**摘要：
生命循环，人机共育
在微观层面上，假设把人工智能看作一种生命体，AIGC+教育的外延其实是碳基生命和硅基生命的交互和培育疑问。AIGC技术是对人脑计算、思索、判别等外在才干的加长，是人的智能在机器外形上的规模化汇集、运作和反响。由此，局部基础性的专业上班被替代，AI在休息奉献、价值发明中逐渐与人比肩甚至逾越人类，AI和人类共同成为社会奉献主体。
在中观层面上，AIGC技术在常识量、消息失掉和处置方面的强势才干，迫使教育界进一步反思现有的教育框架，教员作为教学主体的性能性与人文性价值如何取舍？师-生-机三位一体的教育外形意义几何？以常识传递和测评为**的教育内容该如何更新？大规模的共性化教学能否真的有或许成功？AI与人类能否会在社会和教育资源上开展竞争？这些严重疑问，因AIGC的来到，再一次性冲击了现有的教育体系。
在微观层面上，教育的各场景和环节，都因AIGC技术的运行而有所助益，如教员侧的备课规划、作业生成和修改，在校生侧的自主学习、辅佐练习、测试评价等，新技术与新鲜教育场景的结合，总会发生令人快慰的化学反响。但是，商业通常的落地是遭到事实和周期限度的。从落地逻辑而言，产品基本是原有教学场景和产品的替代，原有技术性能的优化迭代，而少有新场景的暴发；就落地速度而言，尚不成熟的教育大模型落地，仍需在校生思索和区分才干的加持、以及相对明白一致的评价规范撑持，各畛域、场景、学段落地状况各有差异。
同时须要警觉的是，AIGC技术具备清楚的资源密集和依赖特点，而教育是一项社会公益事业，事关人的开展权，教育福祉应尽或许地保证公温友好衡。如何防止强势资源的相互吸引和马太效应的加剧，是教育界须要共同面对的疑问。
微观：AIGC带来的消费劲改造
AIGC加长扩展人脑智能，降低经常使用门槛，运行影响力有限泛化
麦克卢汉提出，媒介是人的加长。AIGC技术作为一种天然工具（媒介），是对人脑计算、思索、判别、学习等外在才干的加长，同时在巨量数据的加持下，AIGC在发现、意识、运用法令上有着清楚的优点，是人的智能在机器外形上的规模化汇集、运作和反响，打破了人类才干的边界；而AIGC的问答式交互、无需下载和性能等特性，使得AI技术的经常使用门槛大大降低，AI技术走向平权化；同时，联网后的实时海量数据允许，模型开源及插件生态的开明，结合用户有限的发明力，AIGC的影响力浸透进各行各业的每个角落，影响力有限泛化和扩展。
微观：AIGC带来的人力需求革新
AI成为基础设备，局部基础上班被替代，社会人力结构和人才需求重塑
技术的跃迁、消费效率的优化并不会自然带来社会全体福利水平的优化，雷同往往以就义局部人的利益为前提，进而引发社会结构、人力需求的重塑。AIGC交互界面的用户友好性、大模型开源及API多少钱的降低、插件服务带来的运行生态兴盛等，都使得AI技术或将成为像水、电、网络一样的基础设备，浸透并扭转千行万业。但是，大模型具备认知、剖析、推理才干，不同于智能化浪潮下对蓝领的冲击，AIGC时代受AI影响最大的或许是高级专业人士和技术人员，即局部白领。据Challenger报告显示，2023年5月，美国因AI替代形成的失业人数达3900人，且都出当初科技行业。以及据麦肯锡数据预测，到2045年左右，有50%的上班将被AI替代，比此前的估量减速了10年。与此同时，具备发明力、深度思索等高阶智力的人才，将享遭到AIGC带来的效率优点，成为AI的驾驭者，相应的上班需求也会参与，并同时在教育畛域发明出少量专业和学科，对教育课程和专业设置、人才素养评价提出新要求。据环球经济论坛公布的《未来务工报告2023》显示，未来5年内，人工智能、商业智能剖析师、数据迷信等大数据相关职位的需求增长最快，且发明性思想、技术素养、猎奇心和学习才干等通识素养是未来最须要造就的技艺。智能时代背景下，传统的技艺已无法满足社会需求，学科壁垒不时消融，跨专业人才需求紧俏。
