近日，國際頂級學術(shù)出版機構(gòu)《自然》（Nature）Index China 特刊發(fā)布了《AI 模型為偏遠地區(qū)帶來個性化學習》《AI 如何實現(xiàn)更公平的教育》兩篇文章，對天立啟鳴AI研究院面向教育AI領(lǐng)域的天立學科大腦等創(chuàng)新成果進行了重點報道。

文章系統(tǒng)性探討了在推動教育公平道路上“需要什么樣的AI、如何構(gòu)建這樣的AI、怎樣防控風險、如何有效落地”等核心問題。

作為關(guān)乎國計民生的核心陣地，教育行業(yè)正迎來數(shù)字化、智能化的深度變革。如何借助前沿科技破解教育痛點、推進教育公平，尤其是促進偏遠地區(qū)的教育發(fā)展，成為全球教育界共同探索的重要課題。天立啟鳴AI研究院以認知引擎及復雜系統(tǒng)理論為支撐，以天立學科大腦為平臺構(gòu)建智慧教育全場景解決方案，為AI賦能教育公平這一全球性議題，提供了可參考的“中國方案”。

一、痛點揭示：教育+AI需要跳出“工具”局限，向“認知引擎”進階

受區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不均衡影響，教育領(lǐng)域普遍存在城鄉(xiāng)資源分配不均、偏遠地區(qū)師資結(jié)構(gòu)性匱乏等問題。同時，“規(guī)模化教學模式”與“學生個性化發(fā)展”需求之間的矛盾日益凸顯，“因材施教”難以在現(xiàn)實教學場景中普遍落地。近年來，AI在教育行業(yè)得到積極應(yīng)用，但多數(shù)產(chǎn)品僅能解決單一場景的效率提升需求，無法有效讀懂學生的學習軌跡與個性化需求，難以實現(xiàn)精準的學情診斷與適配性教學，這讓AI的價值更多局限于“工具屬性”。

天立啟鳴AI研究院認為，要跳出“工具化AI”的局限，以學習者為中心，利用教學行為數(shù)據(jù)以及真實場景訓練具有強大學習和泛化能力的大模型，構(gòu)建動態(tài)認知畫像，打造能夠深度理解學習、自主決策、全鏈路協(xié)同、持續(xù)進化的教育智能體。教育+AI的目標，是讓個性化的優(yōu)質(zhì)教育無差別觸達每一個學生。

二、理論實踐：以復雜系統(tǒng)理論，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的教育AI系統(tǒng)

做好教育AI，絕非簡單的對錯統(tǒng)計與數(shù)據(jù)堆砌，而是需要對每個學生的學習軌跡的獨特性及復雜性加以分析，這對教育AI系統(tǒng)提出了更高要求。天立國際首席科學家劉志毅認為，“每個學生的學習發(fā)展都遵循獨特而復雜的軌跡”，而“當前教育領(lǐng)域存在大量未充分利用的數(shù)據(jù)”——這意味著教育AI必須具備理解復雜個體差異與挖掘深層數(shù)據(jù)價值的能力。

與傳統(tǒng)AI插件式應(yīng)用不同，天立學科大腦以認知計算為中樞，融合神經(jīng)符號技術(shù)，將人類教育心理學先驗知識與大模型超強推理能力深度對齊，構(gòu)建了具備穩(wěn)定情感底座與邏輯底座的類腦架構(gòu)；通過高度模塊化的認知接口，該架構(gòu)實現(xiàn)了高并發(fā)、可擴展、穩(wěn)定可靠的底層引擎能力—是破解當前教育大模型“有知識沒邏輯、有輸出沒記憶”痛點的關(guān)鍵，通過管理記憶、執(zhí)行邏輯推理、構(gòu)建物理世界模型，對學習過程的深度理解、動態(tài)預(yù)測與精準干預(yù)，讓教育AI真正從“對話交互”升級為 “任務(wù)執(zhí)行”，支撐教育從經(jīng)驗驅(qū)動，全面走向數(shù)據(jù)驅(qū)動。

