教育AI 相关 AI 资讯 · AITOP

9月2日

13:28

Hailuo AI@Hailuo_AI

Hailuo AI 使用 fal H3 Max 模型构建了生成式视频课堂。用户可以询问任何概念，系统会在几秒钟内播放由 Tung Tung Tung Sahur 讲解的动画解释视频。用户可以在观看现有视频时排队播放新视频并提问，课程可以持续任意长时间。该产品已在 Twitter 上发布，展示了核能工作原理的示例视频。

推荐理由：Hailuo AI 做了个能即时生成教学视频的课堂，边看还能边提问，比传统教学更灵活生动。

原文

8月27日

01:31

01:31官方一手OpenAI Blog（博客/媒体）

AI模型 OpenAI ChatGPT 智能体

事件专题

推荐理由：OpenAI发布新报告，用ChatGPT让学习持续，课堂外也能用！

原文

8月25日

10:09

官方一手arXiv: OpenAI@Binglin Chen, Rajarshi Haldar, Max Fowler, Matthew West, Craig Zilles

本文针对编程入门阶段开放式简答题的反馈，提出一个基于教育文献的五项标准评估反馈质量，包括认可正确部分、识别错误、提供改进指导、保持答案适当隐藏和使用合适的对话语气。研究比较了OpenAI o1 LLM生成的反馈与九位助教对90份学生回答的反馈，结果显示LLM在人类评估者眼中平均表现优于助教，但LLM在评估自身输出时存在自我偏好偏差，这为LLM在教育环境中应用提出方法论上的挑战。

论文 OpenAI o1 教育反馈 LLM评估

事件专题

推荐理由：这篇论文详细比较了人类助教和LLM在编程反馈上的表现，揭示了LLM评估自身输出的偏差问题，对于关注教育领域AI应用的人来说值得一读。

原文

8月24日

22:19

22:19IT之家（博客/媒体）

卡迪夫大学研究发现，ChatGPT在批改生物科学专业本科生论文时，与人工评分存在明显差异，AI模型给出的分数波动大，无法准确预测人工评分。AI模型给出的平均分普遍高于人工评分，但具体到每项评分标准和每一篇论文，差距明显。研究人员指出，AI模型目前并不适合取代教师，为学生预测作业成绩。

论文 ChatGPT AI批改作业卡迪夫大学

推荐理由：卡迪夫大学新研究揭示AI批改作业的局限性，与人工评分存在较大差异，了解AI在教育领域的应用现状。

原文

8月8日

02:34

02:34官方一手Hugging Face: Blog（博客/媒体）

精选

AI2 发布 TutorMoments 数据集，专门研究 AI 导师的干预时机。该数据集包含真实教学场景中的片段，可用于训练模型判断何时该提供帮助、何时该保持沉默。数据集和博客已上线 Hugging Face，供研究者直接获取使用。这为教育 AI 领域提供了一个聚焦“时机判断”的资源。

论文 TutorMoments AI2 AI导师

推荐理由：AI2 出了个 TutorMoments 数据集，专门研究 AI 老师什么时候该插嘴。搞教育 AI 的值得看看。

原文

7月28日

17:12

量子位@量子位的朋友们

教育AI正从工具效率转向认知理解，核心是让AI模拟人类思维过程。文章指出仿真思维能帮助教师回归育人本质，而非单纯辅助教学。认知科学的应用成为教育AI深水区的关键，但未提及具体模型或数据。

行业教育AI 认知理解仿真思维

推荐理由：想了解AI教育的新方向可以看看，它讲的不是工具提效，而是让AI理解思维逻辑。

原文

7月15日

17:52

AI Will@FinanceYF5

Claude 推出面向美国 K-12 认证教师的专属版本 Claude for Teachers。该版本免费开放高级版 Claude 的全部能力。同时提供教学技能库，可直接连接基于证据的课程内容。目前仅面向美国认证教师开放。

