面对人工智能、产教融合、教育评价改革等新挑战，2025年12月11日，新华网教育频道聚合全国各界力量、搭建跨领域交流机会，举办第十六届新华网教育论坛。

鉴于贯彻落实国家教育数字化战略、推进数字教育新生态建设之成效，“启航教育”品牌荣获2025年度新华网教育论坛数字赋能教育发展案例殊荣。作为该优秀案例的代表，启航龙图教育科技集团副总裁、北京爱启航教育科技有限公司总经理翟佳接受新华网专访，分享先进经验。

2025新华网教育论坛专访翟佳

以下为翟佳专访内容：

主持人：当今时代，AI正在迅速重塑社会结构，您认为AI对教育的根本影响是什么？我们应当如何用它调整教与学的关系？

翟佳：在教育领域，AI 驱动的变革在不断打破传统教学模式的边界，也开始真正走进了教育行业的每一个环节。我认为这种变革主要体现在四个方面：教学效率与个性化学习提升；教育公平与资源分配的促进；教师角色与教育模式的变革；以及教育评价体系的优化。至于如何利用AI来调整“教”与“学”的关系，先说教师端：要从“机械劳动”到“专业价值”不断释放，提升教学效率。举几个例子来说，AI智能答疑/批改“解放双手”，启航教育这两年上线的AI答疑批改，一定程度上释放了教师的产能，让他们可以投入到更深入的教学工作中；精准备课，通过班级学情数据报告，自动标注典型错误，教师可直接针对共性问题备课；“数据驱动”下的个性化教案，根据学员错题数据，自动推送“教学建议”和针对性练习测试。这种转型下的“教学”，除了教学效率的提升，还有个很关键的变化，就是教学方案来自学习端的大数据结果，又最终更高效地应用到个性化的学习，真正意义上的进行“因材施教”和“以学定教”。接下来再说学员端：从“千人一面”到“千人千面”和“靶向提分”。比如说举一反三攻克薄弱点；学习报告“可视化成长”，目前我们通过不同基础，不同学情下的“学员能力雷达图”和“学情分析报告”，给予学生深度全面的分析建议；自适应学习系统下的精准深度学习。基于这种转型，可以发现，学生逐渐从被动接收者转为主动建构者，基于这种“先学后教”的模式，学生先自主探索，教师在针对性指导提升，更加事半功倍。总之，我们希望通过教育数字化转型，因材施教，形成教学相长的良性循环，真正帮助学生实现个性化的教学和可视化的能力提升。

主持人：在推进教育数字化的进程中，您认为当前行业面临的主要痛点是什么？贵司是否有针对性解决方案，以实现精准破题？

翟佳：当前大多数AI教育产品确实已经解决了效率的问题——快速响应，快速批改，快速给出标准答案。但我们更应该着眼解决的是两个核心痛点，一个是“会”和“懂”，也就是我们通俗所说的，授人以鱼不如授人以渔。一个是真正可视化的效果提升，就是在AI的赋能下，你的产品或者辅导如何能帮助每一个学生真正地实现精准的效果提升。我们最终需要的一种AI教育产品，是能主动引导，完成教学闭环的“师者”。这是一个学习全链路生态的构建：自动构建专属每个学生的动态学情图谱，并基于行为模型生成个性化学习规划，让教学从“千人一面”走向“千人千面”。AI 技术在教育领域的应用，也并非简单地将技术嫁接到现有的教育模式上，而是需要实现技术与教育理念、教学方法、课程内容等全方位的深度融合，还是一个蛮庞大的系统性的工程，需要机构从多维度来提升和演变，比如：AI融合下的符合不同学科属性的学习路径设计；持续优化AI老师本身的批改、讲题、诊断规划能力；通过汇聚更多学习数据，构建更清晰的数字化学习系统，实现对学生的深度认知；对于我们启航教育来讲，针对数字化转型建设，这两年也在不断从短期效率和长期系统性的构建来分步走实现前面提到的全链路生态的构建。短期来看，目前我们已经实现了AI答疑/批改，智能化推送，举一反三，可视化的学习报告等智能学习功能。长期来看，我们致力于打造测－学－练－测－辅一体化，自适应的学习闭环，也就是我们的启航AI学习系统。目前也在不断完善我们的底层学习内容，学习数据库建设，以及学习标签，包括各学科的知识图谱建设，为实现清晰的深度的效果导向的学习系统建设打稳地基。

主持人：面对基础研究周期长、见效慢的特点，贵司如何平衡“短期效益”与“长期创新”的关系？

翟佳：AI数字化转型不仅存在于前面提到的教与学的全链路生态，更渗透和应用到机构业务经营的方方面面，要平衡好“短期收益”和“长期创新”，关键在于战略优先，分阶段实施和聚焦快速见效点，确保短期收益支撑长期投入。一、优先布局高回报，可量化痛点的业务板块：通过运营/销售流程数字化以及经营数据的可视化，解决当下经营的效率问题；AI答疑/智能批改的应用，进行成本结构的“优化升级”。二、分阶段投入与动态资源分配：科学的规划与分阶段实施至关重要，在清楚短期规划与长期目标的基础上，产研投入阶梯化/分步走；试错成本的动态把控。三、组织赋能，既然作为战略，管理层深度参与，避免观念冲突的内部损耗，同时容忍可控的试错。总之，一方面，充分认识到数字化转型的长期性和复杂性，保持耐心和决心，不因短期的投入压力而动摇。另一方面，应注重转型的效益评估，灵活调整策略，以最小的投入实现最大的产出。