備課自動化、整校部署、區域一張網：教育操作系統正在分化全球課堂

這幾年，圍繞「教育操作系統」的討論，從概念層面的愿景，迅速被推向了技術和治理層面的現實博弈。

最初的數字化很樸素：教務系統管排課，LMS 放課件、收作業，再接一兩個題庫和網課。系統多、入口散、數據不通，距離真正意義上的「操作系統」還很遠，更像是被硬綁在一起的工具箱。

大模型出現后，節奏被徹底推快。先是老師和學生自己「偷偷」用通用模型備課、寫作業，教育系統整體反應滯后；隨后，一批 AI 單點工具涌入課堂，從自動批改到教學診斷，拼接出一條條「AI 插線板」。再之后，野心更大的玩家開始瞄準底層，而不是某節課或某次作業——讓 AI 進入賬號體系、數據流和業務流程，成為學校日常運行的基礎設施。

真正的拐點出現在過去兩三年：教育不再只討論「教得更快一點」，而是不得不面對一個更結構性的問題——學校要不要換一個新的系統內核？

放到全球視野下看，這股力量已經有了幾條清晰的代表路徑：Google 用 Gemini 系列去改造老師和學生每天使用的工作與學習環境，OpenAI 用 ChatGPT Edu 把整所大學當成實驗單位，中國廠商則在智慧教育和本土大模型的結合上加厚區域和校園的數字底座。

在這一點上，更值得比較的是，這三條路線究竟分別瞄準了教育結構的哪一層，正在課堂與校務層面重寫哪些流程，又是否在「提效」的共同敘事之下，悄然積累起一些尚未被充分討論的隱性代價。

如果只看產品形態，Google 的 Gemini for Education 并不張揚。Gemini 沒有另起爐灶搭一套全新的教務平臺，而是選擇了一條看上去「最不激進」的路，悄悄嵌入老師本來就離不開的那些入口。

今年更新后的 Gemini for Education，面向使用 Google Workspace for Education 的學校免費開放。老師在 Docs 寫教案、在 Slides 做課件、在 Classroom 布置作業時，都可以隨手調用 Gemini，根據已有材料自動生成測驗題、作業、評分量表，或者對不同水平的學生給出層次化的練習。這套工具支持多語言，強調安全合規，也強調「教師主導」。由教師決定何時引導學生使用 AI，而不是讓學生直接和模型「單線聯系」。

在這套邏輯之上，還有一層更明確的學生策略。Gemini for Students 官網把自己直接定位為「你的 AI 學習搭子」，對符合條件的大學生提供 AI Pro 訂閱。在多個國家，學生可以在一定期限內免費使用 Gemini 2.5 Pro，配套 Deep Research、增強版 NotebookLM 和 2TB 云存儲，用來整理課堂筆記、生成測驗、分析圖片和文本。 對印度等市場，Google 更是把這套 Pro 計劃打成價值接近 2 萬盧比一年的「學生福利」，直接把一代人的學習環境整體抬升到「默認帶頂配 AI 工具」的水平。

從學校端的視角來看，這是一種非常「順手」的滲透方式。老師不需要更換平臺，只要在原本的文檔、幻燈片和作業界面，多點擊一個按鈕，就能提前拿到一整套試題和講解。Google 官方宣傳里反復強調的是「節省出時間，讓老師把精力用在更有價值的教學上」。這是一個很難被拒絕的承諾。

但恰恰因為 Gemini for Education 「順手」，才更值得警惕。Gemini 的核心優勢，不只是模型本身，而在于掌握了教師與學生日常操作的那條管道。當老師長期依賴 Gemini 生成練習、調整難度，課堂的節奏和知識點的呈現方式，便會不可避免地向 Google 的技術設定靠攏。同樣，當一批大學生從入學起就習慣用 Gemini 2.5 Pro 整理資料、寫論文、做項目，他們對「學習」的基本感受也會圍繞這套工具重塑。

這并不是說 Gemini 一定會把課堂引向壞的方向，而是要看到一個結構性的現實：在這條路線中，學校很容易忽略掉一個關鍵問題，即當 AI 工具被默認封裝進 Workspace 時，教師和管理者對它的可見度其實是有限的，許多教學決策被隱藏在一個「生成」按鈕之后，形成了新的黑箱。

