專題：第二十九屆哈佛中國論壇

隨著人工智能技術迭代加快，教育場景里的學習方式與產品形態正在發生變化。2026年4月11日，在第29屆哈佛中國論壇期間，好未來總裁彭壯壯在對話新浪財經時表示，教育正在從“知識導向”走向“能力導向”，進入以學習者為中心、算力驅動的新范式。

他指出，這一轉變與近年來中國“新課標”改革方向相呼應，即從以知識掌握為主，轉向更強調學科素養與能力培養。這并不是某一家企業提出的變化，而是整個教育體系在推進的方向。新課標在多個學科中均提出能力導向要求。例如，在數學學習中，更強調用數學語言描述現實問題，而在語文中，則更加重視表達能力與審美能力。

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這種轉變也體現在學習過程與評價方式中。彭壯壯提到，當前考試內容的閱讀量與綜合性有所增加，被視為對跨學科能力的考察。

在人工智能如何改變教育業態方面，被問到“高質量、個性化與規模化”的教育“不可能三角”如何打破時，彭壯壯表示，AI在一定程度上為這一結構提供了新的可能，例如通過數字內容與智能工具，使更多學生能夠接觸到個性化學習體驗。不過，他也指出，資源的增加并不必然帶來差距縮小。“在實際使用中，誰更有學習動力，誰更容易主動獲取這些資源。”他說，這意味著學習動機仍然是影響結果的重要因素之一。圍繞這一問題，他表示，教育產品設計中仍需要關注如何激發學生的主動參與。

在產品與行業競爭層面，彭壯壯認為，當前部分企業強調“大模型接入”或模型更新速度，但相關能力是否能夠轉化為學習效果，仍需通過實際使用來驗證。“模型能力在持續提升，但關鍵在于能否在具體學習場景中解決問題。”他說。

被問及如何衡量AI對學習行為影響的量化指標時，他表示，除結果指標外，行為數據也被納入觀察范圍。例如學生是否主動提問、是否持續參與學習過程等，被視為重要參考。“學習效果是結果，而這些行為更接近產生結果的過程。”他說。

在技術路徑上，彭壯壯認為，行業關注點正從單一模型能力，轉向智能體“Agent”形態的應用，即通過調度不同模型、工具與知識庫來完成具體任務。他表示，這類系統不僅依賴模型能力，還需要結合學習過程中的上下文信息，例如學生的學習進度、教材內容以及課堂情況。

“這些上下文信息在通用模型中通常是缺失的，但在教育場景中非常關鍵。”他說。

在被問及通用模型能力不斷增強的背景下，教育公司的核心資產將體現在哪里時，彭壯壯表示，差異化更多體現在應用層能力上，包括基于真實題目積累形成的模型評測與調度能力、圍繞學生學習進度與課堂內容建立的學習上下文，以及將內容轉化為適合學生理解的表達方式。“模型能力本身在持續提升，但關鍵在于如何把模型、數據與內容結合，轉化為可被學生實際使用的學習體驗。”他說。

（新浪財經 康路 前方特派員朱佳怡、李相儀 發自美國波士頓）

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