问题——从“能不能用”转向“用得好不好” 报告显示，教育领域的大模型应用正在跨越早期的演示阶段，进入面向课堂的规模化落地周期。
在“AI赋能课堂教学品牌影响力指数TOP10”中，九章大模型（MathGPT）品牌传播指数位居前列，星火大模型、银河大模型、松鼠Ai智适应教育大模型等同样排名靠前。
报告对行业的总体判断是：智慧教育竞争已迈入“深水区”，比拼重点由概念包装转向产品能力、交付质量与场景融合度，教学、管理、评价等核心环节正成为主要战场。
原因——技术迭代与场景需求双向推动 一方面，大模型在多模态处理、知识生成与交互体验方面持续迭代，为课堂“备、教、学、练、测、评”提供了新的技术抓手。
以报告提及的松鼠Ai为例，其作为教育垂直领域的多模态智适应教育大模型，可融合文本、图像、语音等信息，用于刻画学习者知识状态、能力画像与情感状态，体现出面向教学个性化支持的技术路径。
另一方面，学校与教师端对减负增效的需求日益迫切。
教师备课、作业批改、学情诊断、个性化答疑等环节存在大量重复性劳动，推动各类企业将“AI助教”“智能批改”“学情分析”等能力打包为入校解决方案。
报告指出，从“思考脚手架”到“个性化答疑”，从学科教育到职业培训，从嵌入硬件的“AI老师”到“AI对练”，教育大模型正向全场景延伸，形成供给侧与需求侧的双重拉动。
影响——产业格局重塑，市场争夺更趋精细 中国教育技术协会学术委员会常务副主任、研究员刘雍潜认为，教育技术行业已呈现“国家队（大国企）+科技巨头（AI明星企业）+中小企业”三足鼎立格局。
随之而来的变化主要体现在三方面： 其一，竞争由“品牌热度”走向“核心硬实力”。
入校场景对稳定性、可用性与可维护性要求更高，单点功能难以长期胜出，产品需与学校业务流程深度耦合。
其二，用户侧学习路径正在被重塑。
学生获取知识与练习反馈的方式更即时，学习过程的可视化与个性化水平提升，但也对内容准确性与教学适切性提出更高要求。
其三，竞争焦点加速向“数据与系统能力”集中。
刘雍潜指出，当前正在进入数据为王的时代，直接焦点将落在高校、职校、中小学教育系统的AI应用需求满足上，更深层的矛盾则是规模性价值与差异性价值的市场争夺：既要可复制的规模化交付，又要因校因学段差异化适配。
对策——把“能生成”变为“可负责”，以治理促应用 报告同时提示，教育大模型在落地过程中仍存隐忧，亟须在制度、技术与运营层面同步补课。
一是避免“超纲讲解”等教学适配风险。
报告举例指出，模型在给初中学生讲题时可能引用高中知识点，导致学习负担加重或误导理解。
对此，需要强化学段与课程标准对齐机制，建立分龄分层知识边界与可解释的教学策略，确保输出符合教学规律。
二是正视“幻觉”问题带来的准确性风险。
模型回答可能出现事实错误或引用不当，尤其在学科知识与考试场景中容错率极低。
应通过权威知识库、可追溯引用、关键环节人工审核与闭环纠错机制，提升输出可靠性，并明确使用边界与责任分担。
三是把数据安全与伦理合规放在前置位置。
教育领域涉及未成年人信息与大量学习数据，数据采集、存储、调用、跨域流转等环节都需遵循最小必要原则与分级分类管理，防范隐私泄露与算法歧视等风险。
报告强调，只有把合规作为产品底座，才能让技术真正进入课堂而非停留在展示。
前景——政策驱动落地加速，“工具堆砌”转向“流程融合” 报告援引信息显示，2025年12月，教育部宣布计划于2026年出台政策，系统推进人工智能教育与应用，构建面向未来的教育体系。
业内普遍认为，政策将推动教育专用大模型与学科垂类模型加速落地，产业从“功能叠加”走向“流程再造”。
刘雍潜表示，下一阶段关键在于把AI助教、备课系统、学情诊断、智能批改等能力深度嵌入教育教学全环节，形成教师减负、学生提效的闭环，同时做到数据合规与安全，逐步打通区域数据壁垒，让产品适配真实教学场景、可持续运行。
可以预见，随着标准、评测与采购机制更趋完善，真正具备场景交付能力、内容治理能力与长期服务能力的企业，将在新一轮竞争中占据优势。
教育智能化转型是一场涉及技术、制度和理念的深刻变革。
在这场变革中，唯有坚持技术为教育服务的根本宗旨，平衡创新与规范、效率与公平、发展与安全的多重关系，才能真正实现技术赋能教育的初心。
未来，如何构建人机协同的新型教育生态，将是所有从业者需要持续探索的重要课题。