人工智能模型为偏远地区带来个性化学习 | 推广

研发人工智能学习工具的研究人员希望，该工具能促进中国偏远地区的教育发展，为学生提供更多进入顶尖大学的机会。

天立的AI工具提升了中国偏远地区学生的学习成效，并拓宽了教育资源获取渠道。来源：Pikusisi-Studio/E+/Getty

随着人工智能的蓬勃发展，如何利用这项技术来改善人类福祉众说纷纭。对于深度学习及应用科学家刘志毅而言，运用人工智能促进教育公平就是答案之一。

刘志毅是香港天立国际控股有限公司的首席科学家，该集团作为教育服务提供商，在全国运营60余所学校。刘的团队正运用大型深度学习模型，深入解析学生的学习模式与薄弱环节。他们期望通过这些洞察，为各年龄段学生提供个性化支持以提升学习成效，同时开发辅助教师的教学工具。

设计大型人工智能模型以满足个体学习者需求绝非易事。“每个学生的学习发展都遵循独特而复杂的轨迹。”刘志毅指出。他同时担任北京航空航天大学国际创新研究院基础教育通用人工智能实验室首席科学家。他指出，这种个体差异性也是其早期将大型模型应用于科学和金融系统时面临的核心挑战。

2025年，团队推出人工智能教学平台——天立启鸣AI学伴——旨在根据各个学生情况调整教学内容、节奏及反馈机制。此后，这一产品部署在天立的学校中，已累积服务师生超25万人次。

“这些学生中许多来自中国偏远经济欠发达地区。”天立子公司四川启鸣达人科技有限公司总经理罗永强表示，该公司总部位于成都。“人工智能技术能成为促进教育公平的重要工具，让资源匮乏地区的学生获得与大城市学生同等的教育机会。”

他补充道，云南省（中国西南山区省份）偏远县城的三名学生使用该学习助手后，近期已成功考入清华大学、北京大学等国内顶尖学府。

个性化学习

天立启鸣AI学伴的核心优势在于能够追踪每位学生的学习进度，并据此调整支持方案。刘志毅指出：“这是传统教学模式长期难以攻克的难题。”

为识别每位学生的个性化需求，天立依托24年的一线教学数据，刘志毅称之为核心资产。该知识库包含数百万份教案和数千万道练习题，构成训练学伴算法的主要数据集。

他说，团队正探索运用“深度语义建模”技术，研究学生数据中如何体现学习相关模式。他解释说，该方法侧重于从基础概念层面，而非孤立的测试结果来解读学习表现。

结合其他数据来源——例如学生对问题的回答正确率以及后续答案的准确性——研究人员旨在开发方法来建模学生对学科理解的演变，并为学习材料的排序提供依据。刘志毅强调，数据使用遵循严格的隐私保护协议，所有信息在用于模型开发前均经过匿名化处理。

以数学为例，该学伴生成个性化知识图谱，以契合学生当前理解水平的方式呈现概念与术语。刘志毅指出，这些图谱会随学生学习进程动态更新，使他们能按自身节奏学习。

为确保信息可验证且源自权威渠道，系统采用定制化的“检索增强生成”（RAG）技术。罗永强说，RAG技术使大型语言模型能在生成响应前，通过可信来源的信息补充其广泛训练。他补充说，信息可信度对学习助手初次推出时建立家长和教师的信任至关重要。

“学习助手提供的学生表现洞察同样能帮助教师。”他说，“基于系统的建议，他们能够制定更有效的教学策略。”

上图：天立国际控股有限公司首席科学家刘志毅（左）与启鸣达人科技有限公司罗永强（右）正运用人工智能工具提升学生学习成效；下图：天立启鸣AI学伴助力天立学校的教学活动。

