教育伴随着人类的诞生而出现，在漫长的技术演进过程中，教育不断融合数字化、智能化，持续推动着教育改革与创新。

在教室中，一个让学生们记忆深刻的场景是，传统的粉笔黑板已经变成了由液晶书写屏所主导的智慧黑板。这种智能黑板在国内中小学的快速普及，一定程度上宣告了传统教育向智能教育的加速演进。

当然这是教育产业中颇为微小的一个环节，事实上，随着人工智能技术的发展，奔向数字化的教育正在其“千人千面”的核心需求上持续深挖。而延续这样的目的，AI将能够持续提升以数字化手段实现教育体系软硬件和各个角色之间的紧密联系和结合。

智能教育硬件期待突破

教育平板普遍搭载了可翻转摄像头

目前除去通用型的手机、电脑、智能手表外，目前教育行业的智能硬件，主要集中在教育平板、智能学习灯、辞典笔三个子品类里面。综合各数据机构统计，教育平板在非通用型教育产品（如智能平板）中销量占比最高，约占总量的一半左右。

教育平板更加全能，交互性更强，也有着最大的功能提升空间。

相对而言，词典笔、学习灯似乎是更加工具取向的产品，一般用于翻译外语句子，查询题目解法。形式上更偏重于查询反馈，由于没有屏幕交互模式也偏单一。虽然两个品类在智能学习硬件领域销量占比约在30%，但似乎难以吃到人工智能的红利。

在教育平板领域，代表产品是百度旗下小度科技推出的的小度光学护眼学习平板 Z20 Pro 智学版、科大讯飞AI学习机T20 Pro、步步高家教机S6以及网易有道推出的有道学习机X10。

相比于常见的iPad、安卓系统的通用型平板电脑，教育平板类产品普遍搭载有特殊的前置摄像头，用于采集用户正在完成的作业、试题；屏幕则采用不同的技术，达成保护眼睛的效果。内容上则配有覆盖全学科全学段的教材和题库，用来满足学生课内课外的学习需要。

具体来看，在客观题目的判断能力上，目前的教育平板表现良好。像是简单的填空选择，乃至数学计算、化学式书写，教育平板都可以完成识别、判断和改正的功能。

对于作文一类的主观题目，教育平板目前还是束手无策的状态，无法实现评分或者改正。另外在社交平台上，普遍有家长吐槽这类教育平板产品不够智能，遇到稍有难度的问题，还是要请教老师或者家教。这反映出这类产品普遍存在的智能化程度不高的问题。

另外有行业人士指出，如今的教育智能硬件，普遍都有引入Al人工智能相关的技术，但目前主要的应用是客观题的判断以及核算分数，最多是找出用户知识体系内相对薄弱的知识点。

而教育平板想要实现真正的智能学习，像一个真正的老师一样，对学生的每一个问题进行分析解答，对错题进行归类以及数据分析，还言之尚早。

搭上人工智能的快车

综合来看，教育平板的核心流程是采集、识别和计算。采集和识别阶段，国内有着良好的基础环境，无论是硬件设备摄像头，还是文字影像识别算法，多年以来各家都有相关的积累。

而真正的瓶颈在于最后的计算：错题如何总结出规律，数据如何进行分析，是目前教育硬件需要解决的问题，也是即进入高速增长的人工智能下一个突破口。

目前来看，以ChatGPT为代表的最新AI技术，能够通过海量的数据和训练，变成一个几乎无所不知的老师。

事实证明，在数学、语文、物理、生物、化学等基础学科，乃至量子力学、航天技术、生物医疗等尖端领域，ChatGPT对绝大多数问题都可以给出让人满意的回答。而随着用户数据、反馈的增加，训练的不断迭代，人工智能的表现也会越来越好。在全新的GPT-4中加入了图像理解的功能，给出一张图片，AI也能够明白其中的意思。

在可见的未来，人工智能完全能够实现对语言文字、图像的理解、判断、打分等功能，从而为用户学习提供更多的建议。

虽然此前的智能产品也可以提供题目的答案和指导，但往往只是给出答案的正确与否，没有逻辑上的指导和教学。这一点在从ChatGPT来看，就有着很大的进步空间，像是用户可以针对一个问题连续追问，随后获知有关一个题目乃至所有的相关知识，这也是ChatGPT可以带来的改变。

会解数学题的GPT如何诞生？

我们不难发现，国内各大企业发布的大模型产品，大部分的开展方向多集中在通用语言模型上，有报道称，这种模型更像是一个「 文科生 」，在语言翻译、摘要、理解和生成等任务上有出色的表现，但在数学问题的解决、讲解、问答和推荐方面则存在明显不足。

大语言模型在文学创作、商业文案写作、中文理解等使用场景能力突出，甚至在意图理解力以及回答准确性、流畅性上都接近人类水平，但想在数学领域具备批判性思考的能力和使用科学方法去解决问题的能力，仍需研发新的大模型。