另一方面，對于資源差異巨大的學校而言，「免費 AI 工具」帶來的效果也未必一樣。對本來就有能力做項目化、探究式教學的學校，Gemini 可以成為進一步釋放創造力的輔助；而對更多教學仍然高度應試化、時間被嚴格切分的學校，Gemini 很可能只是讓刷題、布置作業和批改反饋更高效。統一的操作系統之下，結果可能是「強者更強」，而不是整體抬升。

在這個意義上，Gemini for Education 更像是全球教育系統的一次「軟性重構」。Gemini 沒有強行改造課堂形態，而是通過改變老師和學生的日常操作習慣，把 AI 悄悄嵌入了每一個細節。真正值得追問的，是學校是否同步更新了使用規范、數據治理和教學目標，還是僅僅把一部分重復勞動外包給了模型。

如果說 Google 的策略是從「工具欄」切入，那 OpenAI 走的是另一條路：直接把一整所大學當成合作對象。

2024 年，OpenAI 發布 ChatGPT Edu，將其定義為「為大學量身打造的 ChatGPT 版本」。官方介紹中，ChatGPT Edu 基于 GPT-4o，可以處理文本和圖像，并提供數據分析、代碼生成、自定義 GPT 等功能，強調企業級的安全和權限管理，以及適合教育機構的價格體系。發布時列出的早期合作院校包括牛津大學、賓夕法尼亞大學沃頓商學院、得克薩斯大學奧斯汀分校、亞利桑那州立大學和哥倫比亞大學，這些學校此前已經在使用 ChatGPT Enterprise 做教學和科研實踐。

亞利桑那州立大學是一個標志性案例。這所大學在 2024 年初被媒體報道為「第一所與 OpenAI 建立正式伙伴關系的高校」，為師生提供訪問最先進 ChatGPT 版本的機會。隨著合作進一步推進，ASU 宣布將 ChatGPT Edu 推廣到全校所有學生、教職工和研究人員免費使用，希望借此提升學生成功率、加速科研和改造行政協作。在實際操作中，學校一方面鼓勵教師探索如何用 ChatGPT 設計課程、生成案例與練習，另一方面也要求教師在教學大綱中明確 AI 使用原則，避免學術不端。

更具系統性的一次嘗試來自加州州立大學體系。這個擁有 23 所校區、超過 46 萬名學生和 6 萬多名教職員工的公立大學系統，去年宣布將部署 ChatGPT Edu，目標是為所有成員提供個性化輔導、學習指南和研究助手，同時提升行政效率。對一個如此龐大的系統來說，引入 ChatGPT 已不再是單純的技術選擇，而是關乎學術政策、數據使用、教師工作負擔和工會態度的綜合議題。

ChatGPT Edu 的地位與單純的「校園版 ChatGPT」有細微差別。ChatGPT Edu 提供的是整套管理能力：學校可以控制哪些人可用、用到什么程度、是否接入內部數據、如何記錄和審計使用情況。大學不再只是「被動接受」一個對公眾開放的工具，而是要主動把 AI 使用納入自己的制度框架里。

不過，當模型能力本身迭代很快，制度往往會被動跟在后面。隨著 GPT-4.1 等新模型加入 ChatGPT 付費與企業版，OpenAI 把更大上下文、更強指令執行能力推向包括 Edu 在內的付費層。大學要在多大程度上允許學生把這些能力用在作業、論文和考試準備上？教師是否會在不知不覺中，把評估標準調整到「默認學生背后有一個強力 AI 助手」的狀態？這些問題，在各個合作高校內部都有激烈爭論。

與 Gemini 不同，ChatGPT Edu 更直接地觸碰到了「誰來立規矩」的問題。Gemini 通過嵌入 Workspace，更多影響的是具體任務；而 ChatGPT Edu 把大學推上了一個必須做整體決策的位置：要不要給全校開通，要不要允許接入內部數據，要不要把 AI 使用寫進校規。與此同時，OpenAI 通過產品設計和宣傳，不斷強化「負責任使用」的話語，這在客觀上也參與了高校對 AI 規范的重寫。

