AI教育的“诺曼底时刻”：DeepSeek如何重塑教育生态？

“你家娃的寒假作业搞定了吗？”眼瞅着假期余额不足，家长们又开始在朋友圈里哀嚎：“作业还没写完！”没错，一年一度的“赶作业大战”又上演了，只不过今年，剧情有点不一样——娃们不再抓耳挠腮、苦哈哈地熬夜赶工，而是悄悄掏出了“神器”：DeepSeek等AI工具！

最近，一条新闻让家长们炸了锅：有家长发现，自家娃的寒假作业居然不是“亲生的”，而是AI“代劳”的。

没错，就是那种动动手指、输入题目，AI立马给你整出一篇满分作文的神器。比如DeepSeek这种工具，已经成了孩子们赶作业的“秘密武器”。作文？数学题？AI统统都能一键生成！

例如下面这个例子：

在输入题目后，DeepSeek只用了10秒就写出了一篇“满分作文”，文章不仅观点明确，每段都设置了分论点，而且还能引经据典。

面对数学题，DeepSeek也能有思考，有推演，有验证和结论，让孩子能将题目拿捏得明明白白。

各大社交平台上，家长们关于孩子用AI做寒假作业的讨论，逐渐形成了两大阵营：有夸赞AI给力、帮孩子和家长省心的；也有的家长却很生气，甚至一怒之下将孩子手机收了。

而作为反对派一方的家长，给出的主要理由是：长此以往，孩子会丧失自主思考能力，越来越依赖AI。

这不由得让人想到了另一个问题：AI时代，教育的真正目的是什么？

一、AI时代的教育

在这个魔幻的时代，AI在努力变得更像人，而我们却在努力变得更像机器。

如果将AI大模型的训练方式，与现在孩子的教育模式进行对比，你就会显著地发现这点。

现在我们的人类教育系统，简直像一条“流水线”：从小学到中学，再到大学，一路过关斩将，最后成为“合格产品”。

这样的教育模式，看似挺“高效”，但其实是把人当成了标准化的“产品”，你的知识储备、性格特点、兴趣爱好，统统被“抹平”了。终极目标就一个：中考、高考、拿文凭，然后挤进就业市场，抢个好位置。

结果呢？老师和学生都卷到爆炸，学了一堆知识，却只停留在表面，真正的能力却没培养出来。

想象一下，这些在“流水线”教育模式下长大的孩子，好不容易熬到毕业，结果一出门，发现AI时代来了，所有“标准化”的工作已经不需要人做了，这帮孩子还是只会死记硬背、按部就班，那他们拿什么跟AI竞争？拿什么在这个疯狂变化的世界里站稳脚跟？

