從 ChatGPT Edu 、Google 到DeepSeek，看教育 AI 的系統化探索

生成式人工智能的發展，正在把教育帶入新的階段。技術浪潮從通用場景擴展至垂直領域，教育成為其中最復雜、也最具潛能的試驗場之一。

過去幾年，ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等模型重塑了人們的信息獲取與知識生成方式；而如今，教育領域的關注點正從「能否使用 AI」，轉向「如何讓 AI 融入教學過程」。

從當前產業實踐來看，教育 AI 的落地正呈現出兩種相對突出的路徑。一種是由大型模型及智能體衍生出的教育版本，由技術平臺主動切入教育場景；另一種則是以教育產品為主體、搭載或自研智能體的創新生態，由教學實踐推動技術適配。它們或許尚不足以定義未來的最終形態，但為我們觀察當下教育科技的演化提供了有價值的視角。通過比較這兩種路徑的并行發展，可以更清楚地理解 AI 如何在教育體系中被接受，被改造，并逐步形成新的協作形態。

近年來，大型模型廠商開始將教育視為重要的垂直應用領域，嘗試在通用技術之外，探索更具場景針對性的版本與功能。教育場景的需求不再是單純的信息生成，而涉及學習路徑，知識理解和教學倫理的復雜平衡。

2024 年底，OpenAI 發布 ChatGPT Edu，為教育機構提供了專門版本，使生成式 AI 開始以更系統化，可管理的形態進入高校教學與科研場景。該版本在功能上強化了隱私保護，管理員控制與多用戶協作，配備 GPT-4o 模型的文本與視覺理解能力，并內置「Study Mode」，以鼓勵 AI 通過提問和提示引導學生思考，而非直接給出答案。加州州立大學系統（CSU）率先部署 ChatGPT Edu，為 23 所校園的 46 萬名學生和 6 萬余名教職員工提供統一接入，這是目前美國規模最大的高校級 AI 應用之一。

根據 OpenAI 于 2025 年 1 月發布的調查數據，在 1,200 名 18 至 24 歲的美國學生樣本中，49% 的受訪者將 ChatGPT 或類似工具用于啟動論文或項目寫作，48% 用于總結長篇文本，45% 用于創意構思，44% 用于探索研究主題，另有 44% 在寫作修改環節中使用 AI 輔助。與社交或娛樂類用途相比，學習和學術活動占比明顯更高。這一結果顯示，AI 在學生學習中的角色正由「答案提供者」轉向「思維合作者」，更常被用于知識建構與表達優化。

18-24 歲學生使用 ChatGPT 場景（圖片來源：OpenAI）

在教師端，OpenAI 推出的「Teaching with AI」資源庫，為教育者提供生成教學大綱，課堂討論題和測驗內容的支持，并與美國教師聯合會合作制定課堂使用指引。這一系列動作顯示，AI 平臺的教育化嘗試正從工具層進入制度層，其目標不僅是擴展功能，更是尋求教學過程中的可解釋與可控。

而與此前主要面向課堂教學的應用不同，Google 近期推出的 「Google Skills Learning Hub」 代表著教育 AI 生態的又一次拓展。該平臺整合了 Google Cloud、DeepMind 與 Google for Education 的資源，提供涵蓋生成式 AI、數據分析、職業證書等約 3,000 門課程，目標是讓學習者在一個統一入口中掌握 AI 時代的核心技能。

Google Skills Learning Hub 頁面（圖片來源：Google 官網）

這一布局的核心意義不在「新增課程」，而在于教育體系本身的再組織。它讓 AI 不再只是教學工具，而成為教育內容與技能框架的組成部分。換言之，AI 正被制度化地納入「學習的對象」與「學習的路徑」。從中可以看到，技術平臺正嘗試從內容層面參與「再教育」的過程，既為學生提供面向未來勞動力市場的能力體系，也為教師與教育機構建立 AI 素養培訓機制。

無論是 OpenAI 的 ChatGPT Edu 為高校提供的教學與研究接口，還是 Google 通過過 「Google Skills Learning Hub」 試圖構建的全球學習資源網絡，二者都在推動教育從「使用 AI」走向「以 AI 為核心的再學習體系」。這表明，教育 AI 的系統化進程已不再局限于「課堂智能化」，而是在向更深層的教育體系重組延伸。AI 正在同時影響課程內容、教學結構與學習技能的形成機制。

