專題：第二十九屆哈佛中國論壇
隨着人工智能技術迭代加快，教育場景裏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、算力驅動的新範式。
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。這並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。
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，資源的增加並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，這意味着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，但關鍵在於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範圍。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裏時，彭壯壯表示，差異化更多體現在應用層能力上，包括基於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，但關鍵在於如何把模型、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）
責任編輯：楊賜