AI从业者学习周刊#039-Google关于AI与教育

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作者：微信文章
1.数据与信息1.1《麦肯锡：the state of AI in 2025 agents innovation and transformation》核心结论：2025 年 AI 已进入 “全民应用但分层见效” 阶段，88% 企业在至少一个业务场景常规使用 AI，62% 在探索 AI Agent，但仅 6% 的 “AI 高绩效企业” 实现超 5% 的 EBIT 贡献。差距核心在于：是否以 “增长 + 创新” 为目标、是否重构 workflows、是否有高管深度投入、是否做好风险管控。​1.2小学生人数，已开始减少了。据国民经略公众号：在最新发布的《中国统计年鉴2025》提到2024年全国小学招生人数为1616.6万人，减少261.3万； 在校生从1.08亿减少到1.056亿，下降252万人。小学在校生规模已在2023年达峰，初中阶段预计明年达峰，高中阶段将在2029年达峰，高等教育学龄人口将在2032年达峰。这样的大趋势下教育相关行业都将迎来大的变革，同时在AI技术，国家意识等，会使得这次变革将会有更将深远的。​​1.310月统计数据国家统计局：1—10月份，全国规模以上工业企业实现利润总额59502.9亿元，同比增长1.9%。10月份同比降5.5%。国有控股企业实现利润总额18490.2亿元，同比持平；股份制企业44328.3亿元，增1.5%；外商及港澳台投资企业14848.6亿元，增3.5%；私营企业16995.6亿元，增1.9%。（前值分别为降0.3%、增2.8%、增4.9%、增5.1%）


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​1.4AI领域疯狂的一周


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1.589%企业部署私有化2025年，据《智能驱动增长：人工智能客户关系管理（AI CRM）系统研究报告》显示，全球89%的高合规需求企业将私有化AI知识库列为数字化基建核心，服务商的行业深耕能力与技术落地经验成为企业选型的关键指标。2.值得读的报告：Google 关于AI和未来学习的研究报告


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这份报告是Google在2025年11月发布的教育类旗舰白皮书，长度约40页，定位为“AI教育宣言”，核心论点只有一个：生成式AI不是教育的终结者，而是第一次让‘因材施教’在全球规模上成为可能2.1报告亮点有哪些？2.1.1报告最硬核的5个数据

全球基础教育入学率已达90%，但学习成果在倒退 OECD PISA 2022：数学下降15分，阅读下降10分（81国平均），这是工业化国家+发展中国家共同现象。

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到2030年，全球需要再增加4400万名教师才能实现全民中小学教育（UNESCO数据，主要在低收入国家）。AI补课效果已接近人类顶级补课 高剂量人类补课（每周3-5小时）可提升0.4-0.6个标准差，当前最好的AI补课工具已接近这一区间（Google内部实验+Khan Academy合作数据）。“5%问题”（报告原创概念，最尖锐） 当前AI教育工具的受益者主要集中在最有动力的5%学生（通常家庭条件好、英语好、已有学习习惯），95%的孩子可能被进一步甩开——这才是真正要警惕的数字鸿沟。Gemini 2.5 Pro在“学习科学原则”评测中全球第一 击败Claude 3.7、GPT-4o等，在“主动参与、间隔重复、及时反馈、知识迁移”等12项学习科学原则上全面领先（2025年5月基准）。

2.1.2报告最打动人的3个理念


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“从信息获取到知识应用” 过去30年互联网解决的是“信息可得性”，未来10年AI要解决的是“理解可得性”。 → 这句话直接击中了当前企业培训的最大痛点：员工不缺信息，缺的是“真正懂”。“AI不是老师，而是教学助手” 报告反复强调：AI永远替代不了老师的情感连接、榜样作用和道德引导，但可以让老师从“重复劳动”中解放出来。 → 这与MIT《GenAI Divide》报告形成有趣对照：MIT说95%企业AI试点没价值，Google说“因为你们没让AI去当助手，而是当了替代品”。“好奇心是最大的不平等” 最有动力的5%孩子会主动问AI问题，其他95%可能只用AI抄作业。 → 这才是真正的教育不平等，比设备不平等更可怕。

