮发布了银河大模型，希望将大模型能力覆盖到多个学科以及学段当中。

至此，我们可以看到，参与到大模型+教育探索中的企业虽然不多，但已经囊括了在线教育的主要参与者。其中包括传统教辅机构转型数字化、在线化，也包括积极布局教育领域的互联网公司、AI公司，同时还有专注于在线教育的平台。

多家公司的布局中，也让我们看到了大模型+教育，较此前的AI教育、在线教育究竟有什么不同。这个赛道中的新故事，发生在以下几个方面：

机遇一：大模型落地硬件

大模型的特点是数据量庞大，所需算力规模庞大，因此在云端调用大模型有着对网络环境、服务器能力的一系列考验。相较于让孩子在教育辅导中等待，家长会更倾向选择能够流畅使用、不卡顿的专用硬件。与此同时，教育硬件专用也可以让家长把控孩子的学习进度、调用目的，避免受其他因素干扰。

这样的逻辑，让大模型与专属硬件的结合必要性，比以往的在线教育、AI教育更高。大模型需要专用硬件的算力支持，同时大模型也能提升学习机等教育硬件的使用价值。二者天然的结合关系，构成了大模型+教育赛道的第一个机会点。

在这个领域，很多大模型+教育类的玩家都有布局。比如科大讯飞在发布讯飞星火认知大模型V3.0时，同步发布了英语AI答疑辅学功能。这一功能就率先落地在讯飞AI学习机中。目前来看，科大讯飞已经在AI学习机上布局了英语口语陪练、中英作文批改、数学互动辅学、百科自由问答、亲子教育助手、智能编程助手、创意绘画伙伴、英语答疑辅学8款基于大模型的教辅功能，可以说已经基本打通了大模型与专属教育硬件之间的通道。

同样地，学而思等厂商也在学习机一侧发力。虽然目前市场还没有明确共识，但大模型+学习机这个概念，或许将在不久后得到非常强劲的商业关注。

机遇二：口语练习

如果有人问，想要试试大模型+教育学习，哪个能力最为推荐？至少在今天答案应该是统一的，那就是练习口语。

口语练习一直是传统教育中的弱势项目，它非常依赖书本之外的发声、语感、对话逻辑等能力。好的口语教师非常难得，而无论是线下还是线上，口语外教都良莠不齐，真伪莫辨。这种情况下，用大模型练口语，无论在学生还是白领群体中都得到了广泛“安利”。

大模型相比于传统的TTS软件发音更准、语感更好，并且可以生成大量内容，实现AI与练习者持续对话。甚至还可以模拟不同的场景与语境，帮助练习者进行有目的练习、应试练习。

在口语练习这一点上，大模型+教育确实比传统的AI教育有了极大的进步。很多调用开源大模型的口语练习APP井喷式发展。而大模型+教育领先的头部玩家，自然也不会放过这个机会。

目前来看，拥有自研大模型的几家教育企业都在布局口语练习这个节点。比如网易有道旗下的子曰大模型。今年10月，搭载子曰大模型的“口语私教”Hi Echo推出了独立App和微信小程序，已经有独立发展的态势。科大讯飞的星火认知大模型，也着重打造了英语口语陪练能力。

在这个领域，选择自研教育大模型的企业，主要问题是需要面对通用大模型的竞争。或许只有依靠教育领域的多场景、多功能优势，才可以抵消在口语对话这个单点上的持平，甚至劣势。

机会三：个性化AI辅导

“传统的在线教育是你去理解程序，大模型+教育是AI理解你和你的孩子。”

相信不久之后，这样的推广话术会在大模型+教育的普及过程中被反复使用。相比于传统在线教育缺乏互动、缺乏个性化的问题，大模型带来的改变是一定程度上实现基于AI的个性化教育订制。

这种可能性的存在，也是OpenAI重视ChatGPT在教育领域应用的核心原因。目前阶段，基于大模型的个性化辅导还在探索中。主要落地方案是在学习者与AI对话的过程中，发现学习者的知识盲区、知识错误以及逻辑漏洞，再让大模型调取解决方案，比如给出针对性的测试题目、重点讲解错误知识点等。这种应用形态，实现了一定程度上通过大模型来模拟真人教师的辅导效果。

当然，想要实现以假乱真的个性化辅导还需假以时日，但这种能力毫无疑问是大模型+教育风口中最具想象力与未来潜力的一环，并且已经有了一些探索。比如学而思就在学习机中部署了AI对话学功能。这一应用基于MathGPT的解题和讲题能力，可以通过学生与AI的对话交流，分析出学生在解题中的知识薄弱点，从而针对性进行解答。