说白了，现在的教育还在教孩子怎么“当机器”，但未来的世界需要的是“真人”的创造力。

在这方面，大模型的训练方式，却显得“灵活”多了。

你看，AI大模型的训练方式是啥？海量数据、多样化输入、不断优化迭代，目标是让它变得更智能、更灵活，能写诗、能画画、能跟你唠嗑。

就拿最近大火的Deepseek举例，它的训练方式，就体现了“不拘一格”的特点。

今天的Deepseek-R1，之所以能达到和OpenAI的o1相当的智能，但训练成本却低了很多很多，主要是因为其采用了一种“纯强化学习”的路径。

所谓“纯”强化学习，简而言之就是：

不给标准答案，不教固定步骤，只告诉学生“对了就奖励，错了就扣分”。这种方法让AI模型像婴儿一样，通过不断尝试和反馈来学习。

为什么这种方法能大幅降低训练成本呢？因为传统的AI训练往往需要：

1、海量的标准答案（堆积如山的参考书）；

2、大量人力成本（很多辅导老师）；

3、漫长的训练周期（反复做题、考试）；

而纯强化学习，只需要两个最简单的规则：

1、答对了就加分；

2、按要求思考就加分；

于是，模型模型不需要依赖外部提供的“标准答案”，而是通过自己的探索来找到最佳解决方案。就能用最少的计算资源，获得最大的学习效果。

用一句很哲学的话来概括，就是：“诸法皆允，万物皆虚”；

更妙的是，这种方法避免了AI“作弊”的可能。

在传统的大模型训练中，某些模型为达到人类设计的“奖励函数”，采取一些投机取巧的办法来通过测试，就像某些孩子通过“应试技巧”来通过考试一样。

但在“纯”强化学习路径中，因为规则太简单了，模型无法通过“取巧”来获得高分，只能真正提高自己的能力。

这就像排除了多余的干扰后，只剩下了最本质的学习过程。

二、内卷与破局

在比较了人类与AI学习方式后，我们就会发现，现在的教育行业，其实就跟那些烧钱拼算力、抢人才的AI企业一样，充满了“内卷”。

更讽刺的是，在很长一段时间里，这样的内卷，都是为了维持那种传统的、低效的训练方式（教学模式）。

只不过，到了教育行业这里，数据变成了题库，算法工程师变成了老师。

举例来说，以前啊，教育公司拼的就是谁家的老师牛，谁家的题多，谁能抢到更多的学生。比如学而思，人家就是靠线下名师起家的，家长们一听“名师班”，二话不说就掏钱，生怕孩子输在起跑线上。

猿辅导和作业帮也不甘示弱，直接高薪挖名师，甚至把一些老师包装成“明星教师”，让学生和家长追着报名。但问题是，名师就那么几个，成本还贼高，想复制都没那么容易。

再来说题库，那时候大家都觉得，题目越多，学生练得越多，成绩自然就上去了。猿辅导搞了个“猿题库”，号称题目海量，从小学到高中，啥题都有，学生随时随地都能刷。

作业帮也不甘落后，直接搞了个“拍照搜题”，学生不会做的题，一拍就能出答案，简直成了“救命神器”。但时间一长，大家发现题目都差不多，光靠堆题已经没啥吸引力了。

抢学生就更热闹了。作业帮靠“拍照搜题”攒了一大波用户，然后再把他们导到付费课程里。猿辅导也不差，搞了个“小猿搜题”“小猿口算”，用这些工具类App吸引用户，再慢慢转化成付费学员。

学而思呢，直接在线下开店，靠口碑和地推团队拉学生。但问题是，抢用户的成本越来越高，广告费花得跟流水似的，效果却越来越差。

那时候，教育公司之间的竞争简直就是“烧钱大战”。为了抢用户，大家都拼命打折，什么“1元课”、“9元课”满天飞，甚至赔本赚吆喝。

但这么搞下去，大家的产品和服务越来越像，家长和学生看谁便宜就选谁，没啥忠诚度。

更头疼的是，成本越来越高，名师工资、广告费、技术研发，样样都烧钱，各大机构的利润被压得死死的。最后，政策一变，比如“双减”一来，很多公司直接傻眼，不得不裁员或者转型。

说白了，AI出现之前的教育行业，就是一场“拼资源、拼烧钱”的游戏。直到AI大模型出现，才给这个行业带来了新的可能性，这才让教育公司看到了新的出路。

三、大模型的助力

AI的出现，到底给教育行业带来了哪些突破？

除了上述提到的“拼师资”“拼题库”的内卷困境外，在AI出现前，传统教育还有一大痛点：那就是人类老师的生理上限。

精力再旺盛的老师，每天要教那么多学生，难免有状态下降的时候。

根据老局一个当过雅思老师的朋友介绍，他之前上暑假班，一个月上了300多小时，每天最后几节课就很累，所以越是到后面，状态就越容易崩盘；

要是遇到一个能24小时随时待命，遇到任何问题都不厌其烦地回答的“个人家教”呢？

ChatGPT出来后，大模型似乎做到了这点。

在生成式AI的助力下，在线教育公司、传统教培、硬件厂商和互联网大厂都看到了其在教育领域的巨大潜力，开始纷纷盯上了AI学习机，内卷的教育行业，也总算抓住了一根救命稻草。

典型的例子，有百度的小度Z30学习机、猿辅导的小猿学练机，以及科大讯飞的AI学习机等等。

现在市面上的学习机，价格从1000块到5000块的都有，但也有一些高端货，价格直接上万。比如科大讯飞的一款学习机，在京东上销量都破了10万+。

从功能上看，这些学习机其实都差不多，主要就是帮学生批改作业、给点个性化学习建议之类的。

不过，这波学习机的热度没维持多久，很多家长就开始抱怨了。不少人觉得，这些打着AI旗号的产品，更像是“割韭菜”的智商税。

举例来说，有一位福建福州的学生家长就表示，当初买学习机时反复对比几大品牌，最后选择了某一线品牌，使用后发现，错题、错答案和部分功能要二次收费。“直播间主播吹得天花乱坠，AI学习机售价9000元，感觉还是离不开家长辅导。”