中观：AI技术的开展及其教育推进
由教学辅佐到自顺应学习，AIGC技术革新推进大规模因材施教逐渐落地
环球AI+教育阅历了降生期-探索期-产业期三个阶段，在降生期，AI和教育的结合关键围绕辅佐教学启动探求，运行于答疑、练习、模拟测试等环节，替代局部教员的重复性休息。在机器学习的兴起下，AI+教育进入探索期，二者结合的探求主题为智能导学及自顺应学习。随着深度学习技术的提高，人工智能技术步入商业化阶段，AI+教育也进入产业期。近几年大数据、云计算、算力才干优化，大规模言语模型急速开展，2022年ChatGPT的公布更是引发了海外外LLMs的军备比赛，2023年各类教育垂类大模型的争相公布，关上了通向通用人工智能（AGI）之路，协助师生大幅优化教学效率，推进大规模的因材施教逐渐落地。
中观：AIGC与现代教育结合的必要性
内容规范化、效益规模化、交互自然化，现代教育与AIGC技术价值吻合
AIGC技术与现代教育，在教学内容、师资性能、交互方式方面有着奇妙的吻合之处，彰显着技术落地的必要性。如今的教育形式基本是在工业反派进程中构成的，规模化和规范化是其基本特征，基于社会分工的逻辑，旨在为社会各行各业的开展造就可用之才。与此相对应的，便是分专业的学科式架构、分级分班的规模化教学。AIGC技术运行下，大规模的通用数据与教育各学科的垂类数据并存，通识教育和专业教育所需的内容均可满足。同时，AIGC资源不像教员资源具备时空上的独占性，有望成功大规模的共性化教学。值得一提的是，在交互方式上，书面语面授是干流的、在校生司空见惯的教学交互方式，而AIGC技术的共同之处也在于多轮自然言语交互才干，有来有回的问答式相比于常识的单向灌输，更凑近孔子《论语》的对话体教学，也更凑近苏格拉底的启示式对话教学形式。
AIGC+教育的时代注目-经济
环球资本开局规划早期守业名目，关注K12和职业培训畛域
教育作为AIGC技术落地的典型场景之一，2023年间，环球AIGC+教育赛道共出现45笔投融资，其中半数名目起源于美国，且多集中在K12教育及职业培训两个细分畛域内。从名目成熟度来看，环球AIGC+教育投融资集中在早期阶段，环球资本普遍关注用大批资金规划早期守业名目。虽然成熟名目较少，但相较种子及天使轮，VC的单笔融资金额更高。可以预感，随AIGC在教育畛域的运行开展走向成熟，资本将切入对成熟、优质名目的关注之中。
AIGC+教育的时代注目-学术与社会
AIGC+教育成为社会各方及学术钻研的关注焦点
受2022年11月ChatGPT公布影响，环球各地开局宽泛关注AIGC及其相关运行。自2023年2月起，社会各界对生成式人工智能在教育畛域的运行发生了浓重兴味，并在2023年6月到达了关注的高峰，且热度继续不减。同时，学术界也在这一年里开局高度关注AIGC技术，并推进了人工智能与教育钻研的热度优化。“AIGC+教育”成为包括学术界在内的社会各界关注的焦点。
社会态度：与时俱进，守正翻新
时代缩影：张望—制止—反思—开放，澳大利亚应答态度的挣扎历程
ChatGPT自公布后很快遭到在校生们的欢迎，但随之出现的学术作弊现象引发学者和教育部门的宽泛担心。经过持久的张望期，美国、英国、澳大利亚等地域纷繁制止公立学校经常使用人工智能工具，我国的香港大学也公布了针对ChatGPT的禁令。但一纸禁令不能根绝作弊现象，由此扩展的数字鸿沟也惹起注重。看待新兴技术的最佳态度是“堵不如疏”，正确的疏导与经常使用能够弱化AIGC与教育结合带来的冲击，在抓住革新机遇的同时守正翻新。，美国、英国及香港大学已先后撤销了禁令，澳大利亚也公布《框架》以规范和疏导校内人工智能的经常使用。
