“经验教学”到“数据治学”，《自然》特刊关注我国教育AI领域创新成果

近日，国际顶尖学术期刊《自然》（Nature）Index China特刊发布了《AI 模型为偏远地区带来个性化学习》《AI 如何实现更公平的教育》两篇报道，对天立启鸣AI研究院面向教育AI领域的创新成果予以关注。

文章系统性探讨了在推动教育公平道路上“需要什么样的AI、如何构建这样的AI、怎样防控风险、如何有效落地”等核心问题。

新民晚报记者发现，作为关乎国计民生的核心阵地，教育行业正迎来数字化、智能化的深度变革。如何借助前沿科技破解教育痛点、推进教育公平，尤其是促进偏远地区的教育发展，成为全球教育界共同探索的重要课题——

受区域经济发展不均衡影响，教育领域普遍存在城乡资源分配不均、偏远地区师资结构性匮乏等问题。同时，“规模化教学模式”与“学生个性化发展”需求之间的矛盾日益凸显，“因材施教”难以在现实教学场景中普遍落地。近年来，AI在教育行业得到积极应用，但多数产品仅能解决单一场景的效率提升需求，无法有效读懂学生的学习轨迹与个性化需求，难以实现精准的学情诊断与适配性教学，这让AI的价值更多局限于“工具属性”。

天立启鸣AI研究院认为，要跳出“工具化AI”的局限，以学习者为中心，利用教学行为数据以及真实场景训练具有强大学习和泛化能力的大模型，构建动态认知画像，打造能够深度理解学习、自主决策、全链路协同、持续进化的教育智能体，“教育+AI的目标，是让个性化的优质教育无差别触达每一个学生。”

做好教育AI，绝非简单的对错统计与数据堆砌，而是需要对每个学生的学习轨迹的独特性及复杂性加以分析，这对教育AI系统提出了更高要求。“每个学生的学习发展都遵循独特而复杂的轨迹。”天立国际首席科学家刘志毅认为，“当前教育领域存在大量未充分利用的数据，这意味着教育AI必须具备理解复杂个体差异与挖掘深层数据价值的能力。”

据介绍，与传统AI插件式应用不同，天立学科大脑以认知计算为中枢，融合神经符号技术，将人类教育心理学先验知识与大模型超强推理能力深度对齐，构建了具备稳定情感底座与逻辑底座的类脑架构；通过高度模块化的认知接口，该架构实现了高并发、可扩展、稳定可靠的底层引擎能力——这是破解当前教育大模型“有知识没逻辑、有输出没记忆”痛点的关键，通过管理记忆、执行逻辑推理、构建物理世界模型，实现对学习过程的深度理解、动态预测与精准干预，让教育AI真正从“对话交互”升级为 “任务执行”，支撑教育从经验驱动，全面走向数据驱动。

需要指出的是，教育AI在落地、赋能教与学的同时，也不可避免地面临着行业共性的风险挑战：学生学习数据、个人隐私数据一旦泄露将直接损害师生权益；算法设计若存在偏差将影响教育公平；不同地区、学校在接入技术、应用能力上的差距，可能进一步加剧数字鸿沟。

对此，天立通过建立严格的数据使用协议与内容防护体系，全方位确保技术应用的合规性与安全性。例如，通过采用定制化“检索增强生成”（RAG）技术，确保AI生成内容的权威性与可追溯性，从源头规避虚假信息、误导性内容对教学的影响，构建家校信任、推动AI教育长期发展。

对于希望引入AI的学校管理者而言，技术采购只是落地的起点，真正的挑战在于认知的转变。天立启鸣AI研究院认为，AI教育落地的成败，首要取决于管理者能否完成认知升级，厘清核心问题、才能找准行动方向。

实现认知升级，首先需要厘清三个核心问题——

第一，AI首先是教育问题，其次才是技术问题。需将AI纳入学校教学的整体治理框架，让技术服务于教育目标。

第二，AI的核心目标是“赋能”而非单纯“减负”。要借助AI让教师突破原有能力边界，去做以前做不了的事——激发学生跨学科灵感、生成多模态教学素材、关注每一个学生的个性化需求。

第三，AI落地需构建“生态”而非止步于“工具”。让AI融入教学、管理、教研全场景，形成贯穿全流程的生态系统，而非孤立存在的辅助工具。

原标题：《“经验教学”到“数据治学”，《自然》特刊关注我国教育AI领域创新成果》

栏目编辑：马丹 图片来源：采访对象供图

来源：作者：新民晚报 郜阳