当AI学会“仿真思维”,教师才能回归育人本质
从“工具效率”到“认知理解”,教育AI进入深水区
2026年,教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》,文件明确要求分层提升教师AI数字素养,全面构建人机协同的新型课堂模式。政策方向已然明朗,但落地层面的讨论仍在发酵。7月23日,复旦大学副校长周磊在接受人民网专访时表示:“智能化转型浪潮下,教学创新比任何时候都更关乎教育本质。”他同时指出,一线教师首要的能力迭代,是从“AI工具使用者”转向“智能教学设计者”。
这句话精准点出当众多学校共同面临的深层焦虑——教育AI应用并不稀缺,但多数浮于表面,难以真正服务因材施教,教师转型缺少完整支撑体系。
当前AI赋能教育存在三大结构性难题:第一,师资结构性缺口难以消解。县域、乡村学校骨干教师稀缺,大班额下教师无力兼顾后进生补差与优等生拔高,大量时间消耗在学情统计、习题整理等标准化工作,无暇开展价值引领、情感浸润等AI不可替代的育人工作;第二,AI应用浅层化难以突破。市面上碎片化智能产品只能完成内容推送,无法仿真学生真实思维短板,教师缺少完整理论框架支撑个性化教学设计,很难转型为课堂“总导演”与学习设计师;第三,教师AI转型缺少配套体系。各校零散采购工具、自主摸索融合路径,试错成本高昂,同时学生心智数据安全、AI学术伦理缺少统一规范,学校不敢大规模推广智能教学。
换言之,行业需要的不再是单点工具,而是从普惠、认知到治理的体系化能力。近期的一些行业实践,提供了可供观察的样本。
一线普惠实践:“一生一案”补齐师资短板,回归价值育人核心
推进教育均衡、缩小城乡校际差距,是《“人工智能+教育”行动计划》核心任务之一。偏远县域学校普遍存在师资薄弱问题,城市教师则深陷机械性教学事务,分层教学长期难以落地。天立启鸣打造的“天立学科大脑・一生一案”个性化学习方案,从全球40个国家267份申报案例中脱颖而出,成功入选联合国ITU 2026 AI for Good全球创新案例,成为落实联合国SDG4优质教育目标的中国基层实践样本。


该方案底层逻辑为“AI做助教、教师为主导”,绝不以技术替代教师。系统承接全流程算力密集型工作:学情精准诊断、分层教学资源匹配、个性化习题智能适配、班级学习数据汇总复盘,填补师资总量不足、分布不均带来的结构性空白。
据校方统计,方案在云南彝良国家重点帮扶县落地一年后,当地学校本科上线率提升至88.5%,班级后20%后进生的进步幅度明显超过前20%。截至目前,这套体系已在全国150余所中小学常态化落地,累计服务30万余名师生,轻量化部署适配公办、民办、城乡各类学校,无需大规模硬件改造,真正为基础薄弱学生提供普惠化分层学习支持,也让教师从重复劳动中抽身,聚焦情感引导与价值塑造。
认知世界模型破解“伪个性化推荐”,筑牢数据安全伦理底线
普惠之后是更深的追问:AI能否真正理解学习者?,而不只是高效地分发内容?
不少教师反馈:即便系统推送海量习题,学生成绩提升依旧缓慢。因为当前绝大多数教育AI,本质上还是基于“统计关联”的内容推荐引擎。传统教育AI仅依托答题结果做统计匹配,无法区分学生错题根源是概念混淆、逻辑断层还是审题疏漏。
针对这一瓶颈,天立启鸣联合北京航空航天大学国际创新研究院、AIII人工智能国际研究院等机构,在2026世界人工智能大会期间发布《世界模型驱动的教育AGI白皮书》,率先将认知世界模型(CWM)引入基础教育场景。

通俗地说,未来的教育AI不再是一个庞大的“题库检索器”,而是一个“学生大脑的模拟器”:通过LAM(学习评估建模)闭环,观测学生的做题行为,在虚拟空间里“建模”出学生的认知状态,推导思维盲区,进而规划出适配的学习路径。
同时,白皮书提出“认知主权”伦理框架,将学生心智推断数据纳入分级保护范畴,从技术底层划定学生学习数据安全边界,回应了学校侧对学生数据安全的核心关切,也为教师开展高阶人机协同教学设计提供方法论支撑,助力教师完成从简单操作工具到“智能教学设计者”的转型。
科研级智能体赛事验证能力,支撑高阶素养教学设计

AI要胜任更复杂的教学协同,底层能力与行业规范同样关键。在第四届世界科学智能大赛中,天立启鸣团队从全球32个国家和地区、近1.8万名选手中突围并获得三等奖;其智能体实践同时入选中国信息通信研究院《2026智能经济新形态:智能体创新实践案例汇编》,是其中为数不多来自教育领域的案例。
从科研赛事到入选国家级案例库表明,教育智能体正在从概念传播走向标准化、规模化落地,有助于降低学校的选型与试错成本。
教育AI的下一程,竞争的或许不再是功能清单的长度,而是对“人如何学习”的理解深度。当技术先一步理解学习者,教师才能真正从工具的操作者,回到育人的本位——这正是“智能教学设计者”的题中之义。
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