AIGC教育行業(yè)全景報告：AI助教和家教成真，學習機迎來新機遇

明敏 2024-01-31 13:50:50 來源：量子位

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經(jīng)過一年的快速迭代，業(yè)內(nèi)對于生成式AI將會率先落地于哪些行業(yè)已經(jīng)有了答案。

教育領(lǐng)域，不僅被OpenAI列為重點應用之一，也成為國內(nèi)大模型廠商布局的重點方向。

生成式AI技術(shù)發(fā)展的背后，反映出人類與大模型交互的不斷精進。大模型在訓練過程中不斷學習人類的思考方式，人類在與大模型的對話中也收獲了靈感和新知。

這一過程，正是「教學相長」，也是教育追求的理想狀態(tài)。正是因為生成式AI與教育的高度適配，使得教育成為生成式AI落地的絕佳領(lǐng)域。

在確定了落地方向后，更重要的技術(shù)與教育怎樣結(jié)合以達到賦能后者的作用。

過去一年里，AIGC賦能教育有了哪些成果？AIGC對教育的顛覆究竟如何？未來，教育又會因生成式AI的發(fā)展而出現(xiàn)哪些新趨勢？

在《AIGC教育行業(yè)全景報告》中，量子位智庫給出了產(chǎn)業(yè)內(nèi)外交流后的系統(tǒng)性梳理。

核心觀點包括：

• 教育大模型成為產(chǎn)業(yè)基座，「AI原生」思想滲入產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)
• AI智能體助力「個性化學習」普惠，每個學生都有自己專屬的AI家教
• AI智能體化身教師助手，幫助教師完成能力進階
• 跨學科理解構(gòu)筑教育大模型高階能力，將成為模型層玩家核心競爭力
• 教育大模型向多模態(tài)演進，落地產(chǎn)品趨于豐富
• 未來3-5年AI PC是主流硬件產(chǎn)品，GenAI+XR將賦能創(chuàng)新教育
• AI智能體「具象化」發(fā)展，具身智能+腦機接口實現(xiàn)人機共融

……
具體細節(jié)，我們逐一來看。

教育科技領(lǐng)域全面擁抱生成式AI

生成式AI將我們帶入AI2.0時代，通過海量數(shù)據(jù)的學習，AI開始出現(xiàn)涌現(xiàn)能力，所生成的答案以一種更符合人類溝通的方式呈現(xiàn)，并且能夠一定程度上激發(fā)人的思辨意識。

教育科技領(lǐng)域，最直觀的變化在于產(chǎn)品「AGI」化。從學習機到APP、到智慧教學，教育科技領(lǐng)域都一定程度上接入GPT類產(chǎn)品。

2023年5-6月期間，搭載訊飛星火認知大模型的AI學習機，GMV分別同比增長136%和217%，AI學習機也成為去年雙十一期間，京東和天貓雙平臺銷售額冠軍。

教育大模型成為產(chǎn)業(yè)基座，「AI原生」思想滲入產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)

面向K-12群體的AI學習機全面推向市場

學習機屬于國內(nèi)市場特有的教育科技產(chǎn)品。學習機在大模型的加持下，通過為用戶提供增量價值，銷量實現(xiàn)反彈。
從產(chǎn)品角度看，國內(nèi)做AIGC教育，大企業(yè)多數(shù)選擇在學習機搭載大模型，通過為用戶提供增量價值來提高產(chǎn)品銷量。

學習機賽道目前競爭激烈，生成式AI的出現(xiàn)，有望為學習機構(gòu)建新的競爭壁壘。

從用戶角度看，學習機受眾為K-12人群。此類人群的付費意愿來自家長。

在小學階段，家長重視孩子的興趣養(yǎng)成；而在中學階段，家長看重產(chǎn)品是否能夠提高孩子學習成績。

語言類學習APP產(chǎn)品體驗升級，市場反饋優(yōu)于預期

語言類學習APP在海外市場表現(xiàn)突出，頭部產(chǎn)品已接入GPT4。國內(nèi)語言類APP也同樣接入了大模型，且加入生成式AI技術(shù)的交互問答相較前代產(chǎn)品有了本質(zhì)提升。

