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粉笔CTO：大模型打破教育「不可能三角」，因材施教真正成为可能｜中国AIGC产业峰会
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教育
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企业信息化服务-企业CBD
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拓荒牛
2025-04-18
![](https://img-s.msn.cn/tenant/amp/entityid/aa1d8j2h.img"></p><p>为了完整体现陈建华的思考，在不改变原意的基础上，量子位对演讲内容进行了编辑整理，希望能给你带来更多启发。</p><p>中国aigc产业峰会是由量子位主办的ai领域前沿峰会，20余位产业代表与会讨论。线下参会观众超千人，线上直播观众320万+，累计曝光2000万+。</p><p>话题要点</p><p>教育领域长期存在“不可能三角”：大规模、高质量、个性化。但是大模型的出现，正在打破这个不可能三角，为教育带来新的可能。</p><p>学习是不断从输入到输出，再不断重构输入的循环过程。因此，大模型落地教育要聚焦4个特点：聚焦“学会”，聚焦学习主动性，聚焦教研体系，聚焦准确率。</p><p>大模型想要在教育场景里落地，推理能力需要不断提升，结构化引导至关重要。</p><p>以下为陈建华演讲全文：</p><p>学习的本质</p><p>大家下午好，非常高兴来到量子位aigc产业大会，来分享我们在ai赋能教育领域探索和实践的经验。可能在座的有些朋友对粉笔还不太熟悉，我先简单做一个介绍。</p><p>粉笔成立于2015年，是一家专注于职业考试培训的互联网教育公司，核心业务主要是公务员、事业单位、教师、考编、考证类培训，通过持续的产品创新和技术探索，我们构建了“教、学、练、测、评”一体化学习闭环，推出了题库、模考、课程、直播、社区、招考等多个受用户欢迎的功能模块。</p><p>在嵌入ai落地之前，我们想简单地谈一下我们对教育本质的理解。</p><p>我们把整个学习的过程分成了四个阶段：</p><p>第一个阶段是感知阶段。这个阶段其实是一种对概念的死记硬背，这时候会对知识有一个初步的理解。</p><p>第二个阶段是理解阶段。这时候开始真正地理解知识和概念的本质和内在逻辑，而不仅仅是表面记忆。</p><p>第三个阶段是实践阶段，即利用理解的知识解决实际的问题，再在不断的实践中加深对知识的理解。</p><p>最后是创造阶段，这个时候随着不断的实践和理解，我们会慢慢形成自己的知识体系。此时，知识才会变成自己的知识。</p><p>从阶段划分上可以看到，学习就是不断从输入到输出，再不断重构输入的循环过程，不是一蹴而就的。</p><p>因此，大模型落地教育，我们认为有4个特点。</p><p>第一是聚焦学会，而不是只关注答案正确。</p><p>教育领域里不管听课也好、做题也好，都只是一个过程，目标都是为了学会，然后在其他地方更好地做题或者解决问题。</p><p>第二是学习的主动性存在巨大挑战。大家也都知道学习是非常反人性的，需要克服自身的惰性或者心理障碍，激发学习主动性是极具挑战性的任务。</p><p>第三，所有的培训教育一定有一套教研体系，确保培训内容的科学性、系统性和有效性。</p><p>最后一点需要额外强调的，教育是非常严肃的场景，对准确率要求非常高。</p><p>教育领域里面有一个“不可能三角”：大规模、高质量、个性化。</p><p>三者很难兼得。比如，大班课实现了大规模和高质量，但牺牲了个性化；一对一解决了个性化和高质量，但却难以实现大规模的应用。</p><p>但是大模型的出现正在打破这个不可能的三角，让这个不可能三角变成了可能。</p><p>大模型教育应用的三个阶段</p><p>粉笔探索大模型在教育领域的应用分成了三个阶段。</p><p>第一个阶段是2023年，主要聚焦在三个关键词：内部、有限制、小场景。</p><p>我们最开始尝试解题，当时模型能力比较有限，正确率比较低。我们尝试用大模型进行解析发现，解析可能跟我们教研体系不太符合。但有些偏主观类场景里，给出点评框架后，大模型的效果还是非常不错的。</p><p>这个阶段我们意识到，大模型想要在教育场景里落地，推理能力仍然需要不断提升，结构化引导至关重要。</p><p><img)