這是一種更「硬」的重構方式。ChatGPT Edu 的好處是可以逼著高校正面回答 AI 的位置問題，而不是放任學生各自摸索。但代價在于，一旦一個系統級工具在幾十萬名學生中全面鋪開，想要「抽身」幾乎不可能。AI 使用從個體選擇，迅速升級為制度慣性，這一點，在 ChatGPT Edu 的路徑上體現得尤為清楚。

相比 Gemini 和 ChatGPT Edu 所依賴的「學校賬號體系」，中國的 AI 教育操作系統更像是在既有的教育數字化框架上繼續加固底座。

根據科大訊飛公開信息，截至 2024 年，其智慧教育解決方案已經在全國 83 個地區落地，覆蓋超過 5 萬所學校，服務約 1.3 億師生，并進入香港等市場。這套系統不是一個單一產品，而是一整串從區域治理、校園平臺到課堂應用的組合拳。

在區域層面，訊飛為地方教育部門提供的是「教育大腦」式管理平臺，通過匯總和分析校際資源分布、教學質量、學生學情等數據，為「雙減」、優質均衡發展和教師培訓提供決策支持。由此，AI 不再只是課堂工具，而是被嵌入到政策執行與治理監測的鏈條之中。

在學校層面，智慧教育平臺被打造成所謂「校園主陣地」，整合教學、作業、教研、校園管理和考試服務。更重要的是，星火教育大模型被封裝進一系列面向教師和學生的具體產品中。例如，「星火教師助手」通過對話式交互，幫助教師生成教學規劃、教案設計和課件內容，根據官方披露的數據，該產品已覆蓋全國 4000 余所學校、20 萬余名教師，教師教學設計效率平均提升 61%，課件制作效率提升 64%。

在課堂端，科大訊飛推出的「AI 智能黑板」「星火課堂分析大模型」等產品，則進一步加深了人機協同的程度。公開報道顯示，這些系統可以實時捕捉課堂上的語音、板書和師生互動行為，對教學過程進行分析，并給出結構化的改進建議。對于很多地方學校來說，這類產品不僅是「幫老師省時間」，更被視為教學質量監控和教研支持的新抓手。

廣東等地區的實踐，某種程度上展示了這條路徑的典型形態。2023 年底，廣東省教育廳發布關于在中小學試點人工智能技術應用的通知，推動 AI 與教育教學深度融合。在這之后，星火教師助手已經覆蓋廣東廣雅中學、華南師大附中等 500 多所學校，并被省發改委列入應用場景典型案例。這里呈現的是一種「政策牽引 + 企業落地」的協同：區域希望用 AI 提升整體教學質量與效率，企業提供成套解決方案和模型能力。

把視角再拉遠一些，會看到三類教育操作系統押注的，其實是不同層級的權力結構：

Google 從日常工具切入，以工作流完成滲透；OpenAI 將高校與州立系統作為落點，在制度層面為 AI 騰出位置；科大訊飛則借助國家與地方的治理體系，把智慧教育嵌入基礎教育的運行架構。這些路線都在強調「賦能」與「提效」，卻也共同指向同樣的疑問——誰為這套系統買單，誰設定其邊界，誰管理由此生成的海量教育數據，誰又能真正說出「不用」。

一旦一所學校、一個大學系統或一個地區在教學和管理上高度依賴某套 AI 操作系統，所謂「試點」就不再具有可逆性。AI 會從一種可替換的工具，轉變為類似水、電、網絡的基礎設施，悄然重寫著課堂的節奏、學校的治理方式，以及教育系統內部的權力關系。因此，把 Gemini、ChatGPT Edu 和中國的智慧教育放在一起比較，真正重要的并非技術優劣，而是它們同時拋出的那組更難回應的問題——在效率與公平之間，系統會偏向哪一端；在人與自動化的分界線上，課堂將讓出多少主動權；在全球公司、本土企業與公共機構之間，教育的底層權力應當落在誰的手中。

能確定的只有一點：誰來構建教育操作系統，誰就擁有定義教育問題的權力。

2025 年，多鯨蟹宴& EE 年會將在合肥再次啟程，以更深的洞察與更開放的姿態，探討教育的下一個周期。我們將再次匯聚行業思考者、行動者與創新者，在變動中，尋找教育的確定性。

12 月 19–20 日，教育的未來，在這里相遇。

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