DeepSeek：教培行业的变革者还是终结者？
2025-02-08
IP属地 河南新教育生态联盟170核心提示：本文约3000字，阅读需6分钟原创｜“新教育生态联盟”编辑部今年春节，大家可能都或多会少听过或聊过 DeepSeek。如同两年前ChatGP
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今年春节，大家可能都或多会少听过或聊过 DeepSeek。如同两年前ChatGPT 激起平地惊雷，DeepSeek也同样震得教育界抖了三抖。自 “双减” 政策落地，教培行业的发展轨迹被彻底改写，大量学科类培训机构纷纷转型或关停，从业者们陷入了迷茫与困境。不仅如此，随着市场饱和度的不断提高，行业竞争愈发激烈，招生难度日益增大，获客成本持续攀升，进一步压缩了教培机构的生存空间。在线教育的兴起虽然带来了新的机遇，但也对传统教培模式产生了巨大冲击，如何在数字化浪潮中找准定位，成为众多从业者亟待解决的难题。DeepSeek 的爆火，在网络上掀起了惊涛骇浪。这不只是一次简单的互联网技术升级，对于教培行业而言，更像是一场颠覆性的变革，宛如当年的在线教育，悄无声息地拉开了新时代的帷幕。DeepSeek 是量化巨头幻方量化旗下专注通用人工智能研发的公司，堪称一个超级智能的 “大脑”。DeepSeek -R1 模型的优势之一在于——对于思维链（COT，Chain of Thought）技术的运用。思维链允许模型生成长达数万字的思维链，使模型能够将复杂的问题逐步分解成小步的中间逻辑，通过多步骤的逻辑推理来解决问题。这就如同人类在解决复杂问题时，会逐步分析、推导，将大问题拆解为多个小问题逐一解决，从而使模型的推理过程更加清晰、可解释，也有助于提高模型解决复杂问题的准确性和效率。以数学问题为例，这向来是检验人工智能推理能力的关键领域。在各类数学竞赛中，DeepSeek -R1 模型的表现堪称惊艳，远超其他开源和闭源模型。无论是复杂的几何证明，还是烧脑的代数运算，都能轻松应对。比如在面对一道需要多步推导的立体几何证明题时，DeepSeek -R1 会先分析题目所给条件，逐步构建几何关系，运用已有的定理和公式进行推理，最终得出准确的证明结果。这种清晰的解题思路和强大的推理能力，让传统解题方式相形见绌。另外，DeepSeek -R1 完全开源，采用 MIT 许可协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发等，极大促进了 AI 开发者社区的协作生态，GPT的开源程度则远不及DeepSeek -R1 。这意味着全球的 AI 开发者、教育研究者以及教育科技企业，都可以基于 DeepSeek -R1 模型，结合自身的教育理念和需求，开发出多样化的教育产品。想象一下，教育工作者可以利用这一模型，开发出个性化的智能辅导系统，针对每个学生的学习进度和薄弱环节，提供精准的学习建议和解题指导；科研人员可以对模型进行优化，使其在特定学科领域的教学中发挥更大作用；教育科技企业则可以基于该模型，打造出互动式的在线学习平台……那么教培行业呢？会受到何种影响，DeepSeek与教培又会有怎样的结合？
以往，家长们为孩子的成绩焦虑不已，校外补课班也如雨后春笋般不断涌现。然而，DeepSeek 强大的推理能力让人们不禁产生疑问：当 AI 能够精准解析题目，甚至一步步展示解题思路时，学生还需要补习吗？与传统的 “指令型 AI” 不同，DeepSeek 更像是一个 “聪明实习生”，属于推理型大模型。传统 AI 需要人们手把手地教它做事，而 DeepSeek 只需明确目标，便能自行摸索出实现路径。这种能力对于 K12 教培机构来说，无疑是一种 “降维打击”。如今，北京市已明确提出，到 2025 年，全市大中小学都要普遍开展人工智能应用。或许在不久的将来，学生们的 “学伴” 不再是补习老师，而是 AI。
可以预见，以 DeepSeek 为代表的AI将推动教培行业教学模式革新。