技术开展影响教育外形
教育的退化在于结合前沿消费技术与教育通常探求“如何成功更好的教学”
教育作为服务于人类群体传承的新鲜环节，其延续性、稳固性和承袭性的实质特征，选择了它不会随着消费技术开展而极速退化。在传统教育形式的基础上，前沿消费技术关键带来了教育资源类型、教学组织方式以及教学交互方式方面的改造，其影响是累积、叠加和突变的，而并非是全然替代性的，“教员讲授-在校生吸纳-常识传承”的班级授课至今依然是学校的干流教学形式，和千百年前并没有实质上的区别。而如何应用前沿迷信技术结合现代教育通常，成功更大规模、更高品质、更高效率以及更好成绩的教育，是当代教育钻研畛域不时努力于探求的疑问。
AIGC影响教学主体
带来人机协同教学和师资强化的等候，也引发AI应战教员主体位置的思索
AIGC技术在教育畛域引发革新的探讨中，对教学主体的影响是个有目共睹的话题。在传统的师生教学形式中，教员是威望的常识传递者，但这一形式面临师资力气不均、共性化教学难度大以及教员机械休息惨重难以生长等现有疑问和弊端。AIGC技术的介入被看作是一种契机，代表了传统教学外形向“师-生-机”形式转型的或许性。AIGC能够经过补充教员资源、成功大规模共性化教学和减轻教员累赘等性能，放大了成功更好教学的或许性，从而被学术界和市场普遍认可，同时人类教员可以从传统的常识流传者向学习的陪伴者和价值观的疏导者方向转变。但是对“AI齐全替代人类教员”担心之声也同时存在，AIGC价值观的非中立性、消息准确性的无余、版权疑问以及无法复制的人类情感和文明价值等疑问使其难以独当一面，另外AI齐全争夺人类教员上班的或许性也会引发教员务工的恐慌。正反两方面的探讨，说明AIGC对教员的允许运行须要慎重框定范围，以确保其成为教育主体的助力而非阻碍。
AIGC介入教学载体
有望赋能教员并成功规模化因材施教，也应战传统学习形式和评价体系
教育载体层（包括软配件基础和工具）不时是前沿技术浸透的先锋环节。得益于国际各级院校消息化基础设备的不时完善，AIGC技术对教育载体层面的影响日益清楚：AIGC技术在教学层的介入使得大规模因材施教等先进教育理念变得愈加实际可行；同时，AIGC在赋能教员教学和教研方面的可行性也遭到宽泛认同。但是，这项技术的运行也随同着应战和争议：AIGC在精准度和价值观成见或许发生的误导、在校生常年经常使用AIGC或许造成的技术依赖以及应用AIGC作弊给评价上班带来的压力，使得教育界关于在校生（尤其是青少年儿童）间接经常使用AIGC持宽泛的质疑或推戴态度，愈增强调AIGC作为学习工具的有条件经常使用和有效管控。因此在开展契机与应战共存之下，教育上班者们在顺应技术开展并采用更先进、公正、片面且平衡的科技工具的同时，须要深化考量AIGC类教育载体的性能体系和伦理边界，确保该技术能够肥壮且有效地服务于整个教育系统。
AIGC扭转教育内容
高阶通识才干、跨学科复合才干关键性被重提，辅以AIGC技术素养要求