学而思数学大模型 MathGPT 究竟会对全球数学爱好者和科研机构带来怎样的影响？有报道称，数学大模型 MathGPT，可以用来预测、分类、聚类、优化等各种具有挑战性的各种任务，可以运用深度学习算法来解决数学领域中各种复杂的问题，提高数学学习的高效性和准确性。 当今数学在各个领域蓬勃发展，应用广泛。学而思的数学大模型 MathGPT 在人工智能新的发展阶段，或许会承担更大的使命。大模型产业所引发的人工智能变革，才刚刚开始

大模型产业研究与发展，对社会各行业的发展产生了重大的影响，大模型的 AI 技术广泛地链接到众行业（教育、办公、汽车、数字员工等），下沉到更多的应用场景，众行业因此迎来了全新的变革。有业界人士认为，国内大模型的发展，尽管呈现一片「 热闹 」景象，但也存在令人担忧的地方。国内人工智能产业的企业与研发机构要清醒地认识到，大模型应用模式也仍然面临着若干问题，比如仍存在技术路线同质化严重、数据生态不完善、算力掣肘、模型创新有限等问题。仍需要企业与研发机构从数据共享、算力协作、开源生态、人才培养、评测体系、成本控制、应用探索与技术研究等各方面推动大模型发展。

据了解，在数学领域，目前市场上存在几个主要流派。比如 Google 收购的 Photomath、微软数学、Mathway、专注数学计算的 WolframAlpha 等产品，主要利用通用 LLM （大型语言模型）的 AI 技术加上数据库的方式解决数学问题。尽管也产生了很大的变化，但本质上只是模型接受了更多数据的训练 —— GPT-4 仍然不能保证计算结果的准确或给出清晰易懂的推理过程。

也就是说，尽管在数学领域存在着几大大模型流派，但在实际应用场景中需要的复杂的决策能力、研判能力、综合任务的拆解能力、不确定场景的逻辑推理能力仍十分的欠缺；所以从强大的语言处理能力到复杂的逻辑推理能力仍需要漫长的摸索的时间。

在大型语言模型不断进化的浪潮下，不同的技术路线选择孰优孰劣，仍有待讨论和验证。学而思独立自研的 MathGPT 大模型是否成立，是否能够超越通用模型在数学任务上的表现，是否更匹配不同人群的数学学习场景，这个问题还需要在创新实践中寻找答案。

教育行业迎来ChatGPT时刻

其实不止 AI 大模型，过去几年，随着互联网、大数据、IoT 等技术的逐步成熟，有关部门已经看到了科技之于教育的意义，因而屡屡发布政策，希望让科技进一步赋能教育产业。

比如，2016 年发布的《教育信息化十三五规划》明确提出，到 2020 年，基本建成「人人皆学、处处能学、时时可学」、与国家教育现代化发展目标相适应的教育信息化体系。

无独有偶，2019 发布的《加快推进教育现代化实施方案（2018-2022 年）》也显示，要促进信息技术与教育教学深度融合，支持学校充分利用信息技术开展人才培养模式和教学方法改革，逐步实现信息化教与学应用师生全覆盖。

得益于技术的成熟与政策的大力推动，中国教育信息化市场规模稳步攀升。中商情报网数据显示，预计 2023 年，中国教育信息化市场规模为 5573 亿元，2021 年-2025 年的复合年增长率为 8.3%。

如果说互联网、大数据、IoT 等技术，可以在师生二元结构下，提升教学效率，那么 AI 大模型可能会彻底颠覆传统的师生二元结构，进而重塑知识的传播方式。

以 ChatGPT-4 为例，因拥有超 1000 亿个参数，在美国律师考试、高级分类考试、SAT 等考试中，其得分高于 88%的应试者，展现出了极强的专业素质。

针对大模型可能给教育行业带来的影响，接受央视网数智频道《观澜》采访时，同济大学校长、教授郑庆华表示，「以 ChatGPT 为代表的大模型，将改变人类获取知识的方法。过去是老师和学生的二元结构。今天，机器在很多领域比老师干得还好。因此，未来的教学模式，可能会拓展为老师、机器、学生三元结构」。

显然，随着 AI 大模型的逐步成熟，其将会重塑传统的教学方法和模式。比如，规模化的大模型，可以对学生的学习过程进行监控，进而制定针对性的学习策略，避免传统教师因人力和时间有限，无法洞悉每个学生需求的问题。

此外，规模化与在线化的大模型，也有利于打破阶层化的教育资源，让学习真正摆脱时间和空间的限制，实现全民教育同权。

因此，无论是为了迎合资本市场的取向也好，还是为了赶上大模型重塑教育产业的浪潮也罢，教育企业都需要及时推出教育相关大模型产品。