在教育领域，人工智能技术正以其独特的方式重塑传统的教学和学习过程。其中，AI智能批改作为一项创新应用，正在逐步改变教师、家长和学生对作业批改的期望和体验。本文将深入探讨AI智能批改技术在不同教育场景下的应用现状，分析其带来的便利与挑战，并讨论如何最大化其在教育中的价值。

作为一直在教育行业摸爬的一个老兵，熬过双减的至暗时刻后，今年教育行业好似又被打了一剂强心针。无论是政策的松绑，还是AI技术的突破，让教培人还是感受到了一波温暖。

都说「所有行业都值得基于人工智能技术重做一遍」，那教培是否也会在AI这波浪潮中，涌现出新的机会和可能。

后续的一段时间，我将通过系列的内容，跟大家探讨AI在营销招生、运营转化、课程服务、内容生产等各个环节，能带来哪些变化以及机会点，欢迎大家一起交流讨论。

今天我们聊的是「批改」，从场景和用户的视角来看，我们可以分为：校内老师、课后家长和学生以及教培机构老师。

一、校内老师

尽管现在很多家长抱怨：老师都不怎么改作业了，只是把作业发群里，让家长监督和批改。不可否认的是：作业批改仍是老师日常工作中比较重要的一个事项。有报道分析老师每天至少需要花1-2小时批改作业，这还不包括阅卷、作文批改等特殊场景。

科大讯飞推出的星火智能批阅机就是针对这一场景的AI产品。今年6月发布以来，虽然引起了一定关注，但市场反应一般。

首先，从操作模式来看，教师是作业批改的实际操作者，而机器的采买决策权在校长或管理层。

做了8年产品经理后，我是这么看产品经理的

我个人是从非常初级的产品经理做起，再到负责一个大产品的项目管理，现在有幸跳出了日常基础的工作更多的去看产品的PMF，product strategy...

查看详情 >

教师在批改作业时的主要诉求是减轻工作负担，而管理层则更关注家长的反应。批改作业不仅仅是一个评分的过程，更是教师了解学生知识掌握情况的重要途径。如果完全依赖机器来完成这一环节，可能会引起对学生学习情况的担忧。

其次，尽管AI批改的准确率可以达到90%左右，但在面对学生作业提交的复杂场景时，如何有效地回收数据并给出准确的反馈，需要的是一个完整的软件服务系统，而不仅仅是购买一台机器。

当然，在政策扶持的背景下，拥有强大学校渠道资源的企业可能会在这一领域获得短期的红利。但相比之下，AI智能分析学生上课行为的技术可能会更受到管理者的青睐。

例如：下图中的AI教学质量评估系统。

二、课后家长和学生

随着家长们频繁收到群发的作业通知，监督和批改孩子作业的任务似乎成了不可避免的家庭日常。

平时「母慈子孝」，辅导作业「鸡飞狗跳」，这种现象在家长中引起了广泛的共鸣。

面对学生和家长日益增长的批改需求，猿辅导、作业帮、学而思等教育公司推出了具备批改功能的学习机。

尽管AI批改技术被大力推广，但它并未成为产品的核心卖点。在AI+教育的营销浪潮中，用户更倾向于相信自己的实际体验。

在实际使用中，无论是AI批改还是拍照搜题，它们满足的是家长对比答案的需求。虽然AI在主观题上能提供更多元化的反馈，但多元化并不等同于更优质。因此，家长并不特别关心批改技术是否由AI提供。

另外如前所述，AI批改的准确率无法达到100%，存在一定的错误率，并且缺乏有效的校验和订正机制。对于学生和家长而言，任何一次错误或不理想的结果都可能削弱他们对产品的信任，进而影响产品的价值。

因此，AI在教育领域的应用需要真正触及用户的兴奋点，这仍需持续探索。例如，在作文或英语写作方面，AI可以通过丰富的语料库和信息储备，拓宽孩子的写作思维，或为家长提供指导方法，帮助孩子通过AI技术写出优秀的作文。这样的应用是否更能打动用户，值得我们进一步探索。

三、教培机构老师

在当今教育市场中，主流的教培机构普遍采用了双师模式。这种模式既确保了教学质量，又在成本和规模之间取得了良好的平衡。随之而来的现象是，这些教培机构对二讲老师的需求激增。

他们负责跟课、批改作业和答疑等工作。

以一位初二的二讲老师为例，他们平均需要带管150至300名学生。在每节课后都有作业的情况下，批改作业几乎占据了他们大部分的工作时间。

在这一背景下，AI批改技术展现出了巨大的应用潜力，因为它能够有效提升工作效率。

虽然AI批改无法保证100%的准确率，但二讲老师可以作为人工校验和调整的角色，既确保了批改结果的准确性和可靠性，同时也显著提高了工作效率。

从商业模式的角度来看，带班量越大，AI批改的价值就越显著。这意味着教培机构可以通过引入AI技术来提升整体的运营效率。

通过结合AI的智能批改和人工的细致校对，教培机构不仅能够提高效率，还能在保持教育质量的高标准的同时，实现成本和规模的优化。

四、结论

从目前AI技术的能力来看，尽管我们已经拥有了大量的内容和信息资源，但在输入内容的准确性和质量方面，我们仍然有很大的提升空间。

特别是在作业批改这一场景中，面向政府（to G）的应用更多地依赖于资源和政策的支持，能否抓住一波政策红利成为关键。而面向消费者（to C）的应用则需要进一步挖掘其价值感，目前还难以成为用户选择的核心理由。

在这种情况下，内部提效成为了一个较为理想的选择。

通过结合AI技术和人工操作，我们不仅可以确保批改的效果，还能提高工作效率，有效控制成本。

那么，如何构建一个高效的内部AI批改产品呢？请继续关注我们的下一篇文章，我们将深入探讨这个话题。