新一代AI技术在清楚优化社会消费劲的同时，也引发了消费相关的革新，社会分工结构面临重组，一些传统岗位被AI取代，新兴职业极速出现，而局部旧有学科则逐渐淘汰。AIGC时代给教育系统带来了一个宏大而困难的钻研课题：咱们应该如何造就能够顺应这一革新的有用人才？这不只触及到教育范围、指标和内容的调整，还包括学科专业设置的扭转。2023年3月公布的《个别初等教育学科专业设置调整优化革新方案》进一步明白了到2025年将新设一系列顺应新技术、新产业、新业态、新形式的学科专业，同时淘汰那些不再顺应经济社会开展需求的学科专业。同时，ChatGPT等大模型先后经过注册会计、律师资历等多种考试，在消息收集和整合上的才干逐渐凑近甚至逾越人类，也让咱们反思AIGC时代下，便捷的专业常识教学的社会顺应性。因此教育系统须要调整教育内容，注重消息素养和高阶通识才干的造就，逐渐参与跨学科融合式教育的权重，以放慢前沿人才的供应速度。同时，教育系统还须要尽快明白围绕AIGC技术学习的范围和规范，协助学习者接受并顺应AIGC时代的来到，并了解技术及其对环球的宽泛影响，这将确保未来的技术人才干够驾驭技术走向及其开展节拍，并有才干应用AIGC技术更好地扭转环球和造福人类。
AIGC与学习主体的竞争
引发近乎科幻但并非高无法攀的哲学思辩：教育人类还是训练大模型
AIGC技术的极速开展正为社会经济带来清楚的提振。高盛估量未来 10 年生成式 AI 有望给环球GDP带来 7 万亿美元的巨量提振，使环球年均GDP提高7%；而2023年AIGC畛域曾经极速吸引了少量的资金投入，截至7月环球AIGC风险投资额曾经到达了150亿美元。但是AIGC在休息市场上的高效劳力也惹起了对务工安保的宽泛关注。高盛估量，因为AI技术的运行未来环球将有3亿个上班岗位面临被取代的风险，虽然局部观念以为AIGC技术有助于缩短上班期间从而优化休息者福利，但像谷歌这样的国际公司因顺应AI在业务中的运行而扩充3万职位的动作，使得群众对失业的或许性感到愈加担心。虽然相比教育周期漫长而老本高昂的人类来说，AIGC仿佛是愈加高效且具备高性价比的学习和休息主体，但过份依赖AIGC并漠视人类教育和休息的价值，是一种风险的想法。面对技术开展的极速步调，社会须要愈加审慎地规划技术运行的方向，并制勘误当的教育和休息保证政策，确保AIGC能给人类带来更多社会偏心而不是扩展不偏心，在谋求技术翻新的同时坚持对人类福祉和社会稳固的久远视线。
运行场景—师生—学术科研
在文献整顿、校正润饰等方面减负，在数据处置与预测方面助力基础钻研
学术科研中，存在少量机械性的上班，消耗心神且占据钻研人员少量期间，而这正是AIGC的用武之地。AIGC并不能替代钻研员，而是作为一种辅佐工具，在文献及引文整顿、数据剖析、图表生成、语法及错别字校正等方面束缚局部人力，给予科研上班者一些喘息时机。同时，大模型与科研工具包结合，可减速科研计算，启动数据预测等 ，助力科研基础钻研及探求。但需留意，AI生成的文章、数据剖析结果等须要钻研员启动校正及交叉验证，无法间接经常使用，尤其是钻研论断及观念局部。同时，在运行AIGC技术时也须要留意数据隐衷、常识产权等疑问，以及对AI的经常使用状况启动披露申明。
运行场景—教员—备课规划
从依赖教员阅历转向数据驱动，教员担任更多发明性上班
备课是一个兼具较大上班量和发明力需求的上班。上班量关键体如今不同窗段、不同班级的课程纲要、教案的撰写、课程资源的收集，以及课件的制造方面，发明力需求关键体如今依据各班级学情、进展的不同启动共性化修正和调整，以及师生互动设计等方面。AIGC技术的运行，使得教学资源收集、课件制造等偏执行的上班在大数据驱动下，可以愈加极速高效地成功，节俭教员少量期间。由此，教员可以从事更多如师生沟通、在校生关心、互动设计等发明性、情理性、社交性的上班。
运行场景—在校生—辅佐练习
开明场景下，成功以在校生为中心的多轮交互和拟人陪伴
