超越“解题高手”：OmniEduBench揭示AI教育的“育人”鸿沟与未来路径

TL;DR：

华东师范大学发布的OmniEduBench基准，首次将AI模型在教育领域的评测从单一知识维度拓展至“知识+育人”双维度，发现GPT-4o等顶尖大模型在本土化知识和情感支持、批判性思维引导等“育人”能力上表现出显著短板，与人类水平存在近30%的差距，这预示着未来AI教育产品和模型发展必须跨越从“智能”到“智慧”的深层挑战。

近年来，大型语言模型（LLMs）在知识问答与推理能力上展现出令人瞩目的进步，仿佛预示着一个由AI主导的教育新时代即将到来。然而，当我们深入审视AI在教育这一复杂而充满人情味的场域中的真正潜力时，一个核心问题浮出水面：衡量AI“教学”能力的现有标准是否足够全面？一个合格的“AI老师”仅仅是知识渊博的“解题高手”吗？华东师范大学智能教育学院近日发布的OmniEduBench基准，为这一关键议题提供了前瞻性的回答和令人深思的测试结果，尤其是GPT-4o在其中仅取得24.17%的准确率，凸显了当前大模型在真正“懂教育”方面的深层不足。

评估范式革新：OmniEduBench的核心洞察

现有的大模型评测基准，如C-Eval和MMLU等，无疑在衡量模型的知识储备与理解能力方面发挥了重要作用。然而，它们的核心局限在于维度单一，过度聚焦于“知识维度”而忽视了教育实践中同样重要的“育人维度”¹。教育远非知识的简单传递，它更关乎思维启发、情感支持、道德培养、批判性引导等一系列复杂且微妙的互动过程。

OmniEduBench的创新之处，恰在于其构建了一个涵盖“知识”与“育人”双维度、拥有24,602个高质量问答对的综合性中文教育基准：

• 知识维度（Knowledge Dimension）：包含18,121个条目，旨在全面考查模型从小学到大学及专业考试的全学段、全学科（涵盖41个不同学科）知识掌握程度，并囊括11种常见考试题型，确保了测试的广度和深度。
• 育人维度（Cultivation Dimension）：这是OmniEduBench的精髓，包含6,481个条目，围绕思维与认知、个性化发展、情感与心理健康、品格与价值观等六大细分领域和20个具体教学主题，评估模型在真实教学情境中的“软实力”。例如，面对学生在烈士陵园嬉笑打闹的情境，模型的回应不仅考验知识，更检验其情商、价值观和教育智慧。

为了确保基准的质量和挑战性，OmniEduBench的构建历经多源收集、结构化清洗、双机筛难（使用两款强大模型进行“对抗式”筛选以保留高难度样本）和专家定版等严苛流程，最终实现了高达4.8/5的整体质量和准确性，以及0.90的标注者一致性¹。这种多维度、高门槛的评测设计，无疑为中文大模型在教育领域的应用设定了更高、更贴近实际的衡量标准。

技术短板与未来挑战：AI“育人”的鸿沟

在对包括GPT-4o、Gemini-2.5 Pro、Claude-4 Sonnet等在内的11个主流大模型进行全面测试后，OmniEduBench揭示了当前AI在教育领域的深层短板：

• 知识维度“水土不服”：令人惊讶的是，GPT-4o在知识维度上的平均准确率仅为24.17%，远低于Gemini-2.5 Pro的62.76%及多个顶尖开源模型。这一结果强烈暗示，即便在全球表现优异的模型，在面对多样化、本土化的中文教育考试风格题目时，仍可能存在“水土不服”的显著适应性问题，这关乎文化语境、题型理解乃至隐含知识的获取。
• “育人”能力是集体短板：在更关键的育人维度上，所有模型都暴露出集体性短板。即便表现最好的模型（QwQ-32B，准确率70.27%），与人类在该领域的表现相比，仍有近30%的巨大差距。这揭示了当前LLM普遍缺乏同理心、共情能力、启发式引导和道德价值观判断等高级“育人”能力。它们可以“解题”，但难以“解心”，无法像人类教师那样深层次地理解学生的情感、激发其潜能、引导其形成健全人格。
• 高难度面前“现形”：在OmniEduBench HARD高难度子集上，所有LLM的性能都呈现“断崖式”下跌，最强的Gemini-2.5 Pro准确率亦不足50%。这进一步证明了在复杂、需要深层理解和推理的教育情境中，当前AI模型的局限性。

这些数据描绘了一个清晰的图景：现阶段的大模型，尽管在信息整合和基础推理上表现出色，但其在处理高度情境化、需要情感共鸣和深层人类智慧的教育互动方面，仍处于起步阶段。AI在教育领域，正面临从“智能”（解决具体问题）向“智慧”（理解并促进人的全面发展）跃迁的本质挑战。

