36氪研究院 ｜ 2024年中国AI教育行业研究报告

　　教育作为国家发展的基石，承载着培养未来社会栋梁的重任。随着教育强国战略的出台，AI与教育的深度融合已成为推动教育现代化、实现教育强国战略的关键举措。从政策顶层设计到技术创新实践，AI教育正逐步从理念走向现实，展现出其在提升教育公平与效率、培养面向未来的复合型人才方面的巨大潜力。

行业发展概览

　　“教育兴则国家兴，教育强则国家强”，作为国之大者，教育始终位于优先发展的战略位置。为提升教育现代化水平，由教育大国向教育强国迈进，我国政府坚持推动教育领域的综合改革，以科技手段升级教育内容质量、优化教育资源配置，引导以人工智能为代表的新一代信息技术和教育核心场景的深度融合。

　　2017年，我国首个国家级人工智能规划《新一代人工智能发展规划》出台，将智能教育作为智能服务的重点发展方向。此后，针对技术与教育融合的政策陆续出台，旨在加强教育信息化和智慧教育场景的建设。2024年3月，教育部正式启动人工智能赋能教育行动，推出“AI学习专栏”、国家智慧教育公共服务平台升级、教育系统人工智能大模型应用示范、搭建数字教育国际交流平台等4项具体行动。这些政策推动了AI技术在教育领域的应用和发展。

教育公平与效率问题

　　尽管我国教育质量在强国战略引导下取得显著进步，但公平与效率问题依旧是教育领域面临的两座大山。城乡间、地区间教育水平差异明显，教师、教学设施、教育财政投入等必要教育资源多集中在发达地区及城市。此外，教师资源供给不足也是一大难题。根据教育部数据，2022年我国专职教师与学生人数之比近1:16。

　　AI在教育场景下的应用为纾解这些困境提供了可行路径。通过远程教育叠加数字化教育内容，创新课堂授课模式，将部分有形的教育资产变为无形的教育资源，打破空间与时间限制，带来资源的自由流通与互通。搭载AI功能的教育软硬件与平台则扮演“私人教师”角色，为学生提供针对性教学、辅学、纠错、答疑等服务。

AI驱动的教育模式

　　传统教育模式多以集体化的统一班级授课为主，重视基础知识学习成果而忽视综合素养表现。随着数字化时代呼啸而至，社会环境的变迁带来人才培养需求的变化。AI驱动的教育模式顺应时代发展趋势和人才培养需求，受到家校的共同关注。相比传统教育模式，AI教育以学生为中心，通过虚拟教学空间、智能评价工具及多维测评手段，重视学生的综合素养。

　　目前，AI对教育的赋能主要包括面向政府及学校的智慧教育管理以及面向学生及家长群体的辅助教育。前者融合大数据、云计算、数字孪生等其他技术，为教育教学、学生管理、校园安全等提供高效运行保障；后者则多为消费级智能教育硬件、在线教育产品及服务、学习类APP及资源平台等软件系统。

行业生态分析

　　我国AI教育行业生态包括基础设施层、技术层及应用层三大层级。基础设施层为AI在教育各场景下的开发、部署、应用及运营提供必要的IT设施、AI芯片、传感器等软硬件及数字化的教育内容支持；技术层内，自然语言处理（NLP）、知识图谱、深度学习等AI技术共同推动应用层的智慧教育产品及服务的创新；应用层则为AI教育最为直观的落地表现。

基础设施层的重要性

　　基础设施层是AI教育行业的底层支撑部分，提供了AI在教育各场景下开发、部署、应用及运营所需的各类软硬件及数字教育内容。其中，数据资源、计算能力和AI芯片是关键要素。数据是AI的“燃料”，计算能力则是确保AI算法能够迅速响应教育场景中的各种需求的基础，而AI芯片的性能直接影响到终端用户体验。这些基础设施由大型科技公司如阿里、华为、腾讯、百度等主导。

技术层的核心技术

　　技术层是在基础设施层之上，利用AI技术推动教育产品和服务创新的核心层次。关键技术包括自然语言处理（NLP）、知识图谱和深度学习等。这些技术通过分析和处理教育数据，支持智能化教学、个性化学习路径的制定以及自动化教育管理等应用。技术层的企业主要包括人工智能企业及教育科技企业。

应用层的落地实践

　　应用层面对终端用户，是AI技术在教育领域的最终落地环节。终端用户包括政府学校及学生两类。智慧教育主要面向政府及学校，推动教育与AI的融合以提升现代化教育水平；智慧辅学与伴学则主要面向学生，提供个性化、互动化的学习工具和服务。目前，AI已经在各类教学场景中得到了广泛的应用，涵盖了备课、教学、练习、考试、评价、管理等核心环节。

行业发展趋势

　　未来，AI将进一步深化其在教育领域的应用，不仅仅局限于课堂内的辅助角色，而是扩展到整个教育生态系统中。通过智能化的学习管理系统和智能评估系统，实现真正的个性化教育和公平教育。同时，数据将成为教育决策的重要依据，推动教育管理向智能化和科学化方向发展。政府、学校、企业等各方参与者将共同努力应对数据驱动教育的挑战，确保教育内容可靠性及数据隐私的同时释放AI在公平教育与个性化教育领域的价值。