AI产品 Claude Claude for Teachers 教育AI

推荐理由：Claude 给美国老师送福利了——免费升级到高级版，还带教学资料库，备课省心多了。

原文

7月10日

12:16

官方账号arXiv cs.AI@Kristina Schaaff, Quintus Stierstorfer, Valerie Heckel

该研究基于77,543名远程学习者的Syntea使用日志数据，分析了AI学习助手在不同性别、年龄段、学科、学位和学习模式下的使用模式。研究发现Syntea已融入许多学习者的学习常规，但使用情况因人口和结构背景而异。这项大规模分析为教育聊天机器人的实际使用提供了经验证据，补充了以往基于小样本和自报调查的研究。

论文 Syntea 教育AI 学习助手

推荐理由：这篇论文用7.7万学生的真实数据告诉你，AI学习助手Syntea在高校里到底谁在用、怎么用，比小样本调查靠谱多了。

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7月9日

09:20

09:20IT之家（博客/媒体）

三星在ISTELive 2026大会上首次展示98英寸交互式显示屏，运行安卓16系统。该显示屏集成Samsung AI Assistant和Education Portal，提供圈选搜索、实时转录、AI摘要和AI测验工具。教师可通过二维码或NFC身份卡登录兼容设备，调用个人应用与文件。这些功能旨在辅助生成课程摘要、制作形成性评估，并支持多语言学习者。

AI产品三星交互式显示屏 Samsung AI Assistant

推荐理由：三星出了98寸教育大屏，带AI做课堂测验和摘要，老师扫码就能用，教学很省事。

原文

01:05

01:05官方一手OpenAI Blog（博客/媒体）

OpenAI Academy与Walton Family Foundation合作推出AI Skills Jams项目，专为K-12教师设计。该项目通过工作坊形式，帮助教师掌握AI课堂实践技能。培训包含AI基础知识、教学工具应用等内容，旨在提升教师应用AI的能力。参与者能学到将AI融入课程的具体方法。

行业 OpenAI Academy Walton Family Foundation AI Skills Jams

事件专题

推荐理由：OpenAI和沃尔顿基金会给老师开了AI实操班，有工作坊，学了就能直接上课用。

原文

6月18日

17:02

李继刚@lijigang_com

分享者提出用AI从媒介、梯度、Build三个角度辅助孩子学习。通过图片、视频、游戏等多媒体形态加深理解；针对每个孩子的理解水平生成符合「最近发展区」的题目；鼓励孩子边学边创造，如制作游戏、网页、小程序并分享给同学。这种方法可以提升学习效果并培养创造习惯。

技巧学习技巧教育AI 媒介

推荐理由：三个具体可操作的角度，直接用AI帮孩子学习，比光讲理论实在。

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6月16日

11:40

官方账号arXiv cs.AI@Alexandra Neagu, Jeffrey T. H. Wong, Marcus Messer, Rhodri Nelson, Peter B. Johnson

该论文引入了一个评估管道，包含两个指标——聊天机器人脚手架和学生吸收率，并在9个数据集（共9490个对话）上应用，涵盖AI导师基准测试和现实部署。分析发现，基准测试假设高脚手架、高学生吸收率环境，但现实中的学生整体吸收率较低，经常绕过聊天机器人的教学框架。论文认为，绕过脚手架不一定有害，反而常突显了聊天机器人的教学框架与学生目标之间的不匹配。未来基准测试应评估聊天机器人如何导航多样化的学习情境和学生驱动的交互模式。

论文 LLM辅导员脚手架学生吸收率

推荐理由：这篇论文用9490个对话数据证明，AI辅导系统在测试中的表现和实际使用差很多，学生根本不吃那套引导。做教育AI的值得看看。

原文

6月11日

12:31

官方账号arXiv cs.AI@Mingjia Li, Jin Wu, Hong Qian, Wenhao Huang, Yiyang Huang, Yiwen Zhang, Chanjin Zheng, Xiangfeng Wang, Aimin Zhou, Jiajun Guo

精选

IntElicit 是一个用于评估情境化创造力的框架，它通过对话策略优化来减少认知能力和参与意愿等非创造性因素的干扰。该框架作为自适应 AI 面试官，在多轮交互中提供非指导性知识和参与支持，同时保留参与者生成创造性内容的责任。它引入分解过程奖励机制，避免奖励作弊，鼓励引导参与者推理而非直接给出答案。实验表明，IntElicit 能比专家设计的基线方法更好地激发创造性成果，揭示静态评估可能遗漏的创造潜力。这为 AI 辅助学习中的情境化创造力评估提供了形成性和诊断性视角。