也有家长反映，花费数千块钱买的AI学习机，结果作业批改得一塌糊涂。例如一个按规律填数的题目，答案明明没写错，字迹也很清晰，却被圈出来判成错题。“说是可以把学校做的卷子拍一下自动收录错题，可拍完识别得乱七八糟。”

因为这种糟心的情况，社交媒体上“避雷”“不要被学习机割韭菜”的声音越来越多。

说白了，在生成式AI刚出来的时候，各家学习机其实都差不多，没什么明显的差异性，技术壁垒也没那么高，智能化程度更是让人一言难尽。这几乎成了所有学习机的“通病”。

更让人想不通的是，很多人原本以为AI能带来“教育平权”，让孩子摆脱内卷。结果呢？这些学习机动不动就卖几千、上万块，这哪是平权？分明是加剧内卷啊！

这种对“AI教育”的质疑，直到DeepSeek出现，才终于有了转机。

四、DeepSeek与AI教育的未来

说白了，之前的AI+学习机的模式，之所以被认为是“割韭菜”，主要是这些个学习机的脑子——大模型本身的能力不行。

而好一点的大模型，像GPT-4o这样的，不但用不了，并且还要掌握一定的提示词技巧，才能发挥出模型真正的潜力。普通的家长、孩子，哪有那能力？

在DeepSeek问世之后，无论是学生、家长，还是各大教育公司，都纷纷发现，原来一个智力强大、可靠，又易于获取的AI，对教育的提升是如此巨大。

据网易有道(NYSE:DAO)提供的内部评测数据显示，DeepSeek-R1在有道K12测试集上的准确率高达88%。

高途也表示，在用户产品侧，高途高中数学测评准确率从此前最佳情况的74%提升至90%左右，如果知识点下沉到初中、小学，DeepSeek-R1的准确率会提升得更显著，可能接近于真人的状态。

得益于这样强大的性能，好未来、网易有道、云学堂、中公教育、猿辅导、编程猫、读书郎等一众教育机构密集接入DeepSeek，以至于行业人士甚至将之称为“教育AI真正的诺曼底时刻”。

更重要的是，除了性能强大之外，DeepSeek还是开源的，开源大模型的最大的好处是可以本地部署，这让很多孩子可以在本地硬件上，就能很方便地进行各种学习、训练，像是练听力、学外语或者翻译等。

这要是再结合本地的个人小数据，训练出一个专属的私教模型，那么一副智能眼镜、一部智能手机，似乎都可以成为每个孩子的“AI家教”。

但尽管如此，现在的DeepSeek，仍然未能完全取代人类老师，在教学中独当一面。

这里面除了老生常谈的AI“幻觉”问题外，一个更重要的原因是：在真正的教学过程中，经验丰富的老师，往往会掌握一些不存在于书本，或任何教育理论中的“隐性知识”。

这些“不标准”，甚至带有些“土办法”和“老油条”色彩的知识、经验，是人类教师在长期的教学实践中一点点摸索出来的。

它可以是某种特定的解题思路、学习技巧，但总之，这些知识往往更多地存在于这些“老师傅”的心中，或是偶尔口头表达一下。

而这部分知识，正是拉开AI与人类的关键区别。

就目前来看，单词、公式、定理，这些东西属于“结构化”的知识，在这些地方，AI的效率完全碾压人类。

但一旦涉及隐性、非结构化的东西，例如教学思路、学习方法之类的，AI往往就表现得不尽人意。

其实说到底，教育这件事，终归还是一个特别看“人”的事情。

毕竟，自从互联网普及之后，世界上的大部分知识，对于普通人而言，就几乎已经没有任何门槛了。但还是有很多学生在学习中遇到了困难，学不会。

而人类老师的意义，正是去找到正确的方法，发现学生到底短板、长处，之后因材施教。

这是冷冰冰的AI暂时做不到的事情。

或许，未来最理想的教学状态，正是结合了AI的效率与人类的经验、直觉后，找到一种平衡——让技术成为桥梁，而非终点。

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