大模型不仅懂知识、懂答题，还能够懂学生。这是一条大模型+教育的长期赛道。

机会四：把在线教育带入主观题

大模型为在线教育带来的改变还有一点。那就是此前很多难以通过在线搜索、AI工具来完成的教学任务，现在可以通过大模型来完成，比如中英文写作、论述题解答、复杂数学题解析。这一类具有非标准化、非固定化特征的“主观题”，恰好是发挥大模型泛化能力的舞台。

于是我们可以看到，各家纷纷上线了AI讲题助手、AI写作助手等功能。这些功能的价值在于将在线教育的边界进行了拓展，开始更多参与到主观性、逻辑性、创造性的教学当中。

但这个领域也引发了大模型+教育类应用的争议。其一是大模型的内容生成具有模式化、套路化的问题。如果学生长期使用这类功能，是否意味着对独立思考与个性化创作能力的扼杀？另一个问题是大模型的主观题回答正确率还有待提升，经常出现过程错误结果正确，过程与结果之间没有逻辑关联等现象。热爱“胡说八道”的大模型会不会误导学生，这也是一个问题。

未来发展与潜藏问题

如果说2023年大模型+教育赛道解决了有和无的问题。那么在2024年，就需要解决能否发展壮大，能否实现商业化闭环的问题。

面向未来，大模型+教育类的企业，最重要的是走通三条路：

1.技术升级之路，在教育垂类实现大模型的“智能涌现”。

大模型的核心价值在于泛化性，因此将通用大模型打造为教育产品事实上是完全可行的。那么自研教育类大模型的技术出路，就是要在教育这个垂直领域证明大模型的泛化能力，完成通用模型无法替代的价值。比如一个模型打通多种教育场景，实现AI“有记忆教辅”。再比如可追溯、可自证权威性的大模型+教育功能。

2.市场规模之路，完成大模型+教育的商业化普及。

目前阶段，大模型+教育更多还是作为学习机等产品的新卖点，其本身的商业化空间不够坚实，需要探索更多商业化方案。根据以往经验，能够在特定领域制造一次大模型+教育的热点事件，证明大模型较比其他教育产品的超前性，并在家长群体之间快速发酵，可能是最为有效的方案。

3.商业模式之路，大模型+教育走向教师与学校市场。

以学习机、APP为代表的大模型应用，更多集中在学生、家长市场。但事实上，大模型还可以在智慧校园、教师助手等领域落地，从而拓展大模型在教育领域的商业模式宽度。比如很多教师需要完成的教案设计、作业布置、公文写作工作，都可以由大模型来完成。将这些能力进行整合封装，形成面向学校的整体解决方案，也是未来的可探索路径。

当然，大模型+教育虽然前景光明，但也面临着诸多难题。比如AI教育此前被普遍污名化、滥用化的问题在现阶段依旧没有解决。很多家长无法区分AI教育的真伪，更遑论了解大模型+教育的细节。大模型+教育的玩家，必须用过硬的教育应用，而非概念上的包装宣传去打动客户群体。

另一方面，大模型+教育的商业化能力还值得怀疑。大模型本身的成本投入，短期可以从支撑股价等因素来获得回馈，但长期的业务回馈还有待探索。此外，大模型答题不准、胡编乱造等问题依旧没有得到完善治理，能够在这个领域发力，或许将成为相关企业差异化竞争力的来源。

而跳出大模型+教育这个产业圈层，站在局外审视大模型与教育的结合，或许会发现更多有趣的未来线索。

比如说，今年上半年有一份调查报告指出，有89%的受访美国学生都在用ChatGPT来完成作业。ChatGPT一时间在全球教育界人人喊打。在国内也是一样，越来越多的各年龄段学生学会了利用AI大模型考试作弊、代写作业。

不久前听说，甚至有家长为了防止孩子用AI写作业，专门用带AI识别能力的摄像头来检测孩子用手机的目的，可以说是用魔法对抗魔法了。如何避免孩子用大模型作弊、偷懒，似乎又是教育领域的另一个故事了。

而向着大模型+教育的更深处。或许我们还是要问，如果从客观题到主观题，大模型都能够完全掌握，随时提供答案。那么这些知识，真的还有被反复教育的必要吗？

审核编辑 黄宇