2.1.3与企业学习最相关的5个工具/功能（已落地）

Guided Learning（引导式学习） AI不直接给答案，而是通过苏格拉底式对话引导学生自己发现。NotebookLM（已在中国火爆） 一键把任意资料变成播客/思维导图/学习向导，企业内训神器。Gemini for Education（教育版） 免费给学校/机构，含完整课堂管理集成。Learn About / Learn Your Way 多模态探索工具（AR+AI），适合企业复杂产品培训。Exam Prep + Adaptive Feedback 自动出题+即时反馈，已在多个国家试点中学生成绩提升0.35标准差。

2.2进一步解读说说背后看到的，从大概2011年左右接触了Google的NoteBook，就感受到他们在教育的大想法，这么多年的战略一直没有变。如果说AI最大的变革一定是在下一代。 ​2.2.1AI的态度与认知有什么变化？有哪些新机会？Google用数据证明：AI补课效果已接近人类顶级补课（0.4-0.6标准差提升），而成本仅为后者的1/100。这让教育界从“防御AI”转向“拥抱AI”。新机会：

个性化学习真正规模化（以前只属于贵族）

每个学生拥有一个“永不疲劳的苏格拉底”。

老师角色升级（从“讲课机器”到“学习设计师+情感导师”）

AI处理重复劳动，老师专注激发好奇心和价值观。

全球教育公平的历史性窗口

到2030年需要4400万老师，AI可填补50-70%缺口，尤其在低收入国家。

2.2.2变化与不变是什么？变化的（3个最根本的）：

学习目标：从“信息获取”→“知识应用与判断力”

互联网解决了信息可得性，AI现在解决“理解可得性”。

学习路径：从“标准化”→“极端个性化”

同一个班级，30个孩子可能有30条完全不同的学习路径。

老师角色：从“知识传递者”→“好奇心点燃者+情感锚点”

不变的（报告反复强调的3个）：

人类老师的核心价值（情感连接、道德引导、榜样作用）

“AI永远无法替代一个孩子抬头看到老师眼里的那份信任”。

好奇心是学习的核心驱动力

所有有效学习（无论有无AI）都始于“我想知道”。

学习科学的基本原则

主动参与、间隔重复、及时反馈、知识迁移——这些AI只是更好的执行者，而不是发明者。

2.2.3关于如何学习的建议是什么？Google给出了5条黄金学习法则（已用Gemini全线产品实现）：

永远不要直接给答案（Guided Learning）

用苏格拉底式对话引导学生自己发现。报告数据：这种方式学习保留率提升270%。

让学习成为对话（Conversational Learning）

AI要像一个“永不疲惫的、超级有耐心的导师”。

即时+个性化的反馈（而非延迟批改）

“你已经很接近了，再试试从另一个角度看这个问题？”

间隔重复+主动回忆（Spaced Repetition + Active Recall）

AI自动安排“最佳遗忘边缘”复习。

多模态探索（让学习像玩游戏）

用AR、语音、图像、视频，让抽象概念变得可触摸。

最核心的一句话：“有效的学习不是消费内容，而是与内容对话。” 报告源文：https://services.google.com/fh/files/misc/future_of_learning.pdf​3.关于售后技术服务场景的评价指标来自简道云的一篇白皮书，我把其中一些数据指标摘出来，数据采用的是23年的肯定有很多不适合了，因为AI变化已完全不同的。所以AI时代下，你觉得指标应该如何呢？作者根据的是《2023中国数字化转型白皮书》，仅有37%企业对ERP软件售后服务评价为“非常满意”，超过半数企业在系统使用过程中，因售后服务问题导致采购决策延迟、甚至频繁更换供应商。为什么“好用”变得如此稀缺？售后服务到底应该怎么评估，才能选到真正适合企业的ERP系统？3.1ERP系统商如何评价的指标


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3.1.1响应速度：不是“快”，而是“够快够稳”


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3.1.2专业能力与服务内容：不仅解决问题，更要预防问题


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3.1.3服务保障及口碑


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