生成式人工智能的发展，正在把教育带入新的阶段。技术浪潮从通用场景扩展至垂直领域，教育成为其中最复杂、也最具潜能的试验场之一。
过去几年，ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等模型重塑了人们的信息获取与知识生成方式；而如今，教育领域的关注点正从「能否使用 AI」，转向「如何让 AI 融入教学过程」。
从当前产业实践来看，教育 AI 的落地正呈现出两种相对突出的路径。一种是由大型模型及智能体衍生出的教育版本，由技术平台主动切入教育场景；另一种则是以教育产品为主体、搭载或自研智能体的创新生态，由教学实践推动技术适配。它们或许尚不足以定义未来的最终形态，但为我们观察当下教育科技的演化提供了有价值的视角。通过比较这两种路径的并行发展，可以更清楚地理解 AI 如何在教育体系中被接受，被改造，并逐步形成新的协作形态。
近年来，大型模型厂商开始将教育视为重要的垂直应用领域，尝试在通用技术之外，探索更具场景针对性的版本与功能。教育场景的需求不再是单纯的信息生成，而涉及学习路径，知识理解和教学伦理的复杂平衡。
2024 年底，OpenAI 发布 ChatGPT Edu，为教育机构提供了专门版本，使生成式 AI 开始以更系统化，可管理的形态进入高校教学与科研场景。该版本在功能上强化了隐私保护，管理员控制与多用户协作，配备 GPT-4o 模型的文本与视觉理解能力，并内置「Study Mode」，以鼓励 AI 通过提问和提示引导学生思考，而非直接给出答案。加州州立大学系统（CSU）率先部署 ChatGPT Edu，为 23 所校园的 46 万名学生和 6 万余名教职员工提供统一接入，这是目前美国规模最大的高校级 AI 应用之一。
根据 OpenAI 于 2025 年 1 月发布的调查数据，在 1,200 名 18 至 24 岁的美国学生样本中，49% 的受访者将 ChatGPT 或类似工具用于启动论文或项目写作，48% 用于总结长篇文本，45% 用于创意构思，44% 用于探索研究主题，另有 44% 在写作修改环节中使用 AI 辅助。与社交或娱乐类用途相比，学习和学术活动占比明显更高。这一结果显示，AI 在学生学习中的角色正由「答案提供者」转向「思维合作者」，更常被用于知识建构与表达优化。
18-24 岁学生使用 ChatGPT 场景（图片来源：OpenAI）
在教师端，OpenAI 推出的「Teaching with AI」资源库，为教育者提供生成教学大纲，课堂讨论题和测验内容的支持，并与美国教师联合会合作制定课堂使用指引。这一系列动作显示，AI 平台的教育化尝试正从工具层进入制度层，其目标不仅是扩展功能，更是寻求教学过程中的可解释与可控。
而与此前主要面向课堂教学的应用不同，Google 近期推出的 「Google Skills Learning Hub」 代表着教育 AI 生态的又一次拓展。该平台整合了 Google Cloud、DeepMind 与 Google for Education 的资源，提供涵盖生成式 AI、数据分析、职业证书等约 3,000 门课程，目标是让学习者在一个统一入口中掌握 AI 时代的核心技能。
Google Skills Learning Hub 页面（图片来源：Google 官网）
这一布局的核心意义不在「新增课程」，而在于教育体系本身的再组织。它让 AI 不再只是教学工具，而成为教育内容与技能框架的组成部分。换言之，AI 正被制度化地纳入「学习的对象」与「学习的路径」。从中可以看到，技术平台正尝试从内容层面参与「再教育」的过程，既为学生提供面向未来劳动力市场的能力体系，也为教师与教育机构建立 AI 素养培训机制。
无论是 OpenAI 的 ChatGPT Edu 为高校提供的教学与研究接口，还是 Google 通过过 「Google Skills Learning Hub」 试图构建的全球学习资源网络，二者都在推动教育从「使用 AI」走向「以 AI 为核心的再学习体系」。这表明，教育 AI 的系统化进程已不再局限于「课堂智能化」，而是在向更深层的教育体系重组延伸。AI 正在同时影响课程内容、教学结构与学习技能的形成机制。
