数据驱动 + 人机协同：华图教育 AI 转型的四步方法论

随着人工智能的渗透，过去依靠“经验驱动”的教育领域，正逐渐迈向以“数据驱动”为核心的新模式。“科技赋能”“All in AI”关键词的背后，彰显出教育行业对AI的重视，也预示着行业格局正在调整。教育大模型的密集涌现更推动着教育形态的创新升级。

在此背景下，教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，明确提出加强人工智能等前瞻布局，加快建设人工智能教育大模型，推动大模型与教育教学深度融合。明确提出加快建设人工智能教育大模型，推动技术与教育教学深度融合。作为公职考试培训领军企业，华图教育以前瞻性布局率先探索 “AI + 教育” 实践，通过四步核心路径构建起职业教育数字化转型的可复制范式。

第一步：直击行业痛点，以 AI 技术破解结构性矛盾

公职考试培训领域长期存在的三大核心痛点，正通过 AI 技术实现突破性解决。

一是规模化覆盖与个性化服务的失衡。头部机构虽能以标准化课程触达全国学员，但个体差异显著导致服务难以精准匹配。以公考面试为例，同一班级学员对 “基层治理” 类题目的理解深度差异悬殊，教师精力有限，仅能为少数人提供深度反馈。

二是师资质量与成本的双重困境。中小机构师资经验不足导致点评质量不稳定，头部机构虽能保障基准水平，但高人力成本推高课程价格。华图调研显示，92% 的公考面试考生迫切需求 “精准、高效、针对性” 的点评，期待 “标准化基准 + 个性化优化” 的双重突破。

三是授课效率的瓶颈制约。传统面试点评依赖教师逐字分析，单次耗时 20-30 分钟，导致学员等待周期长、训练频次低。而华图研发的面试 AI 点评产品将点评生成时间压缩至 1 分钟内，支持学员每日高频训练。在2025年公务员省考面试的前一个月的高峰期内，面试AI点评系统几乎每天都有3万人次的使用量，用户使用量高达50次，大幅提升备考效率。

第二步：筑牢数据资产壁垒，以高质量数据驱动价值重构

AI 模型的核心竞争力源于数据质量与算法迭代，而长期沉淀的数据资产是构建壁垒的关键。华图凭借二十年积累的 “双维度数据库” 形成独特优势：一方面是结构化教研资产，涵盖历年真题解析、考情变化追踪、评分规则拆解、答题方法论沉淀等资深师资经验；另一方面是动态学员大数据，包括答题正误率分析、高频错题点统计、单题多维度解析、上岸学员作答思维轨迹等。通过仿真模考等场景持续收集学员数据，这些 “活数据” 为模型训练提供了源源不断的优化依据。

为保障 AI 产品输出质量，华图创新引入 “盲审校验机制”：3 名资深教师背对背对 AI 点评答案打分修订，直至均给出 90 分以上评分方可入库。这种 “人机协同迭代” 模式大幅提升了解析准确率，推动品牌口碑、学员满意度与上岸提升率同步增长。

第三步：深化人机协同模式，从效率提升到体验升级

华图的 AI 战略并非替代人工，而是构建 “人机协同” 的一体化教学体系。在面试 AI 点评产品的全生命周期中，教研与师资力量深度参与：研发阶段，2000 名资深教师将专业理解与教学经验注入模型；落地阶段，4000 名一线教师通过实际教学反馈优化方向；日常运营中，日均近 3 万次的用户使用数据持续反哺算法升级，让 AI 更贴合学员需求。

在具体场景中，AI 快速生成覆盖逻辑、表达、政策等维度的个性化点评，释放教师精力；教师则聚焦创造性教学，如人工审核点评内容、结合学员背景提供情感支持。这种 “数据 - 算法 - 教学” 的飞轮效应，推动 AI 教学产品向科学化、实用化持续演进。

第四步：构建 AI 教育生态，从工具赋能到价值重塑

华图对 AI 的探索已从产品层面延伸至生态重构，形成 “员工 - 产品 - 大模型” 三位一体的战略体系。

“AI 赋能工作” 聚焦全岗提效，从学员咨询、教学计划制定到课程内容优化、个性化学习追踪，AI 为教职员工提供精准决策依据，让其更专注于教学创新与学员服务。“AI 赋能产品” 以学员为中心，通过面试 AI 点评、申论 AI 批改、个性化辅导系统等覆盖全学习场景，实现 “千人千面”“有教有类” 的教育本质回归。“垂直 AI 大模型构建” 作为技术基石，通过自主研发特色大模型，为前两者提供坚实技术支撑，助力企业在市场竞争中占据主动。

华图教育的实践印证，AI + 教育的核心并非技术替代，而是通过数据驱动、人机协同与生态构建，打破了教育界的“不可能三角”，从而让每个学员获得个性化、低成本、高质量的教育服务，这正是以学员为中心、技术赋能教育的本质所在。

本文来源：财经报道网