從產(chǎn)品角度看，從軟件切入AIGC教育賽道的企業(yè)，通過接入通用大模型，加以自身積累的教育數(shù)據(jù)進行微調(diào)訓練，以APP類產(chǎn)品為主。

此類產(chǎn)品因其對話體驗升級，目前是大模型應用于教育的產(chǎn)品中市場反饋最積極的品類。

從受眾需求的角度看，目前主要以大學生和上班族為主。這類人群中，大學生還會有提高成績的需求，而上班族并沒有成績提升的需求，學習語言更多是出于工作需求或興趣。對于這兩類人群來講，用戶留存率是關(guān)鍵。基于此，在產(chǎn)品設(shè)計上會更注重用戶體驗以及營銷策略。

生成式AI成為教育變革新動力

教育與技術(shù)的結(jié)合由來已久。隨著上世紀90年代互聯(lián)網(wǎng)的興起，開啟了在線教育時代。進入21世紀，通過智能系統(tǒng)的引入，自適應學習成為海外教育的熱點。2010年以后，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，知識圖譜等技術(shù)又被用在教育領(lǐng)域。

每一個階段，教育都會于當下的技術(shù)相結(jié)合，解決教育中面臨的問題。

在生成式AI時代，技術(shù)與教育融合，對教育的兩個核心角色教師與學生產(chǎn)生了顛覆式的效果。AI以一種新的形式——Agent，融入到教師和學生的日常中，在提供教、學幫助的基礎(chǔ)上，改變二者的學習和工作狀態(tài)。

AI與教育的結(jié)合，也讓科技類企業(yè)在教育市場中的比重越來越大，生成式AI能力成為新的競爭點。

AI智能體助力「個性化學習」普惠，每個學生都有自己專屬的AI家教

AI智能體為學生提供個性化教學：主要體現(xiàn)在課后階段，能夠有效實現(xiàn)一對一學習輔導。

生成式AI時代，對于教育者來說最大的機會是自適應教育的普惠。

在生成式AI之前，教育領(lǐng)域采用個性化學習是一件成本極高的事情，對于學校和家庭都提出了很高的要求，需要先進的硬件設(shè)備、更多的師資力量以及教學場地。

在生成式AI出現(xiàn)后，AI智能體發(fā)展觸手可及，AI智能體可以作為每個學生的私人助教，隨時隨地陪伴學生學習。

AI智能體化身教師助手，幫助教師完成能力進階

在工具使用上，AI智能體降低了教師的學習成本，為其提供幾乎零門檻的使用方式。在工作環(huán)節(jié)，AI智能體幫助老師更高效地生成課件、提供教學設(shè)計思路等。

AI智能體一定程度上釋放教師生產(chǎn)力，教師的更多精力能夠用于提升學生素養(yǎng)上，教師的職責從授業(yè)解惑逐漸向育人轉(zhuǎn)變，焦點從關(guān)注學生成績擴大到關(guān)注學生的心理狀態(tài)。

變革與挑戰(zhàn)共存

教育類大模型在落地過程中主要面臨三類挑戰(zhàn)：
1）數(shù)據(jù)質(zhì)量；2）幻覺問題；3）價值觀對齊。

挑戰(zhàn)一：高質(zhì)量數(shù)據(jù)缺乏導致模型泛化性不足

低質(zhì)量文本數(shù)據(jù)，包括過多的重復內(nèi)容、低質(zhì)量文章等，不僅影響模型訓練效果，還造成一定算力浪費。

教育數(shù)據(jù)，特別是教學行為數(shù)據(jù)獲取受限、高質(zhì)量教育標注數(shù)據(jù)缺乏導致可訓練教育人工智能模型有限。因此，數(shù)據(jù)質(zhì)量成為教育大模型發(fā)展的關(guān)鍵。

挑戰(zhàn)二：教育大模型的規(guī)模化應用需要解決幻覺問題

教育領(lǐng)域的大模型，最關(guān)鍵的是確保模型回答的準確性以及價值導向。

準確性體現(xiàn)在數(shù)理問題上，目前教育大模型在數(shù)學問題上的準確性偏低，尚無法達到可大規(guī)模應用的水平。在一些高階數(shù)學問題的回答上，準確率普遍在50%以下。