与技术平台的「自上而下」探索相比，教育产品端的创新更具实践性。它们直接面向教师、学生和学校，在教学，作业与教研等场景中验证 AI 的可行性。
Khan Academy 与 OpenAI 合作推出的 Khanmigo 是较早的代表之一。它通过苏格拉底式提问引导学生理解概念，在学习路径中强调「过程性反馈」而非「结果导向」。教师可利用其生成测验，批改指导与课堂讨论问题，使教学资源从人工生产转向「人机共创」。截至 2025 年，Khanmigo 已进入美国 200 多个学区试点，部分地区数据显示教师备课时间平均减少约 30%。这类产品表明，AI 可以在教学组织环节承担新的辅助角色。
在亚洲，也出现了基于课程标准的生成式 AI 教育平台。韩国教育科技公司 Acrosspace 于 2024 年 10 月推出面向青少年的教学连接型 AI 服务 「GPTeens」，旨在提升中小学生的阅读理解与提问能力。该平台可应用于数字课程、信息教育、课后学习等多个环节，依据学生年级与理解水平生成个性化回答，并通过教学数据优化学习路径。其特色在于采用青少年保护算法与内容过滤机制，确保 AI 回答的教育安全性与可靠性。韩国各市道教育厅目前正制定相关生成式 AI 使用指引，GPTeens 的推出被视为推动学校安全应用 AI 的探索案例之一。
在教师端，MagicSchool、Eduaide.ai 与 Brisk Teaching 等平台以教师为主要用户，提供教案生成，作业批改与课堂管理功能。MagicSchool 称其工具已覆盖 160 个国家，服务超 600 万教师。AI 工具正被视为提升教师工作效率的 SaaS 服务，而非替代教学主体的系统。
在中国，类似的趋势也在形成。DeepSeek 作为国内具有代表性的通用大模型之一，已被多所高校和教育研究机构引入教学与科研平台。西安交通大学在校园智能平台「交晓智」中部署 DeepSeek-R1，用于课程答疑、论文摘要与科研支持；上海交通大学的数学与工程课程则采用 DeepSeek-V3 进行解题思路展示与学习路径推理；中国教育科学研究院的「数字教科院」平台使用 DeepSeek 辅助政策分析与学术研究。这些实践多以「本地化部署」的形式进行，在保障数据安全的同时，为教师和学生提供可控的 AI 支持。
与国际平台直接面向用户的商业模式不同，DeepSeek 的教育应用主要集中在高校端的系统整合。其特点是「数据不出校」「模型可定制」，在隐私与成本方面更符合本地教育体系需求。教师利用模型进行课程设计，文献整理与内容生成，学生则在课堂中通过系统获得即时反馈。这种「教育系统内化式 AI」的探索，代表了一种以机构为主导的教育智能化路径。
从更广义的角度看，教育 AI 的价值链正在被重新组合。通用模型提供推理与生成的基础层，教育产品负责教学内容与界面的中间层，学校与教师形成反馈与评估的应用层。AI 被嵌入这一循环后，教育系统的知识生产与反馈方式正在发生结构性变化，但这种「共生结构」尚未稳定，其成效仍需长期观察。
随着底层模型与教育平台的界限不断模糊，AI 正逐渐从外部工具转变为教育体系的一部分。ChatGPT Edu、Gemini for Education、Khanmigo、GPTeens 与 DeepSeek 等案例，反映了不同国家和机构在路径选择上的多样性，即有的强调开放合作，有的注重本地化与安全性。
更深层的议题在于教育系统与文化结构的适配。教育是一种社会性活动，不同国家的课程体系，教师角色与学习文化，决定了 AI 的渗透方式。韩国在课程标准上的对齐尝试，中国高校以 DeepSeek 为代表的本地化部署，都在说明教育 AI 的演进，不只是技术革新，而是一种制度与文化的共建过程。
当 AI 从外部工具转化为教育系统的内在成员配资之家门户网站，它所改变的，不只是教师的角色，更是学生的学习方式与学校的组织逻辑。AI 参与课程设计，生成学习路径和提供即时反馈，也促使师生关系与教学结构发生重构。教育 AI 正在从辅助性工具，转变为学习体系中的协作要素。它的意义，或许不在取代任何角色，而在促使教育重新定义「学习」本身。
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