基础教育当前正处在“扩优提质”的关键阶段:新课标新教材全面落地,减负增效与因材施教同时压向一线。现实却是,教师的时间被备课、资料整理、数据报表、教学复盘等切割挤占,校长想看清一支上百人的教师队伍,手里往往只有几张割裂的表格。
近两年通用大模型突飞猛进,可教师真把一节课交给它,得到的答案却常常“讲得通、用不上”——不了解教材边界,触达不到校内数据,也不适配教学的评价逻辑。
10 月 30 日,第 88 届中国教育装备展示会在长沙国际会展中心启幕。海亮科服旗下海亮科技对此给出自己的答案:发布专为教师打造的 AI 工作台 HaiMate,将 AI 备课、课堂复盘、成绩分析、教师画像等能力整合进同一入口,只需通过对话提出需求,即可完成从教案设计、课件生成,到学情研判、管理诊断的全链路工作闭环。
“老师不缺一个会聊天的 AI,缺的是一个真正懂学校的工作伙伴。” HaiMate 产品经理沈云亓在当天的产品推介会上表示,“海亮自己办了超过150所学校、拥有20多万师生,HaiMate 是真正在备课本上、教研会上长出来的。”
海亮科技正式发布 HaiMate 教育垂直领域 Agent
HaiMate 界面
教师减负:AI 备课与课堂复盘的校本化落地
备课环节,教师在 HaiMate 选定学段、学科、课型与风格偏好,即可一键生成导学案、教案与教学 PPT 三件套;不满意的段落,平台支持局部“AI 改写”与细节微调,确认后直接导出。过去反复搜集素材、对齐排版格式的课前准备,现在约半小时即可完成。
沈云亓现场展示了 HaiMate 与通用大模型的生成结果差异。以初一下《Unit 3 Keep fit》Section B 为例,通用 Agent 生成的内容仅罗列要点、缺少教材引用,甚至混入了不属于本节课的超纲内容。HaiMate 则是先抽取教材知识点,生成的内容就挂在教材知识体系上,章节对应关系清晰可见——不只好看,更经得起上黑板;其教案编排也萃取自教育专家的教学范式,更贴近教师教学习惯。
“老师要的不是‘看起来能用’,是‘拿来就能用’。”沈云亓强调。
HaiMate AI 备课展示
课后,HaiMate 还会自动生成课堂复盘报告:上传整堂课的录音或对话记录,系统便可从教学质量、教学方法、学生互动等维度逐项打分,并将布鲁姆认知层次与课堂互动交叉匹配,看清学生是真投入还是表面应答,而不止于“课堂氛围良好”这类空泛结论。同样一节课,通用 Agent 多是理论式评价,HaiMate 则清晰梳理高光时刻与待改进环节,输出可直接落地的优化举措。
HaiMate 生成的课堂分析报告
管理提效:成绩分析与教师画像的一站式打通
做一份成绩分析报告要多久?两天,还是三天?在 HaiMate,这一流程被压缩为三步:导入多期成绩、选中特定批次考试、点击“开始 AI 生成”。系统随即成套输出历次考试走势、各班级与各科目横向对比、需要重点关注的薄弱点等等,数据、图表与文字说明一并生成,无需再跨表格手工拼装。
针对系统输出的报告,管理者还可以“接着问”。想看清哪个班、哪一科变化最大,直接在对话框追问即可,HaiMate 会基于同一份数据持续拆解,把结论聊透,而不只是交付一份静态文档。
HaiMate 输出的成绩分析报告
不过,比数据更难回答的,是人的问题。学校教师众多,怎样客观地识人用人?HaiMate 打通了教师的基本信息、教学绩效、荣誉奖项与听评课记录等数据,并把学校管理的诉求内化为“教师队伍九宫格”,用两个维度交叉完成人才分层。校长只需一句话提问,比如“推荐三位能当高三班主任的人选”,系统便自动汇总数据,并阐明“推荐谁、为什么是他、依据是什么”。
教师画像中的“教师队伍九宫格”
内核差异:懂学校,是教育 AI 的硬门槛
已经有了这么多通用大模型,为什么仍然需要一款专属于教师的 Agent?
海亮科技的回答是:通用大模型擅长对话,却往往难以深入理解学校,不了解教育场景内的具体语境,也难以触达校内真实数据;HaiMate 的差异正在于此——以海亮三十余年办学积淀为底座,与学校教学数据深度打通,能理解各个教育细分场景的校本上下文,输出内容亦适配校园审核规范与教学评价逻辑。
随着使用频次增加,HaiMate 还会持续沉淀教师的个人偏好与校本习惯,让人与 AI 的协作愈加默契。
它的设计边界同样清晰:繁琐、重复、可被标准化的部分交给 AI,学情判断、教学设计与育人决策仍由教师主导。正如沈云亓所说:“AI 不能替老师站上讲台,但能替老师少熬几次夜。”
教育数字化正从“建系统”走向“用系统”,能否真正嵌入教师的日常工作流,才是检验 AI 价值的标尺。海亮科技把深耕教育多年的一线实践沉淀转化为产品能力,也为更多学校带来扎根教学、服务管理的教育 AI 新选择。
