迪显咨询走访科大讯飞，就教师减负、分层教学、数智作业、学生终端及批阅设备等议题展开交流，并实地了解智慧课堂产品，希望从产品应用与市场变化两个维度，观察AI进入日常教学的真实进展与现实边界。
科大讯飞智慧教育依托人工智能、大数据、教育资源与教研服务，形成覆盖备课、授课、作业、考试、自主学习和教学管理的产品体系。相关业务已覆盖300多个地市，累计服务9万多所学校和1.3亿师生，并服务中高考、普通话考试、英语听说考试等场景。
走进科大讯飞智慧教育展厅，最直观的感受不是某一台设备增加了多少AI功能，而是一套教学流程正在被重新连接。教师可以根据上一次作业形成讲评课件，在课堂上将互动题发送到学生终端，课后再根据学生知识点掌握情况推送练习。作业、考试和课堂互动产生的数据，则继续进入下一轮备课和辅导。
生成课件、智能问答和自动批阅已经不再新鲜，真正影响使用效果的，是这些能力能否进入教师原有教学流程，并围绕真实学情持续运转。科大讯飞认为，当前多数应用仍处于工具层，距离跨场景的数据贯通和稳定协同还有距离。
AI教育仍处于工具适应阶段
大模型进入学校后，教师对对话式AI已不陌生。
部分教师会用通用模型查资料、生成文本或辅助备课，学校也开始部署面向教育场景的智能体。但从实际使用看，单独打开一个文本框提问，与完成一项教学任务仍是两回事。教师需要的不是更多零散入口，而是让AI理解任务，并在备课、授课、练习和评价之间连续工作。
科大讯飞判断，教育智能体下一步会逐渐融入教学工作流。
例如，一节课结束后，课堂与作业数据可以流向AI教师助手，系统据此生成讲评建议并修改课件；教师准备新授课时，还可以结合教材、课标、考情和班级学情进行创编。AI承担数据整理和初步生成，教师负责选择、调整与最终使用。
教师减负要落到三类高频工作
批改作业、备课和教研占用了教师大量时间，也是AI最容易形成价值的环节。
批阅设备减少重复批改，备课工具根据教案和资源生成课件初稿，课堂分析与教研平台则辅助整理听课和互动记录。但减负不能停在少点几次鼠标，关键是让上一环节的数据直接服务下一项工作。
科大讯飞的数智作业与智慧课堂将作业、考试数据流转到AI教师助手，形成针对性的讲评课件。教师无需重新统计全班错题，可以先看共性薄弱点，再决定集中讲解、小组讨论或个别辅导。
图：科大讯飞个性化学习产品展示
批阅设备在这条链路中承担了数据入口的作用。学校的试卷和作业来源复杂，既可能来自平台组卷，也可能由教师自行选择。批阅设备的价值在于尽可能回收不同来源的学习数据，并与题库、知识点和学生作答过程关联。单纯提高批改速度容易被复制，识别准确率、题型覆盖、资源积累以及后续学情分析，才能决定产品能否长期使用。
相较进入存量竞争的教育大屏、录播，批阅设备仍处于增长阶段，但渗透率不高。随着参与者增加和硬件价格下降，竞争将从设备转向服务质量与数据应用。学校最终关注的是作业数据能否进入教学改进。
批阅是入口，形成学情判断和教学行动才是核心
平行分班、小班化和学生差异扩大，使同一班级内的教学难度进一步上升。只依靠一次考试给学生划层，容易把结果当成原因。更有价值的做法，是综合课堂互动、日常作业和阶段考试，观察学生在不同知识点上的变化，再安排不同难度和不同形式的学习任务。
在智慧课堂中，教师可以把选择题、解答题或思辨任务发送到学生终端，查看提交情况、作答时间和答案分布。发现全班共有的薄弱点后，可再次推送同类练习；面对观点类问题，则让更多学生参与表达。课后，系统再根据课中与作业数据推荐微课、错题和复习内容。
图：科大讯飞智慧课堂产品展示
分层不等于按成绩固定分组，目标是让任务与学生需求相匹配。掌握较好的学生进行提优和探究类任务，基础薄弱的学生先补前置知识；在项目式学习中，不同学生也可承担组织、计算、设计或表达任务。教师可以根据课堂表现调整建议，避免数据标签替代长期观察。
校本资源是分层教学的另一层基础。部分学校已有题库、教案和作业体系，更多学校需要可选择、可调整的资源。在控制作业总量的同时，数智作业平台可接入已有内容，也可按教材版本、难度和班级情况推荐作业，逐步沉淀校本资源。
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