论文创造力评估对话策略优化 AI面试官

推荐理由：做创造力评估或 AI 教育对话系统的研究者值得关注——IntElicit 解决了静态测试无法捕捉真实创造力的痛点，用对话策略优化让评估更贴近实际场景。

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6月10日

16:16

16:16IT之家（博客/媒体）

阿里巴巴宣布千问上线国内首个全周期高考志愿填报Agent，基于千问高考志愿大模型和夸克8年数据打造，免费为全国考生提供志愿填报和咨询服务。该Agent具备“志愿日历”、“志愿报告”、“志愿问答”三项核心能力，能模拟人类专家思维，结合历年数据提供个性化建议。中国每年超1000万考生中，仅不到5%能聘请专业填报师，该工具旨在帮助剩余95%的家庭。志愿报告支持动态调整和自我检查，并针对乡村和弱网环境做了优化。

AI产品阿里千问高考志愿填报 Agent

推荐理由：95%的考生家庭靠摸索填志愿，这个免费Agent直接复刻了人类专家的填报方法，做教育或关心高考的家长考生值得试试。

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6月8日

09:50

官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)

每年高考不仅是学生的战场，也成为中国科技巨头展示AI实力的舞台。今年，腾讯、阿里、百度、字节跳动等公司纷纷用自家大模型挑战高考题目，比拼解题能力和准确率。这些公司通过公开测试或直播形式展示AI在语文、数学、英语等科目上的表现，旨在证明其模型在复杂推理和知识应用上的进步。此举不仅为品牌营销，也反映了AI在教育领域的应用潜力，引发公众对AI能否超越人类考生的讨论。

行业大模型高考教育AI

事件专题

推荐理由：高考AI比拼是检验大模型推理能力的绝佳场景，关注AI教育应用的开发者和教育从业者值得一看，看看哪家模型能真正“考”过人类。

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5月30日

16:36

小互@imxiaohu

76°

Koji 是一款由 MIT 和哈佛学习专家训练的 AI 家教，号称全球首个「图形化私教」。它不像 ChatGPT 直接给答案，而是通过提问、引导、高亮屏幕内容等方式，逼学生自己推导出答案。Koji 能实时看见学生屏幕，知道学生卡在哪里，并主动开口引导，降低提问门槛。它支持图形化交互，比如在几何题中画测试点、在导数题中画切线，而不是只打字。视频展示了两例：几何题中引导学生推导方程，Python 课中提醒死循环但不给答案。

AI产品 AI家教图形化私教学习引导

推荐理由：想让孩子真正学会思考、减少对AI依赖的家长和教育者，这款「反套路」AI家教值得关注——它用图形化引导替代答案灌输，直接解决AI时代学习能力退化的问题。

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5月18日

12:03

官方账号arXiv cs.AI@Tahreem Yasir, Wenbo Li, Sam Gilson, Sutapa Dey Tithi, Xiaoyi Tian, Tiffany Barnes

精选

一项新研究评估了七个大型语言模型（LLM）在命题逻辑辅导中的诊断精度，使用知识图谱生成的10,836个解决方案-反馈对作为基准。结果显示，LLM在识别最优步骤上接近完美，但系统性地过度拒绝有效但次优的推理，并过度验证错误的解决方案——这正是自适应辅导最需要精准反馈的地方。这些失败在所有模型中一致出现，表明是架构限制而非信息不足。此外，准确诊断并不总能转化为可操作的反馈，揭示了诊断判断与教学效果之间的差距。研究建议，LLM更适合混合架构，由知识图谱模型负责诊断，LLM负责开放式引导和对话。

论文 LLM 智能辅导系统教育AI

推荐理由：做AI教育或智能辅导系统的开发者会发现，LLM在关键教学诊断上存在系统性盲区——它擅长确认正确，却搞不定“部分正确”和“错误”的微妙区分，这直接影响辅导质量。建议点开看看混合架构方案，或许能帮你避开部署中的坑。

原文