在判别式AI技术下，在校生在书面语练习时经常存在对话便捷、场景受限、难以多轮交互、共性化无余等疑问。AIGC技术运行后，大模型参数的扩展、预训练架构的经常使用等，使得原本单向播报和便捷问答的性能进一步拓展了多轮对话、逻辑推理、高低文了解才干。其次，基于新数据生成而非识别分类的逻辑，AIGC产品可应答的场景和义务范围愈加宽泛，可以满足用户对细分场景的需求。同时，与数字人、人形机器人结合后，多模态的大模型既可识别在校生的声响、表情等特征，也可借助“似人”的外貌提供“类人”的交互陪伴。从不同细分场景的成熟度来看，书面语、写作练习等，相较于数学、化学等逻辑类的练习义务，用户容错才干更强，运行成熟度和热度也更高。
各细分场景落地速度
C端>B端>G端，成人教育>初等教育>K12>幼教，教员>在校生>治理者
就落地逻辑而言，AIGC关键影响内容消费环节，在教育行业就体如今课件和标题的生成、作业修改、学情数据剖析、学习资源介绍等环节，基本是原有场景和产品的替代，原有技术性能的优化迭代，较少出现新的场景和性能。
就落地速度而言，翻新技术的落地通常须要一个运行分散的环节，尤其是关于教育这个新鲜的行业。依据翻新分散通常，最先尝试新技术的往往是局部技术喜好者和先驱，C端具备清楚的长尾效应，而B端和G端属于群体和组织执行逻辑，灵敏性较低，且G端传统惯性较强，往往相对滞后。同时，在技术运行初期尚不成熟时，则须要配套设备的辅佐落地。假设把AIGC技术看作教学资源的话，则须要教学对象和评价规范的配合，在校生区分和思索才干越强，教学内容的评价规范越明白和一致，则技术落地的或许性越强。详细来看，因为成人的区分才干强，评价规范相对明白，所以成人教育全体的落地速度更快。从经常使用者的视角来看，Quizlet的调研报告指出，经常使用过ChatGPT等AI技术的教员（占比65%）比在校生多（占比61%），教员的运行需求更迫切，落地更快。同时，虽然AIGC技术运行对教学治理的影响严重，如对学情趋向的预测、治理决策的辅佐等，但治理侧总体落地进程缓慢。
细分场景时机剖析一：全流程闭环
教员侧流程闭环重在落地执行，在校生侧流程闭环重在及时、共性化反应
AIGC具备图片、文本、视频、音频等多模态生成才干，同时具备消息整合和剖析性能，对内容消费的各个环节都可施展作用。但从运行来看，AIGC的性能落地仍以散点式性能为主，如特定类型标题、图片的生成，能真正构成全流程、全场景闭环体验的产品较少。从教员侧来看，在作业和教案生成场景下，教员须要独自生成每一种类型的标题或许教案素材，再逐项启动验证校正，并最终兼并，全流程的介入度都较高。Agent在该场景落地后，基于其记忆、规划、执行的才干，可拆解教员的完整指令，并逐项生成、排序及分解，教员只有最后对成稿启动调整，上班量大幅增加。从在校生侧来看，以作文写作练习为例，在校生在话题了解、框架构思、素材运用、指点修正等多个环节都存在指点互动需求，全流程、及时、共性化的指点反应将大幅优化练习体验和效率。
细分场景时机剖析二：触摸科研天花板
从K12到高/职教实训到学术科研，运行前景与落地难度同步优化
不同窗段的AIGC技术运行有着不同的并重点。在K12阶段，并重技术对日常教学练评测、治理性能的更新迭代，且随着出世人数的继续降低，天花板总体可预感。其制约起因关键在数据层，数据品质、丰盛度、颗粒度等选择教育模型的下限和经常使用体验。同时日常的运行中，会有数据的反哺回流，随着经常使用频率和期间的拉长，体验会逐渐优化；在高/职教实训阶段，并重AIGC工程师的造就，高职院校、普本、211院校等人才有着阶梯式的差异化诉求。其制约起因关键在产品层，如低代码平台的设计、实训环境的树立等，总体天花板较高，随着AIGC技术逐渐成熟，相关工程师需求量较大；在学术科研阶段，除基本的文献阅读等上班减负外，更并重AIGC允许下的基础钻研及探求。通常以大模型为基础，与科研工具包结合，以减速科研计算和数据预测等。制约起因关键在于愈加精细垂直的模型，以及懂专业又懂大模型的复合人才，但科研攻关一旦成功落地，商业后劲和价值极大。