在教育領(lǐng)域，可以通過基于搜索增強生成(RAG)的問答推理和基于提示詞工程的問答推理來解決幻覺問題。

挑戰(zhàn)三：價值觀對齊是教育大模型落地的必經(jīng)之路

對于價值導向，主要是指在大模型的回答上，是否出現(xiàn)偏激、不符合事實的言辭，甚至出現(xiàn)一些錯誤引導。

在價值對齊上，常用的方式是RLHF（人類反饋強化學習），將在一般文本數(shù)據(jù)語料庫上訓練的語言模型能和復雜的人類價值觀對齊。

此外，由于目標人群為學生，在教育大模型的審核上會更加嚴格。針對AI生成的內(nèi)容還會采用人工審核的方式，進一步過濾低質(zhì)量內(nèi)容，確保生成內(nèi)容不存在錯誤引導。

行業(yè)變革帶來新趨勢

跨學科理解構(gòu)筑教育大模型高階能力，將成為模型層玩家核心競爭力

國內(nèi)市場中，自建大模型已經(jīng)成為行業(yè)玩家的必備能力。

在教育領(lǐng)域，入局AIGC的企業(yè)都選擇自建大模型，區(qū)別在于模型的能力范疇。部分企業(yè)選擇提供全科輔導，有些企業(yè)選擇先進行單科突破。目前企業(yè)自建教育大模型已具備跨學科知識整合能力。未來，跨學科理解將成為自建大模型高階能力的體現(xiàn)。

跨學科大模型是連通知識與解決實際問題之間的一座技術(shù)橋梁。

跨學科大模型在需要掌握豐富知識體系的學生群體中具備更高的價值，如中學生、大學生。對于中學生來說，需要學習的科目繁多。學生一貫的學習方式是大量刷題、反復記憶，但在知識點之間并沒有形成「連接-遷移-貫通」。因此，存在考完即忘，無法與實際應用結(jié)合。這也是教育領(lǐng)域一直想要解決的問題。

跨學科大模型解決的便是幫助學生將知識點真正融會貫通，并且能夠運用知識解決現(xiàn)實問題。

教育大模型向多模態(tài)演進，落地產(chǎn)品趨于豐富

多模態(tài)大模型將不同模態(tài)的信息進行整合，能夠促進更加準確、全面的理解和推理。

在教育領(lǐng)域，通過分析學生寫作、繪畫、語言表達等數(shù)據(jù)，智能體可以更好地理解學生的學習狀態(tài)和需求，并提供個性化指導建議。通過分析教師的教學數(shù)據(jù)、課堂情況，能夠幫助教師實時管理學生、高效完成教學工作。

多模態(tài)大模型的發(fā)展將伴隨硬件的不斷升級，AI智能體的產(chǎn)品形態(tài)也會隨之迭代。隨著數(shù)據(jù)維度的增加，AI智能體將逐步成為用戶的「專屬」伙伴。

未來3-5年AI PC是主流硬件產(chǎn)品，GenAI+XR將賦能創(chuàng)新教育

AI智能體「具象化」發(fā)展，具身智能+腦機接口實現(xiàn)人機共融

AI智能體將向具象化發(fā)展，從Internet AI走向Embodied AI。

當前，AI智能體已然成為大模型應用的主流形態(tài)，通過「人機協(xié)同」的方式完成任務，其中AI智能體承擔大部分工作。

AI智能體現(xiàn)在以軟件的形式存在于各類智能設(shè)備當中，部分產(chǎn)品已經(jīng)擁有數(shù)字人形象，提高互動的真實感。

未來，A智能體將進一步演化，從虛擬世界走向真實世界，擁有實體形象。「軟硬結(jié)合」的具身智能將進一步擴大智能體的能力范圍，此階段AI智能體在機器人的形態(tài)下，賦能教育實踐場景且具有更強的陪伴屬性。

而到了腦機時代，AI智能體與人類的交互將更加深入，AI智能體對人類的意圖理解及狀態(tài)分析都將更準確，并且能夠?qū)τ袑W習障礙的人群進行干預，人機共融將達到新的高度。

具體報告詳情：

https://jkhbjkhb.feishu.cn/wiki/W5D7wuDcbiPXDLkaRLQcAJpOn8f?fromScene=spaceOverview