对话好未来彭壮壮：AI教育竞争从模型走向智能体

来源：新浪财经

　　随着人工智能技术迭代加快，教育场景里的学习方式与产品形态正在发生变化。2026年4月11日，在第29届哈佛中国论坛期间，好未来总裁彭壮壮在对话新浪财经时表示，教育正在从“知识导向”走向“能力导向”，进入以学习者为中心、算力驱动的新范式。

　　他指出，这一转变与近年来中国“新课标”改革方向相呼应，即从以知识掌握为主，转向更强调学科素养与能力培养。这并不是某一家企业提出的变化，而是整个教育体系在推进的方向。新课标在多个学科中均提出能力导向要求。例如，在数学学习中，更强调用数学语言描述现实问题，而在语文中，则更加重视表达能力与审美能力。

　　这种转变也体现在学习过程与评价方式中。彭壮壮提到，当前考试内容的阅读量与综合性有所增加，被视为对跨学科能力的考察。

　　在人工智能如何改变教育业态方面，被问到“高质量、个性化与规模化”的教育“不可能三角”如何打破时，彭壮壮表示，AI在一定程度上为这一结构提供了新的可能，例如通过数字内容与智能工具，使更多学生能够接触到个性化学习体验。不过，他也指出，资源的增加并不必然带来差距缩小。“在实际使用中，谁更有学习动力，谁更容易主动获取这些资源。”他说，这意味着学习动机仍然是影响结果的重要因素之一。围绕这一问题，他表示，教育产品设计中仍需要关注如何激发学生的主动参与。

　　在产品与行业竞争层面，彭壮壮认为，当前部分企业强调“大模型接入”或模型更新速度，但相关能力是否能够转化为学习效果，仍需通过实际使用来验证。“模型能力在持续提升，但关键在于能否在具体学习场景中解决问题。”他说。

　　被问及如何衡量AI对学习行为影响的量化指标时，他表示，除结果指标外，行为数据也被纳入观察范围。例如学生是否主动提问、是否持续参与学习过程等，被视为重要参考。“学习效果是结果，而这些行为更接近产生结果的过程。”他说。

　　在技术路径上，彭壮壮认为，行业关注点正从单一模型能力，转向智能体“Agent”形态的应用，即通过调度不同模型、工具与知识库来完成具体任务。他表示，这类系统不仅依赖模型能力，还需要结合学习过程中的上下文信息，例如学生的学习进度、教材内容以及课堂情况。

　　“这些上下文信息在通用模型中通常是缺失的，但在教育场景中非常关键。”他说。

　　在被问及通用模型能力不断增强的背景下，教育公司的核心资产将体现在哪里时，彭壮壮表示，差异化更多体现在应用层能力上，包括基于真实题目积累形成的模型评测与调度能力、围绕学生学习进度与课堂内容建立的学习上下文，以及将内容转化为适合学生理解的表达方式。“模型能力本身在持续提升，但关键在于如何把模型、数据与内容结合，转化为可被学生实际使用的学习体验。”他说。

　　（新浪财经 康路 前方特派员朱佳怡、李相仪 发自美国波士顿）