DeepSeek 能够通过多模态数据，如作业记录、课堂表现、测评结果等，构建学生能力图谱，进而实时推荐个性化的学习路径。比如，它可以精准识别出数学几何薄弱的学生，并自动生成包含视频讲解、错题精炼、关联知识点拓展的组合学习方案。同时，基于大模型的推理能力，它还能提前 3 - 6 个月预测学生可能出现的知识断层，如函数与导数衔接困难等问题，并推送前置干预课程，有效减少后续的补救成本。借助 AI，教培机构可以生成符合区域考纲的定制化教辅。例如，针对北京海淀区期末考的押题卷生成效率能够提升 80%，而且还能有效规避版权争议。此外，通过多模态大模型，DeepSeek 能够实现知识迁移，将物理力学问题转化为编程模拟实验，从而提升学生的综合应用能力。AI 助教能够承担 40% - 60% 的标准化教学任务，如作业批改、知识点讲解等，这使得高端 1 对 1 辅导的价格下降 30% - 50%，让优质教育资源能够更广泛地渗透到三四线城市。同时，它还能为有特殊需求的学生提供服务，比如为读写障碍学生提供语音交互式学习系统，或为竞赛生生成个性化题库，极大地突破了传统教培服务的边界。AI 可以跟踪学生解题时的思考路径，比如通过分析草稿纸步骤，识别学生的逻辑漏洞，而不仅仅关注答案的对错，这更符合新高考素养导向的要求。此外，引入 AI 还能对学生的创造力、批判性思维等非认知能力进行量化评估，例如通过辩论类 AI Agent 模拟对抗训练，来评估学生的应变能力。AI 对教培行业的影响已经了然。但行业之外，我们不妨将目光投向一个更为深刻且触及行业本质的问题：当 AI 不仅能够模仿人类的输出，甚至在某些方面实现超越时，我们不禁要问，学习的目的与意义究竟为何？而在这样的时代背景下，我们真正应当着重培养孩子的，又是什么样的能力？在 DeepSeek 迅速发展的当下，我们能做到的便是了解与使用AI工具。教师可以借助 AI 让自己的教学变得更加高效。与其担心 AI 抢走饭碗，不如主动拥抱它，使其成为自己的得力助手。就像曾经的 office 办公软件，起初大家都不太会用，但最终那些熟练掌握的人，在工作中脱颖而出。
教培从业者需要尽快找到 DeepSeek 在自身业务中的最佳应用方式，最为重要的便是学会使用指令。如果使用者不知道如何表达，可以套用框架指令四要素模板。这样的指令模版能让 DeepSeek 更准确地理解需求。在进行工作时，按照此模版描述需求，它就能输出有针对性的内容。当它给出的回答过于专业时，使用 “请用通俗易懂的语言解释” 指令，可方便与团队成员交流。方法：提供背景：了解 AI 局限，信息尽量详尽、写长，关键词多，需求量化，用分隔符分级，明确输出结构，减少限制，直接描述任务。让 AI 提问：不确定提供哪些背景时，让 AI 提问，避免遗漏重要信息。设定角色：将 AI 设定为任务相关角色，提高特定领域内容生成概率 ，如辅导学习设为苏格拉底式导师，心理咨询设为心理医生。操作：展示过程：明确任务步骤，让模型推理解决方案再给结论。避免直给答案：引导模型输出思考过程，帮助其慢思考，提高答案准确性。原理：像软件工程拆分复杂系统一样，拆任务可提高成功率。方法：意图分类：在客服系统等场景，按用户查询内容分类，便于 AI 处理。摘要或分拆会话：控制上下文窗口长度，对历史内容摘要、存储或分页处理。从简到繁迭代：提示词先简单，逐步增加要求，如翻译任务从直译开始迭代。方法：给出示例：执行任务前，给模型提供格式、语言风格等示例。使用 AI 搜索引擎：让 AI 转换搜索关键字、筛选排序和加工整理结果，也可人工搜索、AI 整理。让 AI 写 Prompt：AI 能写结构清晰的 Prompt，英文效果更好，可突破语言障碍。教案评价：给出评价教案的提示词，用于评估现有教案。教案对比分析：基于第三次提示词生成教案，并与第二版教案进行对比分析。
- 创作素材处理：素材过多时，AI 自行提取总结后创作，可能丢失提示词要求和素材内容 。
- 提纲确认：逐步监督 AI 整理课程提纲，确认无误后再创作。
- 创作方式：素材少可单次对话创作；素材多则分章节创作，每次补充对应章节素材。
- 信息密度处理：讲义信息密度高时，先框架整理内容，再提炼。
K12 补课班的 “黄金时代” 已然落幕，但这并不意味着教培行业的终结，而是将会以全新的姿态继续发展。“AI + 教育” 的融合，或将成为新的增长点。