教育中的平等

这一学伴还能自动完成标记错误、批改作业等耗时任务。罗永强说，当多名学生在同一概念上遇到困难时，它会及时提醒教师，使课堂教学能聚焦于集体薄弱环节。

“这项技术能帮助教师摆脱重复性工作，让他们有更多时间与学生互动——进行眼神交流、倾听诉求，给予算法无法提供的关怀与温暖。”他补充说。

对于难以吸引资深教师的中国偏远地区，该系统有望缩小其与核心城市的教育质量差距，罗永强说。这对于英语等不仅仅依赖教材的学科尤为关键。

例如，在云南偏远的彝良县，尽管当地缺乏合格英语教师，该系统的语音录制功能仍能让学生通过对比美式或英式标准发音练习英语。

罗永强指出，这些举措契合联合国可持续发展目标（SDG 4）的第四项，即确保人人享有包容和公平的优质教育。

静默数据

刘志毅的团队正通过整合更多数据类型，进一步开发这款AI学伴，这些数据或能揭示学生的学业进展与学习状态。这项工作正推动着他对升级版系统的探索，他将其称为天立“学科大脑”，认为该系统契合更广泛的全球愿景——即开发通用人工智能。

“当前教育领域存在大量未充分利用的数据。”他指出。这类数据涵盖学生提问模式、依赖提示作答的倾向、复习策略、学习方法及动机变化等信息。他解释道，分析这些数据有助于判断学生是否真正掌握了学习内容。

刘志毅还致力于探索如何利用细微的行为信号——如一般注意力模式或语音特征——来更深入地理解学生应对学习挑战的方式。

这些研究得到了天立国际与北航国际创新研究院的合作支持，该研究院致力于建立中国首个专注于研究辅助低龄学童的人工智能工具的国家级实验室。合作重点在于探索学习伴侣等工具，并制定人工智能教育产品的指导方针与标准。

尽管天立的人工智能学伴目前仅在中国提供，但研究人员希望它能为全球类似工具提供灵感。他们还认为教育是检验人工智能更广泛社会影响的关键试验场。“归根结底，技术应服务于个人和整个社会的全面发展。”刘志毅补充说。

人工智能如何实现更公平的教育

人工智能工具有望弥合偏远地区优质教育资源的获取差距，同时让教师有更多精力为学生提供一对一支持。

是什么促使你将人工智能应用于教育领域？

2002年我在成都创立天立国际控股有限公司，如今集团在中国运营60余所学校。自那时起，我始终在思考如何让偏远地区的学生获得优质教育，同时对不同能力的学生提供个性化支持。

传统教学模式难以兼顾两者：虽然能覆盖大量学生，却往往牺牲了对个体需求的关注。

人工智能的进步为打破这种取舍提供了可能。它使大规模提供个性化支持成为现实。例如我们的AI学伴，既能充当随需应变的辅导者——在学生遇到困难时及时介入，又能帮助偏远地区（如中国西南山区省份云南的部分地区）的学生连接到全国各地经验丰富的教师。

这对教师有何益处？

实践中，当人工智能处理批改作业、基础教学等常规工作时，它能让教师摆脱重复性任务，从而有更多时间与学生互动、引导学习并激发好奇心。我认为人工智能并非要取代人类教师，而是能帮助他们更好地完成工作。

在教育领域使用人工智能是否存在隐忧？

尽管人工智能为教育提供了巨大机遇，但其应用也带来了教育方面特有的挑战。这些挑战包括：数字基础设施获取不平等、学生数据与隐私保护问题，以及算法偏见影响教育成果的风险。

当前主要关切点，在于这些系统在课堂中的可靠性与透明度。随着人工智能更深入地融入教育体系，关于学生数据收集与使用方式、人工智能生成的建议如何影响教学决策、以及如何确保不同学校和学生群体间公平性的问题将日益凸显。

图注：天立国际运用人工智能工具，致力于提升中国教育公平并实现个性化学习。

你认为如何才能优化人工智能在教育中的应用？

在人工智能时代，教育应始终以人为本，人工智能的设计旨在通过优化学习体验、减轻工作负担、扩大优质教学覆盖面来为老师和学生们服务。人工智能应起到帮助而非取代教育工作者的作用，帮助他们理解学生的学习需求，并提供个性化的及时支持。

这一理念与联合国关于教育领域人工智能的指导方针高度契合，尤其强调透明度、公平性及有效的人类监督。它勾勒出这样一个未来蓝图：教师、学生与智能系统协同合作，共同塑造更优质的教学体验。

人工智能将如何塑造教育未来？

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