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      讓成長發生:一條“AI+教育”落地的求真路

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      從“看見每一位師生”開始

      撰文/鄒 珊

      編輯/李 季

      排版/Annalee

      “老師的講解不能超過 25 分鐘。”

      這是成都市七中育才學校在借助AI課堂反饋數據反觀教學后,定下的一條新“規矩”:把課堂15分鐘還給學生,讓他們有更充裕的時間去自主學習、自我發現、自我消化。

      這樣的“規矩”并非憑空而來。辦公室里,語文老師正伏案備課。AI備課界面根據班級實時學情,推薦了更貼合學生認知節奏的互動節點。隔壁課堂上,師生互動熱烈,課堂反饋系統無聲記錄著學生的參與度、互動頻次、注意力曲線……所有數據,都為課后復盤埋下伏筆。

      老師因AI而減負增效、專業成長,學生因AI而被真正看見、自信萌芽。這樣的場景,正在全國上萬間常態化應用AI教學的教室里悄然發生。從課堂上的每一次互動,到課后的每一份報告,從教師的每一步優化,到學生的每一點進步——成長,正在發生。

      近日,第87屆中國教育裝備展示會即將拉開帷幕,AI毫無懸念將會成為全場焦點。畢竟,在過去一年間,虛擬人教學助手、多模態交互、實時學情感知等各類前沿技術呈現不斷刷新行業想象。

      可喧囂背后,更根本的時代命題正在回響: “AI+教育”如何從技術使用走向教學實效?如何讓師生成長真實發生?

      從通用走向個性:讓每一份成長都被看見

      這是一個“AI+教育”備受矚目的時代。截至2025年底,全國已設立509所人工智能教育基地校;教育部部長懷進鵬親自講授AI大課,累計覆蓋超40萬人。隨著《“人工智能+教育”行動計劃》的聯合印發,人工智能賦能教育再次按下“加速鍵”。

      熱潮之下,痛點不容忽視。2026年全國兩會期間,全國政協委員范樹奎指出:基礎設施與智能應用脫節,數據“孤島”突出;全域協同創新不足;專業內容與智能應用場景匹配度低。一線教師更是直言:通用大模型生成的課件看似精美,卻難以適配自己的教學風格與班級的實時學情;標準化的建議,既無法滿足教師的個性化需求,也難以兼顧學生的個體差異。

      希沃普教行業事業部副總經理郭瀟談到:“老師每天做的事情非常具體。哪怕是同一個知識點,面對不同班級,教學策略也可能完全不同。”

      正是基于這一洞察,深耕教育科技十七年的希沃,決定走出一條從“真應用”到“真有效”的路徑。第一步,便是讓AI從“通用工具”轉變為“個性化助手”,以“因材施教”為核心,讓每一份成長都被看見。

      變化,始于一方屏幕。從研發開始,希沃第八代交互智能平板的核心目標就很清晰:要實現師生體驗無差別、洞察采集無死角、人機協作無卡點,從而讓每一位學生都能被精準看見、被用心賦能。

      從教室中來到教室中去,希沃第八代交互智能平板正是這一理念的硬件載體,也是重新定義下一代AI教學空間的核心引擎。每一個技術細節,都源自對真實課堂的長期觀察。

      比如希沃首創的第二代背光技術,實現了130度可視角度、側視亮度相比前代產品提升4倍、亮度均勻性達85%——這意味著無論坐在教室哪個角落,每個學生都能獲得同樣清晰的視覺體驗,不再有“邊緣盲區”。

      這一技術源于對真實課堂的深度觀察:研發人員發現,很多坐在側邊和后排的學生長期處于視覺疲勞狀態,直接影響學習專注度,而第八代交互智能平板讓“最后一排也清晰”成為現實。

      希沃首創的五攝AI超清影像架構,則讓采集清晰度相較第七代提升60%,搭配多機位16陣列麥克風,精準捕捉每一次學生舉手、每一個表情變化、每一次小組討論的發言。三顆同光心攝像頭能夠輸出8K級畫面、覆蓋131°教室全景,專門用于課堂智能反饋;聲音方面,內置16陣列麥克風,引入神經網絡模型進行回聲消除和噪聲抑制,確保從第一排到最后一排的每一個聲音都被清晰拾取。

      更重要的是,希沃第八代交互智能平板搭載的本地化AI算力部署技術,依托“云-邊-端”協同架構,在保障校園數據安全的同時,為個性化分析提供強大算力支撐,讓AI能精準捕捉教師的教學習慣,結合班級學情數據,提供貼合實際的備課、互動建議。正如郭瀟所說,AI的價值,就是幫教師找到最適合自己、最適配學生的方式。

