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經過一年的快速迭代，業界對哪些行業生成式AI將率先落地有了答案。
在教育領域，它不僅被OpenAI列為重點應用之一，也成為國內大型模型廠商布局的重點方向。
生成式AI技術發展的背後，是人類與大型模型互動的不斷改進。 在訓練過程中，大模型不斷學習人類的思維方式，人類也在與大模型的對話中獲得靈感和新知識。
這個過程恰恰是“教與學的互惠互利”，也是教育追求的理想狀態。 正是由於生成式人工智慧和教育的高適應性，教育才成為生成式人工智慧落地的絕佳領域。
在確定了實施方向後，更重要的是如何將技術與教育相結合，以達到後者賦能的作用。
在過去的一年裡，AIGC賦權教育取得了哪些成就？ AIGC如何顛覆了教育？ 由於生成式人工智慧的發展，未來教育領域將出現哪些新趨勢？
在《AIGC教育產業全景報告》中，量子位元智庫對行業內外的交流進行了系統回顧。
主要內容包括：
教育模式成為產業基礎，AI原生理念已經滲透到行業方方面面，AI代理助力個性化學習，且好處包羅永珍，每個學生都有自己專屬的AI導師，AI代理化身為助教，幫助教師完成推進跨學科理解的能力， 打造教育模式的高層次能力，成為模型層玩家的核心競爭力教育模式將向多模態演化，落地產品趨於豐富，未來3-5年，AI PC將成為主流硬體產品，GenAI+XR將賦能創新教育AI代理的發展， 並實現......通過具身智慧型+腦機介面實現人機融合讓我們一一看具體細節。
教育科技行業正在全面擁抱生成式人工智慧
生成式 AI 將我們帶入 AI2在0時代，通過對海量資料的學習，AI開始出現，生成的答案以更符合人類交流的方式呈現，可以在一定程度上激發人們的批判性思維。
在教育技術領域，最直觀的變化是產品的AGI。 從學習機到APP，再到智慧型教學，教育技術領域在一定程度上與GPT產品掛鉤。
2023年5-6月，搭載科大訊飛星火認知模型的AI學習機GMV分別同比增長136%和217%，AI學習機也成為去年雙11期間 JD.com 和天貓的銷量冠軍。
教育模式成為行業的基礎，AI的初衷理念已經滲透到行業的方方面面。
K-12組的AI學習機已全面投放市場。
學習機是國內市場上獨樹一幟的教育科技產品。 在大模型的加持下，學習機通過為使用者提供增量價值，實現最佳銷量。 從產品來看，國內大多數大型企業選擇在學習機上搭載大型機型，通過為使用者提供增量價值來增加產品銷量。
目前，學習機賽道競爭激烈，生成式人工智慧的出現有望為學習機構建立新的競爭壁壘。
從使用者的角度來看，學習機受眾是 K-12 人群。 這群人願意付出，來自父母。
在小學階段，家長注重孩子興趣的發展; 在中學階段，家長看重產品是否能提高孩子的學習成績。
語言學習APP產品體驗公升級，市場反饋好於預期。
語言學習應用在海外市場表現不俗，其頂級產品已接入GPT4。 國產語言應用也接入大模型，與以往產品相比，生成式AI技術的互動問答有了實質性的提公升。
從產品來看，從軟體進入AIGC教育賽道的企業，通過接入通用大模型，利用自己積累的教育資料，對自己進行了微調和訓練，主要集中在APP產品上。
由於對話體驗的公升級，此類產品是目前應用於教育的大模型產品中市場反饋最積極的品類。
從受眾需求來看，主要是大學生和上班族。 在這群人中，大學生也會有提高成績的需要，而上班族則沒有提高成績的需要，學習語言更多的是出於工作的需要或者興趣。 對於這兩類人來說，使用者留存率是關鍵。 基於此，在產品設計中將更加關注使用者體驗和營銷策略。
生成式人工智慧已成為教育變革的新驅動力。
教育與科技的結合由來已久。 隨著上世紀90年代網際網絡的興起，教育時代開啟。 進入21世紀，通過智慧型系統的引入，自適應學習已成為海外教育的熱點。 2010年後，隨著人工智慧技術的發展，知識圖譜等技術在教育領域得到了應用。
在每個階段，教育都將與當前技術相結合，以解決教育面臨的問題。
在生成式人工智慧時代，技術與教育的融合對教育的兩個核心角色產生了顛覆性的影響：教師和學生。 人工智慧以新的形式融入師生的日常生活，在提供教與學輔助的基礎上，改變著師生的學習和工作狀態。
人工智慧與教育的結合，也讓科技公司在教育市場中占有越來越大的比重，生成式人工智慧能力成為新的競爭點。
AI 代理幫助個性化學習和包容性，每個學生都有自己專屬的 AI 導師。
AI代理為學生提供個性化教學：主要體現在課後階段，可有效實現一對一學習輔導。
在生成式人工智慧時代，教育工作者最大的機會是自適應教育的融入。