企业图谱—按细分畛域、国际国外划分
AIGC+教育商业形式探求
MaaS定制化服务探求、软件性能更新与配件外化、传统技艺培训服务
在底层技术翻新驱动下，MaaS（Model As a Service）服务通常以技术大厂为主，可提供通用的API接口收取调用费用，也可向学校、教育局、教企等开明模型，允许客户的定制化服务，协助客户做特定场景或区域的模型，这对厂商的技术、算力、数据才干是多重考验。在运行驱动下，商业形式蕴含软件增值服务和配件全体售卖服务。软件增值服务通常为原有软件性能的更新迭代，经过会员订阅等方式收取费用，是干流的不要钱形式。配件全体售卖通常将已成功的AIGC软件性能嵌入配件中，从而提高配件单价，但这种形式需留意施展多配件数据生态的协同效应，施展配件的共同优点。在传统教培内容驱动下，教学资源是**竞争力，AIGC带来的“被替代恐慌”与才干优化需求继续更新，AIGC相关培训机构、课程资源层出不穷，是变现才干最强的落地形式。
技术落地关键及厂商占位
大模型和算力提供门槛，教育理处置定落地才干，教育数据选择才干下限
AIGC技术在教育行业落地的竞争要素关键体如今三方面，模型和算力资源、教育行业了解和阅历、以及垂类教育数据。详细来看，模型和算力资源提供基础进入门槛，无论是API接口调用、调优还是自主开发大模型，有模型才干有入场券，但自主开发模型才干掌握被动权，须要企业对AI技术和教育相关数据都有常年积攒；教育行业理处置定企业能否具备落地才干，如产品逻辑的设计、用户痛点的感知、语料库和工具的树立等，须要企业对教育业务和互联网产品都有深化了解；教育数据最终选择才干下限，大模型的竞争归根究竟是数据的竞争，数据的好坏选择模型的好坏，进而选择用户的经常使用体验和学习效果，这须要企业在教育行业深耕多年才干构老本人的数据护城河。展望未来格式，AIGC技术具备清楚的资源密集和依赖特点，鼎力出奇观的暴力美学门路已被行业所验证，未来格式仍会以有着多类型资源积攒的大厂占据关键份额，翻新企业可以依据特定场景深化了解而切入，但若没有自主大模型依然会受制于人。
通用大模型or教育垂类大模型
由通用大模型主导向通用与教育垂类各司其职、融合开展的方向演变
随着大模型在教育场景的逐渐落地，准确性、针对性无余等疑问日益凸显，开发针对教育畛域的垂类大模型逐渐成为教育行业共识，但其与通用大模型并非相互排挤的相关，而是朝着各司其职，融合开展的方向演变。，通用大模型综合实力最为微弱，且随着多模态的逐渐落地，仍处于主导位置，教育垂类大模型全体成熟度较低，尚处于运行探求期。随着教育大模型的成熟，不久的未来或许迎来通用大模型与教育垂类大模型各司其职的阶段，通用大模型仰仗弱小的基础才干和海量跨畛域常识，可处置文本润饰过渡、兴味科普、基本问答和释义疑问，教育垂类大模型依据场景的细化、区域及用户群体的划分，细分为不同垂类模型，各自处置特征疑问。从更久远的视角来看，通用常识是专业常识的基础，通用大模型仍无法被替代。随着技术的累积开展与资源整合，通用模型与垂类模型的边界逐渐含糊，通用大模型或许与多个垂类模型存在交加，出现出通用大模型与N个专家模型多重组合的外形，并不时走向融合。
内容适配：素质教育开展新方向
AIGC与素养开展具备自然相似的基因，发力C端小模型引领行业开展