      可以說,第八代平板的每一項技術創新,都直接回應了來自一線教室的真實痛點。而硬核技術之上,從通用走向個性便有了堅實的落腳點。

      希沃課堂智能反饋系統不再給出千篇一律的教學評價,而是結合教師個人風格、班級實時數據、屬地教學特點,提供“這一個班”的優化建議。例如,系統會提醒:“這個班的學生在課堂第15分鐘注意力開始下降,建議在第12分鐘插入一次互動。”或者像宜賓市第八中學地理教師田思燕收到的建議那樣——將“這張圖給你什么感受”改為“這張圖傳達給我們什么重要信息”。一個措辭的微調,讓學生的回答從情緒表達轉向邏輯思考。

      而小希智學則全程關注每一位學生的成長軌跡,結合課堂捕捉到的學情數據,為學生推送個性化學習建議,精準匹配學生的薄弱點與興趣點,讓每個學生都能沿著適合自己的路徑成長,真正實現“千人千面”的個性化教育。

      郭瀟詳細闡述了希沃AI應用矩陣進行學生觀察的三個核心維度:一是跨學科觀察,捕捉學生的學科興趣傾向,發現每個孩子的特長,比如一個在數學課上表現平平的孩子,可能在科學課上展現出極強的邏輯推理能力;二是跨時期觀察,追蹤學生狀態變化,及時提醒教師關注潛在問題(如注意力持續下降、情緒波動等);三是課內加課后融合觀察,結合課堂表現與學情數據,為教師提供針對性指導。



      因材施教的前提是看見每一個學生、讀懂每一個學生,而AI技術的融入,讓這種看見從傳統的抽樣觀察變成全量覆蓋,從主觀印象判斷變成客觀數據支撐。成都市七中育才中學的學生小林就坦言,課后收到的個性化建議,總能精準戳中自己的知識漏洞,讓學習更有方向。

      這種從通用到個性的轉變,本質上是AI對教育本質的回歸:教育不是標準化的批量生產,而是對每一個個體的用心賦能,是教師教學能力的個性化提升,也是學生成長路徑的個性化延伸。

      貫通教學生態,從單一場景走向全鏈條閉環

      成都市泡桐樹小學西區的語文教師馬老師深有體會,“AI能根據新課標要求整合資源,幫我快速生成符合學情的個性化課件。”她展示的希沃AI備課界面上,不僅有智能教案,還有豐富的情境創設素材。“這給了我更多教學靈感,讓課堂更生動,更好地幫助學生成長。”

      AI教育的核心價值,從來不是單一教學環節的突破,而是教、學、練、評、研全鏈條的協同發力。過去,AI局限于單一場景應用,從備課、授課到教研反饋各環節相互割裂、數據無法貫通,難以充分釋放AI的價值,更無法支撐師生長期成長。

      為打破這一壁壘,希沃打通“備課-授課-作業批改-教研”全鏈條教學場景,實現數據全程貫通、各環節無縫銜接,讓教與學的每一步都有跡可循、有據可依,讓成長貫穿教學全過程。如今,這一全鏈條方案,已在全國各地校園落地生根,成為賦能師生成長的生動實踐。

      在備課環節,希沃PC產品集成智能工具、遠程課件傳輸等功能,結合小希智教的學情分析,幫助教師精準把握班級學生的知識基礎與薄弱點,既減輕教師備課負擔,也讓備課更具針對性。

      而在授課環節,希沃第八代交互智能平板與課堂智能反饋系統無感采集數據,實時生成分析報告。教師無需任何額外操作,系統就能自動記錄教師站位軌跡、學生參與熱力圖、問答時長分布、小組討論活躍度等關鍵指標。



      在長期探索“以學為中心”的宜賓市翠屏區涼水井實驗學校,這份報告成為優化教學的依據。教研主任陳勇余介紹:“教不同學段的學生需要不同的提問方式。在高年級,我們會通過更豐富的深究提問,培養孩子探索和解決問題的能力。”

      至于作業批改環節,希沃智慧作業系統與課堂數據打通,采集學生的錯因、知識點掌握情況,結合課中捕捉的學情數據,形成完整的學情報告。小希智學還會根據報告為學生推送個性化復習資料與針對性練習,讓課后學習更精準,避免無效刷題。更貼心的是,希沃智慧作業系統與希沃白板打通,學生可以直接關聯課堂課件片段,回顧知識點,讓課后復習更具針對性,真正實現課堂與課后的無縫銜接。