产业生态与商业价值重塑

OmniEduBench的发布，不仅是一次学术上的突破，更对AI教育的产业生态和商业版图带来深远影响。

• 对AI教育产品开发的指引：过去，AI教育产品往往侧重于知识传授、习题批改等效率提升方面。但OmniEduBench强调的“育人”维度，将促使开发者重新思考AI教育工具的核心价值主张。未来的AI教育产品，需要更深入地整合心理学、教育学原理，开发具备情境感知、情感识别和个性化引导能力的模块，而非仅仅是高级的知识搜索引擎。这可能催生一批专注于AI“情商”和“师德”培养的初创企业，或促使现有巨头进行战略性调整。
• 投资逻辑的转向：资本市场对AI教育领域的投资，将不再仅仅关注“知识覆盖率”或“解题速度”，而会更看重那些能真正弥补“育人鸿沟”的技术方案。具备创新能力，能在情感计算、具身智能（如未来能模拟人类教师表情和语气的AI）或复杂决策引导方面取得突破的公司，将更受青睐。谷歌搜索中提到GPT-5.1有望提升“情商和智商”²，这表明行业巨头也已意识到这一方向的重要性，未来模型之间的竞争将更加全面。
• 本土化适配的商业价值：GPT-4o在中文教育基准上的“水土不服”，凸显了本土化适配的重要性。中文教育的文化语境、教学方法和价值观培养具有独特性。这意味着，深度理解并融合中国教育实践的本土大模型，将在国内市场拥有巨大的商业潜力和竞争优势。这将鼓励国内AI公司投入更多资源，开发具有文化敏感性和区域特色、能有效“育人”的AI模型。

伦理边界与教育哲思

OmniEduBench的出现，也引发了关于AI伦理和教育哲学层面的深层思辨。

“AI当老师，教什么，怎么教，以及由谁来教，这些问题正在从技术层面上升到哲学层面，关乎我们如何定义教育的本质，以及人与技术的关系。”

• 人类教师角色的再定义：如果AI在知识传授上可以无限高效，那么人类教师的价值何在？OmniEduBench的结果明确指出，人类教师的核心价值将更加聚焦于那些AI难以替代的“育人”功能——情感联结、价值观塑造、批判性思维激发、社会性引导等。未来的教育，很可能走向“人机协同”的模式，AI承担知识助手和个性化学习伙伴的角色，而人类教师则成为学习路径的设计者、情感的引导者和人格的塑造者。
• 价值观和伦理的内置：当AI开始触及“品格与价值观”的育人维度时，如何确保AI内置的价值观是普世、公正且符合社会期待的，成为一个巨大的伦理挑战。AI可能面临“学生在烈士陵园嬉笑打闹”这样的情境题，其给出的“正确”答案背后是何种伦理判断？这需要教育专家、伦理学家、AI研究者共同参与模型的训练和评估，确保AI在“育人”过程中不带有偏见，并能引导学生形成健康的道德观念。
• 情感智能的边界：AI能否真正具备“情感”和“共情”？这触及了AI能力的深层边界。目前模型的“情感支持”更多是基于模式识别和语言模拟，而非真正的情感体验。未来AI若要更深入地“育人”，可能需要探索更高级的认知架构，甚至与具身智能结合，通过多模态交互来模拟人类情感的复杂性。

未来发展路径预测

在未来3-5年内，受OmniEduBench这类基准的影响，AI在教育领域的发展将呈现以下趋势：

1. AI模型向“情商”与“智商”双重提升迈进：模型开发者将投入更多精力，不仅仅优化知识获取和推理能力，更会专注于提升模型的“育人”相关能力，如情感识别、同理心生成、批判性思维引导等。通过引入更丰富的多模态数据（如语音语调、面部表情、肢体语言），并结合心理学、教育学理论进行模型训练，AI有望在情感交互和个性化支持方面取得突破。
2. 人机协同教育模式成为主流：AI将更多地扮演智能助手、个性化辅导员的角色，提供定制化的学习内容和即时反馈。而人类教师则将转型为学习体验设计师、情感导师和价值观引导者，专注于培养学生的软技能和高阶思维能力。
3. 垂域定制化AI教育模型兴起：针对不同学段、不同学科乃至特定教育理念，将出现大量高度定制化的AI模型。这些模型将更深入地融合特定领域的教学法、文化背景和评估标准，以更好地适应本土教育需求。
4. AI伦理与治理成为教育AI研发的核心环节：随着AI深入“育人”领域，关于AI价值观、偏见、透明度、隐私保护等伦理问题将变得更加突出。相关法规和行业标准将逐步建立，确保AI在教育领域的应用是负责任且有益的。
5. 多模态教育AI与虚拟现实技术融合：未来的AI教育将超越文本和单一图像，结合语音、视频、AR/VR等技术，创造出沉浸式、交互式的学习体验。例如，AI教师可能通过虚拟化身，在元宇宙环境中进行启发式教学和情感交流，进一步模糊线上与线下学习的界限。

OmniEduBench的发布，为我们描绘了一个更真实、更具挑战性的AI教育未来图景。它提醒我们，技术的力量固然强大，但教育的本质终归是“人”的全面发展。AI若想真正成为人类教育的强大助力，就必须跨越从“解题机器”到“育人智者”的深层鸿沟，这不仅需要技术创新，更需要跨学科的协作与对教育哲学的深刻理解。

引用

• AI教育
• 大模型评测
• 育人能力
• 情感智能
• 技术伦理
• 产业趋势