AIGC技术的出现，是强化素质教育的关键契机。技术在常识阅历、高效处置、泛化才干等方面的优点，反向凸显了人的发明性、灵敏性等通识素养的优点。素质类内容也与AIGC技术有着自然的亲热性。学科类内容关注结构化的常识，知知趣对愈加明晰明白，评价方式也愈加规范化，更适宜结构化的常识图谱技术、婚配分类的判别式AI技术。而素质类内容关注常识的生成才干，常识面更广更深而素养点更散，常识建构和评价非规范化，更适宜基于神经网络的生成式AI技术，须要大模型提供衔接和撑持才干。从落地逻辑来看，如前所述，B端和G端是群体执行逻辑，灵敏性较差，而C端有着地下数据丰盛、用户群体宽泛且容错率高的优点，是最佳的发力畛域。企业可经过调用开源大模型裁剪并调优或搭建小模型的方法，进入如表白、国学、艺术等赛道，并逐渐深耕打牢用户基础，再寻求拓展其余形式。
技术结合：AGI齐全体与教育畅想
大模型剖析+多模态交互+Agent规划+具身智能执行，教育场景深度适配
AIGC的外化与配件化是技术开展的必修之路，但若仅是软件性能的便捷搭载，则无法施展配件的共同优点和多模态数据融通价值。AIGC相关技术正在启动融合交汇，大言语模型处置上档次的认知疑问，多模态提供数据交互和融通的通道，Agent和具身智能机器人区分处置虚构和物理环球的义务规划和执行疑问，使得AGI（通用人工智能）齐全体呼之欲出。从教育场景来看，大模型处置共性化教学数据剖析与内容生成疑问；原生多模态买通各类学情数据以片面剖析评价在校生，并输入多模态资源满足如不凡儿童的共性化资源需求；Agent可以协助教员成功课件生成、作业修改等局部义务，在科研中可以成功试验规划和实施，数据预测等；具身智能机器人具备经常使用场景泛化，传感单元泛滥的特定，可以深化了解特定教学场景。同机遇器人具备社会实体的优点，能够以表情、肢体等与在校生交互并树立情感结合，起到教学陪伴与处罚作用。
福祉落地：直面人工智能鸿沟
AIGC+教育福祉的落地，需努力克制时机、技艺、资源的三大鸿沟
教育是一项社会公益事业，事关人的开展权，教育福祉应尽或许的保证公温友好衡。如前所述，AIGC技术对教育行业有诸多助益，但在详细落地中，或许面临时机、技艺、资源的三大鸿沟。在时机鸿沟层面，首先应尽或许地保证个别教员和在校生经常使用AIGC技术的等同或许，如松鼠Ai方案永远向环球20%的最低支还俗庭的孩子不要钱提供松鼠Ai系统；在技艺鸿沟层面，首先须要增强AIGC技术科普，进一步拉起齐师生的认知，并在师资培训、消息素养课程中放大AIGC技术才干培训，以增加后天的动物性差异；在资源鸿沟层面，教育资源、算力资源的调配不平衡都是老生常谈的重难点疑问，需从国度及行业层面启动教育资源、算力的再调配，以防止技术落地中或许进一步强化的马太效应。
人机单干：人机相关演进新历程
人机共育，生命循环，互为滋润，人类与AI一同永无止地步学习、构建
一种技术的短处，将造成一种新文明的降生。AIGC技术在巨量数据的加持下，在发现、意识、运用法令上相比于人脑有着清楚的优点，在休息奉献、价值发明中逐渐与人比肩甚至逾越人类，推进人机相关由“共生”走向“互生”。在“共生”层面，表现为人机共育和资源共享。人类和人工智能雷同是学习和奉献的主体，人工智能是人脑智能的外化和加长，在外在逻辑上有必定的相似性，二者的生长都须要少量的社会资金及数据资源允许。在“互生”层面，AIGC技术可视为人的“外脑”，与“内脑”各有性能定位并相互单干。内脑因其发明性、灵敏性等，需掌握人机单干方向及技术边界，同时可基于共性化需求定制外脑，并造就AI生长；外脑可高效、规范化地成功少量义务，同时在不同场景下有着泛化处置才干，可清楚提高人脑效劳。在漫长的文明演进环节中，人类与AI将一同永无止地步学习、构建。
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