與技術平臺的「自上而下」探索相比，教育產品端的創新更具實踐性。它們直接面向教師、學生和學校，在教學，作業與教研等場景中驗證 AI 的可行性。

Khan Academy 與 OpenAI 合作推出的 Khanmigo 是較早的代表之一。它通過蘇格拉底式提問引導學生理解概念，在學習路徑中強調「過程性反饋」而非「結果導向」。教師可利用其生成測驗，批改指導與課堂討論問題，使教學資源從人工生產轉向「人機共創」。截至 2025 年，Khanmigo 已進入美國 200 多個學區試點，部分地區數據顯示教師備課時間平均減少約 30%。這類產品表明，AI 可以在教學組織環節承擔新的輔助角色。

在亞洲，也出現了基于課程標準的生成式 AI 教育平臺。韓國教育科技公司 Acrosspace 于 2024 年 10 月推出面向青少年的教學連接型 AI 服務 「GPTeens」，旨在提升中小學生的閱讀理解與提問能力。該平臺可應用于數字課程、信息教育、課后學習等多個環節，依據學生年級與理解水平生成個性化回答，并通過教學數據優化學習路徑。其特色在于采用青少年保護算法與內容過濾機制，確保 AI 回答的教育安全性與可靠性。韓國各市道教育廳目前正制定相關生成式 AI 使用指引，GPTeens 的推出被視為推動學校安全應用 AI 的探索案例之一。

GPTeens 宣傳圖片（圖片來源：Acrosspace）

在教師端，MagicSchool、Eduaide.ai 與 Brisk Teaching 等平臺以教師為主要用戶，提供教案生成，作業批改與課堂管理功能。MagicSchool 稱其工具已覆蓋 160 個國家，服務超 600 萬教師。AI 工具正被視為提升教師工作效率的 SaaS 服務，而非替代教學主體的系統。

在中國，類似的趨勢也在形成。DeepSeek 作為國內具有代表性的通用大模型之一，已被多所高校和教育研究機構引入教學與科研平臺。西安交通大學在校園智能平臺「交曉智」中部署 DeepSeek-R1，用于課程答疑、論文摘要與科研支持；上海交通大學的數學與工程課程則采用 DeepSeek-V3 進行解題思路展示與學習路徑推理；中國教育科學研究院的「數字教科院」平臺使用 DeepSeek 輔助政策分析與學術研究。這些實踐多以「本地化部署」的形式進行，在保障數據安全的同時，為教師和學生提供可控的 AI 支持。

與國際平臺直接面向用戶的商業模式不同，DeepSeek 的教育應用主要集中在高校端的系統整合。其特點是「數據不出校」「模型可定制」，在隱私與成本方面更符合本地教育體系需求。教師利用模型進行課程設計，文獻整理與內容生成，學生則在課堂中通過系統獲得即時反饋。這種「教育系統內化式 AI」的探索，代表了一種以機構為主導的教育智能化路徑。

從更廣義的角度看，教育 AI 的價值鏈正在被重新組合。通用模型提供推理與生成的基礎層，教育產品負責教學內容與界面的中間層，學校與教師形成反饋與評估的應用層。AI 被嵌入這一循環后，教育系統的知識生產與反饋方式正在發生結構性變化，但這種「共生結構」尚未穩定，其成效仍需長期觀察。

隨著底層模型與教育平臺的界限不斷模糊，AI 正逐漸從外部工具轉變為教育體系的一部分。ChatGPT Edu、Gemini for Education、Khanmigo、GPTeens 與 DeepSeek 等案例，反映了不同國家和機構在路徑選擇上的多樣性，即有的強調開放合作，有的注重本地化與安全性。

更深層的議題在于教育系統與文化結構的適配。教育是一種社會性活動，不同國家的課程體系，教師角色與學習文化，決定了 AI 的滲透方式。韓國在課程標準上的對齊嘗試，中國高校以 DeepSeek 為代表的本地化部署，都在說明教育 AI 的演進，不只是技術革新，而是一種制度與文化的共建過程。

當 AI 從外部工具轉化為教育系統的內在成員，它所改變的，不只是教師的角色，更是學生的學習方式與學校的組織邏輯。AI 參與課程設計，生成學習路徑和提供即時反饋，也促使師生關系與教學結構發生重構。教育 AI 正在從輔助性工具，轉變為學習體系中的協作要素。它的意義，或許不在取代任何角色，而在促使教育重新定義「學習」本身。

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