前言：日前，深圳召开中小学校人工智能教育学习会，深入剖析新形势下人工智能发展对教育教学的影响，为深圳中小学人工智能教育发展助力。有研究认为，大模型和教育天然适配，教育成为AI落地最佳应用场景。本篇聚焦AI教育
特别说明：
有看官对我各种系列觉得好奇，想问问我是如何分类的。这里统一回复下：
对于任何的题材实际都要经历四个阶段，分别是：萌芽、成长、爆发和衰退。我不同的系列实际对应的就是不同的阶段。
萌芽阶段：依赖于专业深度和人脉广度，像21年6月和大家全网首次分享「元宇宙」题材就是如此，限于规则关系，这部分内容我分享的很少，如果时机成熟，可以多分享一下。
成长阶段：依赖于资金厚度和政策力度，像连续2年的年度总结中我都谈到的储能就是如此。这是我分享的主要内容，也就是「前瞻系列」的由来。
爆发阶段：依赖于市场氛围和专业深度，像去年初和今年末爆发的数字经济概念就是如此，爆发阶段的确是大家已经熟悉的赛道，但赛道能不能挖掘出新意，决定了你的收获，像去年数字经济，我率先分享了温控赛道，这就是「风口系列」的由来。
衰退阶段：潮起就有潮落，这阶段或许还比较火，但问题就明显了，国内的投研圈也是报喜不报忧的多，有的也会被掩埋，我会尽我所能给大家做「吹哨人」。
本篇目录
1.来龙去脉
2.认识AI+教育
3.细分赛道
4.产业链
5.应用场景
6.行业现状
7.行业前景
8.相关上市公司
9.独家核心提示
一，来龙去脉
日前，深圳召开中小学校人工智能教育学习会，深入剖析新形势下人工智能发展对教育教学的影响，为深圳中小学人工智能教育发展助力。近年来，深圳在人工智能教育上不断发力，加强人工智能教育的顶层设计，打造人工智能课程和学习平台，以人工智能为切入点，培养中小学生的创新能力、激发孩子的潜能。
AI教育的应用面向全体学生、教师、家长群体，场景遍布教学、管理、学习、考试四个环节，促进了教育的个性化、定制化，相关应用可以通过分析学生的学习数据和行为模式，提供个性化的学习建议和教学内容，也能够在一定程度上弥补教育资源的紧缺与分配不公问题。此前，教育部等十八部门发布通知，要求“探索利用人工智能、虚拟现实等技术手段，改进和强化实验教学，弥补优质教育教学资源不足的状况”。这加速了人工智能大模型教育产品在商用市场的落地。民生证券刘文正在此前研报中指出，ChatGPT的问世带动下游应用场景的产业迎来新一轮变革，其中大模型和教育天然适配，教育成为AI落地最佳应用场景。
二，认识AI+教育
新一代AI技术在教育领域的应用场景包括教师的辅助教学和学生的自主学习，随着人工智能技术和教育测量学的进一步发展，有望从根本上改进教学互动的学习理念。在学生自主学习场景的应用需要建立在与学生充分的交互和数据获取的基础上，目前主要围绕学习过程的管理和测评环节上，越是外围的学习环节，越先被智能化，而越是内核的学习环节，越晚被智能化
从发展阶段来看，随着人工智能技术的进步，AI在教育场景的应用正不断深化，已从基础数据收集与呈现点状式、零散的教学辅助类应用为代表的教学辅助阶段（智能测评、智能批改、拍照搜题等），到实现系统化、智能化教学评价与分析的价值创造阶段（学习过程评价、全流程学情分析与管理等），逐步发展到基于具备认知与强交互能力、以自适应学习为代表的因材施教阶段（互动教学等）
三，细分赛道
1.AI培训
从根源上出现的需求，每一代技术大变革，都会出现大量的职业淘汰和更新，而现在大量的人，尤其是学生家长，会更加担心“未来被AI取代怎么办”，那么要“更加了解AI，更加拥抱AI技术的发展”是很多人会产生的需求。AI的发展也不是一蹴而就的，是不断尝试，迭代，进步的。所以针对“从小提升对AI的Sense”的培训或者“做AI相关的职业”的培训，需求会持续增长。
未来各个行业的各方面，可能都会被AI渗透，那也确实可能会出现“被AI取代”的广泛焦虑，所以在早期提高对AI的认知，做“AI的朋友”而不是“AI的敌人”，就会成为一个有共识的需求。不论是K12阶段对于AI的学习，还是就业前夕对于AI相关应用的培训，都会成为广泛的需求。
2.教育信息化
教育是一个“千人千面”的需求，个性化需求很强此外，教育是“循序渐进”的，有“高频迭代”的需求所以，智慧教育的教育信息化是具备AIGC应用基础的，“喂”的内容是每个不同学生平时的学习情况，输出的是个性化的题目和学习内容等，载体为“电子错题本”，“智慧教育系统”，“教育APP&小程序”等，将其链接起来，能够大幅实现学习的个性化需求和迭代。
国家层面，教育信息化经费投入规模持续扩张。2011 年 6 月发布的《教育信息化十年发展规划（2011－2020 年）（征求意见稿）》提出，“各级政府在教育经费中按不低于 8％的比例列支教育信息化经费”，而国家财政性教育经费支出占国内生产总值比例一般不低于 4%，据此最低限额测算，2021 年中国教育信息化经费投入达 3667 亿元，较 2020 年增加了 234 亿元，同比增长 6.82%，预计 2022年中国教育信息化经费投入将达到 3873 亿元。