為推動前沿理論研究與教育場景的深度融合，天立還與北航國際創(chuàng)新研究院共建“基礎(chǔ)教育通用人工智能教育聯(lián)合實驗室”，通過產(chǎn)學研深度合作，對復雜系統(tǒng)建模與認知動力學機制進行深入研究并推動應(yīng)用轉(zhuǎn)化。得益于理論研究與工程化實踐，天立啟鳴研究院推動實現(xiàn)了學習系統(tǒng)的全局優(yōu)化躍遷，在“學科大腦”框架下，將學習過程從“個體行為問題”提升為“多尺度耦合的認知動力系統(tǒng)”，在理論與工程層面統(tǒng)一刻畫“個體認知演化”與“群體互動涌現(xiàn)”的內(nèi)在機制，推動教育從局部經(jīng)驗優(yōu)化向可建模、可預(yù)測、可調(diào)控的科學化優(yōu)化轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)教育從“千人一面”到“一生一案”的轉(zhuǎn)變，推動因材施教的規(guī)模化落地。劉志毅認為：“歸根結(jié)底，技術(shù)應(yīng)服務(wù)于個人和整個社會的全面發(fā)展”——復雜系統(tǒng)理論的引入，正是讓教育AI從技術(shù)驅(qū)動回歸育人本質(zhì)的關(guān)鍵一步。

三、風險防控：堅守安全規(guī)范底線，筑牢家校信任根基

教育AI在落地、賦能教與學的同時，也不可避免地面臨著行業(yè)共性的風險挑戰(zhàn)：學生學習數(shù)據(jù)、個人隱私數(shù)據(jù)一旦泄露將直接損害師生權(quán)益；算法設(shè)計若存在偏差將影響教育公平；不同地區(qū)、學校在接入技術(shù)、應(yīng)用能力上的差距，可能進一步加劇數(shù)字鴻溝。

天立始終以務(wù)實審慎的態(tài)度推動教育AI的落地應(yīng)用，將安全與規(guī)范作為不可回避的底線，通過建立嚴格的數(shù)據(jù)使用協(xié)議與內(nèi)容防護體系，全方位確保技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)性與安全性。

例如，天立通過采用定制化“檢索增強生成”（RAG）技術(shù)，確保AI生成內(nèi)容的權(quán)威性與可追溯性，從源頭規(guī)避虛假信息、誤導性內(nèi)容對教學的影響，構(gòu)建家校信任、推動AI教育長期發(fā)展。

四、落地指引：認知升級為先，三大支點加速AI賦能“教育公平”

對于希望引入AI的學校管理者而言，技術(shù)采購只是落地的起點，真正的挑戰(zhàn)在于認知的轉(zhuǎn)變。天立啟鳴AI研究院認為，AI教育落地的成敗，首要取決于管理者能否完成認知升級，厘清核心問題、才能找準行動方向。

實現(xiàn)認知升級，首先需要厘清三個核心問題：

第一，AI首先是教育問題，其次才是技術(shù)問題。需將AI納入學校教學的整體治理框架，讓技術(shù)服務(wù)于教育目標。

第二，AI的核心目標是“賦能”而非單純“減負”。要借助AI讓教師突破原有能力邊界，去做以前做不了的事——激發(fā)學生跨學科靈感、生成多模態(tài)教學素材、關(guān)注每一個學生的個性化需求。

第三，AI落地需構(gòu)建“生態(tài)”而非止步于“工具”。讓AI融入教學、管理、教研全場景，形成貫穿全流程的生態(tài)系統(tǒng)，而非孤立存在的輔助工具。

AI教育落地不是一蹴而就的工程，而是循序漸進、持續(xù)優(yōu)化的過程，并始終恪守“以人為本”，讓技術(shù)的應(yīng)用不是篩選人才的“過濾器”，而是成就每一個獨特生命的“孵化器”，填平城鄉(xiāng)教育鴻溝的“壓艙石”。展望未來，教育+AI還有很大的發(fā)展空間，有望在跨學科素養(yǎng)培育、教師能力賦能等方向上發(fā)揮更大作用，真正打破教育發(fā)展的地域邊界。

轉(zhuǎn)載來源：天立啟鳴

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