在生成式人工智慧出現之前，在教育中採用個性化學習的成本非常高，對學校和家庭提出了很高的要求，需要先進的硬體、更多的教師和教學場所。
隨著生成式AI的到來，AI代理的發展觸手可及，AI代理可以作為每個學生的私人助教，隨時隨地陪伴學生。
AI代理化身為助教，幫助教師完成能力提公升。
在工具的使用方面，人工智慧代理降低了教師的學習成本，為他們提供了幾乎為零的使用門檻。 在工作過程中，AI代理幫助教師更高效地生成課件，並提供教學設計思路。
AI代理可以在一定程度上釋放教師的生產力，教師可以用更多的精力來提高學生的素養，教師的職責逐漸從教解疑轉變為教育人，關注點從關注學生的成績擴大到關注學生的心理狀態。
變化與挑戰並存。
大型教育模式在實施過程中面臨三個主要挑戰：1）資料質量;2）幻覺問題;3）價值觀的一致性。
挑戰1：缺乏高質量的資料導致模型的泛化不足。
低質量的文字資料，包括過多的重複內容和低質量的文章，不僅影響模型的訓練效果，還會造成一定的算力。
對教育資料（尤其是教學行為資料）的訪問有限，以及缺乏高質量的教育標註資料，導致教育人工智慧模型的訓練有限。 因此，資料質量成為教育模式發展的關鍵。
挑戰二：大型教育模式的大規模應用需要解決錯覺問題。
對於教育領域的大型模型來說，最重要的是保證模型答案的準確性和價值導向。
準確度體現在數學題上，目前教育模式在數學題上的準確率較低，無法達到大規模應用的水平。 在一些高階數學問題中，準確率一般低於50%。
在教育領域，幻覺可以通過基於搜尋增強生成（RAG）的問答推理和基於提示詞工程的問答推理來解決。
挑戰3：價值觀一致是實施教育模式的唯一途徑。
對於價值取向，主要是指大模型的答案中是否有極端的、不實事求是的言論，甚至有些誤導。
在價值對齊方面，最常見的方法是RLHF（人類反饋強化學習），其中在通用文字資料語料庫上訓練的語言模型可以與複雜的人類價值觀保持一致。
此外，由於目標群體是學生，因此對教育模式的審查將更加嚴格。 人工智慧生成的內容也將被人工審查，以進一步過濾低質量的內容，以確保生成的內容中沒有誤導。
行業變化帶來新趨勢。
跨學科的理解將成為模式層面參與者構建高層次能力教育模式的核心競爭力。
在國內市場，自建大型模型已成為行業參與者必備的能力。
在教育領域，已經進入AIGC的公司都選擇建立自己的大模型，區別在於模型的能力。 有些公司選擇提供一般諮詢，而有些公司則選擇先在單一主題上取得突破。 目前，企業自建的教育模式具有融合跨學科知識的能力。 未來，跨學科的理解將成為自建大模型高階能力的體現。
跨學科模型是連線知識和解決實際問題之間的技術橋梁。
跨學科模式在需要掌握豐富知識體系的學生群體中具有更高的價值，例如中學生和大學生。 對於中學生來說，有很多科目需要學習。 學生一貫的學習作風是複習大量題目並反覆背誦，但知識點之間沒有聯絡-轉移-聯絡。 因此，有一種忘記測試不能與實際應用相結合。 這也是教育領域一直試圖解決的問題。
跨學科模型旨在幫助學生真正整合知識點，並能夠利用知識解決現實世界的問題。
教育模式正在向多模態演進，落地產品趨於豐富。
多模態大模型整合了來自不同模態的資訊，可以促進更準確、更全面的理解和推理。
在教育領域，通過分析學生的寫作、繪畫、語言表達等資料，智慧型體可以更好地了解學生的學習狀態和需求，並提供個性化的指導建議。 通過分析教師的教學資料和課堂情況，可以幫助教師實時管理學生，高效完成教學工作。
多模態大模型的發展將伴隨著硬體的不斷公升級，AI代理的產品形態也將迭代。 隨著資料維度的增加，AI代理將逐漸成為使用者的獨家合作夥伴。
未來3-5年，AI PC將成為主流硬體產品，GenAI+XR將賦能創新教育。
AI智慧型體現與發展，具身智慧型+腦機介面實現人機融合。
人工智慧代理將朝著具體化的方向發展，從網際網絡人工智慧到具身人工智慧。
目前，AI智慧型體已成為大規模模型應用的主流形式，任務通過人機協作完成，其中AI智慧型體承擔了大部分工作。
AI智慧型在各種智慧型裝置中以軟體的形式體現，一些產品已經有了數字人體影象，以提高互動的真實感。
未來，智慧型體A將進一步從虛擬世界演化到現實世界，擁有物理形象。 軟硬體具身智慧型的結合將進一步擴大智慧型體的能力範圍，在這個階段，AI智慧型體可以賦能教育實踐場景，以機械人的形式擁有更強的陪伴屬性。
在腦機時代，AI智慧型體與人類的互動將更加深入，AI智慧型體對人類意圖和狀態分析的理解將更加準確，它們將能夠干預學習障礙者，人機融合將達到乙個新的高度。
具體報告詳情：