四，产业链
从产业链生态看，智能教育市场主要有两类代表性企业，分别为教育类公司和人工智能技术提供商。
教育类公司：场景驱动，贴近消费者，可收集大量真是学习数据训练完善模型，以提高产品易用性和适应性；
人工智能技术提供商：受技术驱动，凭借专业化技术实力服务B端/C端客户，满足客户对于产品与服务的人工智能技术活解决方案需求，助力产品功能的实现和性能的提升。
五，应用场景
AI在教育领域的应用场景主要为备、教、练、考、评、管六个环节。
备：基于学生个性化学情及能力，在课前预习环节进行学习知识点推送；基于班级或个体学情，为老师生成个性化教案；基于当地教学、考试信息挖掘，为老师提供个性化教研建议。
教：基于学生个性化学情数据反馈调整授课内容及形式；基于学生及班级学ing，采用真人+AI助教授课模式。
练：针对所拍摄题目进行识别并匹配相应答案；基于学生对所学知识掌握情况差异，提供精准查缺补漏；针对学生疑问模仿人类行为模式与其智能化沟通提供个性化解答等。
考：对题库中已被结构化的数据进行分析、组合，为老师提供满足不同班级学情的考试题目；帮助老师实现客观题及部分主观题自动批改与赋分；汇总班级考试结果，生成考情分析报告等。
评：基于学生差异化特长与个性特征评估学生职业兴趣，智能生成建议；构建全覆盖并快速反馈的课堂质量评估系统等。
管：应用于视频监控系统，门禁控制系统及考勤系统等。
六，行业现状
1.国内从事教育信息化的有三类公司
1）出版地方国企：主营当地教材教辅出版发行业务，具备公立学校渠道积累深厚、内容资源储备丰富的优势；推出面向 C 端和 B 端的智慧教学产品。
2) 教育信息化类公司：多面向学校提供教育软硬件产品，产品部署能力强，前期也积累了一定的渠道资源。
3）教培类公司：具备一定的教育教研内容积累，有研发技术人员储备，产品化能力强，但主要聚焦在课外教育市场。
2.AI 已经初步在教育领域得到规模化应用
现阶段 AI 主要围绕教师资源、教学资源两个方面推动教育供给端的改善。教师资源领域 AI 基于结构化、标签化的教研大数据、知识图谱、教学大纲智能匹配教学内容，提升优质教学资源生产效率。教学端 AI 通过知识图谱挖掘学生答题背后知识缺陷，匹配个性化教学。目前 AI 已经在考情诊断、个性化组卷、语言口语化练习等领域得到规模化应用。
七，行业前景
1. 国家在教育信息化领域的不断加码为整体行业带来丰沃的土壤
2018 年4 月国家正式公布《教育信息化 2.0 行动计划》的通知，此举也彰显了国家在积极推进“互联网+教育”发展、加快教育现代化和教育强国建设的决心。主要内容上也着重强调建立“三全+两高+一大”体系，即教学覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校；信息化应用水平和师生信息素养普遍提高；建成“互联网+教育”大平台。此通知也表明国家将在未来重点加大教育信息化的投入和重视程度，这也将为整体市场规模进一步打开空间，为 AI+教育构建起丰沃的土壤。
2.技术与应用共振，加速AI教育应用进程
AI 技术的适配性和成熟度与场景的复杂度与数据基础休戚相关。随着校内教育信息化水平不断提升，提高校园整体数字化水平，叠加 AI 基础技术在教育行业不断进步，将推动 AI 教育在教学环节使用深度不断加深，预计未来 AI 教育产业应用将呈现加速发展态势。
3.我国高度重视数据价值，培育智慧教育示范区，推动数据驱动的大规模因材施教
智慧教育大致可分为面向B端的教育信息化和面向C端的在线教育，根据锐观咨询资料，综合测算在线教育以及教育信息化的市场规模，2021年我国智慧教育行业市场规模达8644亿元，2022年突破万亿元大关。
为了促进教育数据的应用，2019 年开始我国通过遴选与培育示范区、示范校、共同体的方式，引导教育走向数据驱动的大规模因材施教，2019 年与 2020 年教育先后公布 18个智慧教育示范区，示范区建设特别强调教育数据价值与应用。
八，相关上市公司
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1）个股大家可以自己收集，关键还是看逻辑
2）图片较大，全部上传，清晰度不够
3）「高匹配度个股核心内容解读」涉及商业利益，不适合在公众平台发布
九，独家核心提示
「前瞻系列」，自然是有些超前的，超前并不等于没有表现，但至少说明目前还没有被市场充分挖掘，而其中最容易出现的就是个股行情带动板块行情，所以在个股的把握上更为重要，这时候特别要关注「公司业务匹配度」的情况，也就是「高匹配度个股核心内容解读」中的内容，只有关联度高才能有持续表现。
以上是我自己研究的方向和思路，也就是和大家一起分享下。
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