      當教學全鏈條數據沉淀下來,教研方式的變革便水到渠成。湘潭子敬學校教科室主任趙密看到了明顯變化:“老師們使用系統后,開始對教學背后的數據感到好奇。課堂的基礎數據和分析讓教研有據可循,喚醒了老師向上生長的需求。”

      而教師的成長,將反哺學生的成長。比如,課堂智能反饋系統生成的分析報告成為集體研討的“共通語言”。評課不再停留在“我感覺不錯”“節奏稍快”等主觀感受,而是轉向“學生應答時長分布”“課堂互動熱力圖”等客觀數據支撐的循證研討。

      于是,從備課時的學情預判,到授課時的實時分析,再到作業批改過程中的“對癥下藥”,最后到教研階段的全方位復盤……全鏈條閉環之下,AI不再是課堂的“插件”,而是貫穿師生每一天教學相長的系統性能力。這種能力不僅讓教師教得更精準、教研更深入,更讓學生學得更自主、被看見得更充分——這正是希沃所追求的“成長”在教與學全過程中的真實落地。

      從可落地走向可持續:如何經得起時間檢驗

      “AI+教育”最怕什么?怕實驗室里驚艷,教室里吃灰。真正的價值,最終要落到“落地”二字上——既要能走進普通教室、適配真實課堂,更要能長期迭代、持續賦能師生成長。可持續,才是檢驗AI教育產品成敗的終極標尺。

      回望希沃十七年深耕:2009年首款交互智能平板進入校園;2016年希沃白板開創備授課一體化新形態;2023年教學大模型與課堂智能反饋系統面世……每一次迭代,都遵循同一條主線:技術服務教育,而非教育適配技術。如今,第八代交互智能平板等一系列新品的發布,標志著希沃AI+教育進入新階段——希沃AI賦能教育全場景方案已然成形。

      以“端側算力為基座、硬件終端為載體、應用層促進人工智能與教育深度廣泛融合”為核心架構,希沃AI賦能教育全場景方案打通了從算力到場景的最后一公里。這不僅是一次新品發布,更是一套可持續沉淀、動態進化的AI技術生態——讓AI進校不再是“一次性工程”,而是能在真實課堂中持續沉淀數據、迭代算法、適配教學需求,真正實現落地成效的可持續進化,推動人工智能與基礎教育實現深度、廣泛、可持續的深度融合。



      從通用到個性,彰顯對師生差異的尊重;從單一場景到全鏈條,實現教學生態協同;從可落地到可持續,讓AI真正服務教育本質,這正是希沃的核心實踐路徑。

      可持續的關鍵,是真實的數據。目前,希沃課堂智能反饋系統已建成19個重點應用示范區,覆蓋超1.2萬所學校、超過4.8萬間具備AI邊緣算力的智能教室,累計生成超過95萬份專業課堂分析報告。與此同時,希沃白板擁有1000萬活躍用戶、近18億份累計課件資源,每天有近三四百萬穩定用戶持續輸入數據。于是,師生的成長,同樣反哺了希沃的持續生長。這些真實的落地數據,不僅印證了產品的實效,更為持續迭代提供了源源不斷的養料。

      可持續的另一面,是政策與市場的雙重驅動。眼下,“AI+教育”正站在十字路口。《“人工智能+教育”行動計劃》明確提出推動AI與教育全要素融合、全過程貫通、全場景覆蓋,到2030年深度融合格局基本形成。北京、上海、廣東等11個地方已出臺相關文件。浪潮之下,希沃選擇了一條“求真求實”的路。

      正如郭瀟所說:“當前AI對教育的改造仍處于非常早期的階段,希沃雖然已經搭建起從通用走向個性、從單點走向全鏈條、從可落地走向可持續的核心框架,但在細節打磨、數據積累、算法優化、場景適配等方面,還有大量長期且細致的工作要做。”希沃未來五到十年的核心目標簡單卻極具挑戰:讓教師能夠開心快樂地專業成長,讓每一位學生都能被理解、被關注、被因材施教。

      如今,從宜賓翠屏教室里 AI 優化提問、激活學生探究欲,到湘潭校園里 AI 助力教研、陪伴教師成長,再到全國上萬間智能教室中,AI 默默記錄著每一位學生的成長軌跡、每一位教師的教學進步,這些真實可感的 AI + 教育場景,共同構成了一幅溫暖而生動的教育新圖景。

      在這幅圖景里,AI不是冰冷的機器與算法,而是貼近教學的溫暖陪伴、賦能成長的實用工具。在這背后,正是希沃以“讓成長發生”為約定,向行業展示的一條已被驗證的求真路。

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