一位青年老師如果想要成長，

找到“一對一”導師的機會有多大?

2022年，中國專任教師的數量是1880.36萬人*，而教研員的數量僅13萬*，“導師”成為青年教師成長道路上的“稀缺品”。

而無論是靠自己、還是靠導師，

都面臨著一個共同的問題：

只能依靠回憶和經驗進行教學反饋，

是否有效成長，總缺了一些“見證”。

“見證”從哪里來，則需要借助科技的力量。

2022年1月，希沃研發團隊在公司產業園二樓最角落的會議室提了一個問題：

“能夠助力老師成長的終端應該是什么樣子?”

作為最早一批進入教育科技領域的企業，作為定義了交互智能平板的品牌，15年的積累與深耕，希沃認為自己有責任、也有義務、更有能力去做這個“吃螃蟹的人”。

2023年10月17日，希沃舉行了一場名為“未來教育創新日”的線上發布會，首次呈現了自研的希沃教學大模型、希沃交互智能平板Pro和希沃課堂智能反饋系統，老師們對于成長的期待，有了回應。

 

“課堂觀察”的概念提出已久，行業內也進行了一些嘗試，但大多是基于錄播設備的外接攝像頭進行課堂錄制，而后給出一份簡單的課堂報告，但這與希沃所提出的“課堂反饋”的想法相去甚遠。

課堂反饋一詞理解起來很簡單：

“對于每一節課進行及時、精準、有效地反饋”。

而若要實現這句話，每個字都需要投入巨大的精力。

第一件事是終端上的改革。

希沃硬件團隊一直在研究：什么樣的終端，才能滿足及時、精準、有效的課堂反饋需求?

“我們探索了N種方案，突破從零到一。”

負責將概念落地的希沃商用顯示總經理黃柏林在描述研發經歷時，如此說道。

課堂反饋功能對于音視頻采集能力的要求非常高，這也是最基礎的一個能力要求，希沃交互智能平板在硬件能力上一直屬于行業內的佼佼者，但希沃認為，想要實現精準反饋，還需新的突破。

“我們投入百萬研發費用，嘗試了多種攝像頭設計方案。早期方案都無法滿足應用場景的需要，這部分投入可以說是帶不來回報的，但過程中產研團隊收獲了寶貴的研發經驗。”

一次次試錯，希沃確定了三個問題的答案：攝像頭的廣度要達到多少才能把課堂拍全?攝像頭的清晰度要達到多少才能捕捉到最后一排的學生?如何才能將最遠距離的聲音錄清晰?

相比起單純堆砌攝像頭參數，希沃更在乎能否真實還原課堂。一般K12教室的長寬為9米*7米，但實際情況往往更復雜，有的教室寬度能達到8米，而第一排距離黑板還不足1.5米，一般的攝像頭根本無法拍到兩側以及最后一排的學生。

既要看得全、還要看得清，攝像頭的視場角至少要130°以上，且分辨率達到8K級，但市面上根本就沒有這樣的解決方案。為了不忽略課堂中的每一次精彩瞬間，希沃研發了行業首創的“3+1”AI攝像頭組合*，其中3顆同光心攝像頭，能夠輸出的8K級畫面，覆蓋131°的教室全景，專門用于課堂智能反饋;另外單顆超廣角攝像頭，滿足日常應用。

 

希沃研發團隊正在進行攝像頭檢查

聲音是教學傳遞的主要載體，但課堂拾音一直都是個行業難題。教室內既有教學互動的聲音，還有空調、風扇等環境噪音。為了主次分明地突出教學互動，希沃將內置麥克風升級為8陣列，同時引入了神經網絡模型來訓練回聲消除、噪聲抑制和自動增益算法，在聲音采集上也做到了精準。

此外，為了清晰、準確地拾取到教室空間中師生互動的聲音，往往需要布置多個麥克風。希沃還應用了多麥融合技術，讓不同音源都能達到毫秒級同步，更真實地還原師生互動。

攝像頭和拾音技術的突破，相當于賦予了機器“眼睛”和“耳朵”，但是想要做到反饋，還需要智慧的“大腦”。

智慧的“大腦”需要強大的算力，在接收各種數據信息后，第一時間作出響應和反饋。為了滿足運算效率、安全性、穩定性三大要求，希沃選擇讓每一臺交互智能平板都擁有一個專屬“大腦”。 

希沃將芯片內置到新一代交互智能平板，并將希沃自研大模型也預置其中。這意味著：每間安裝了新一代機型的教室，就默認配備了一個專屬教學大模型，這讓課堂教學反饋變得常態化。

 

首次將AI算力芯片內置于機器中，并擁有行業首創3+1攝像頭，一次又一次的試錯和突破，希沃終于將擁有課堂反饋能力的全新交互智能平板帶到了大家面前。

“可以預見的是，擁有課堂反饋能力的課堂教學終端，將會成為未來教室的基礎設施，每一節都有反饋終將成為可能。”

 

2022年底，ChatGPT橫空出世，掀起AI技術發展熱潮。2023年上半年，無數大模型爭相推出，AI技術飛速發展。

此時的希沃已經走進了260萬間教室，希沃白板的用戶量達到了750萬，積累的課件數量超過6億*。希沃不僅見證過無數課堂，而且相關軟硬件已經貫穿了課前、課中、課后教學全流程。在“厚積”之下，希沃迎來了“薄發”的機會。

教學大模型的研發開始了。

有了數據基礎，并非意味著教學大模型的研究就可以一蹴而就。一開始的教學大模型就如同一片汪洋大海，里面什么知識都有，與它的對話通常“驢唇不對馬嘴”，而在教學方面，它就如同一個初生兒。如何培養它成為一個有反饋能力的AI?需要從頭開始學。以語文學科為例，希沃軟件研發團隊需要讓其學習師范生的教材教學法、教學方法論的書籍、教師用書、新課標、老師的評課內容、老師的教案、課件、課本等等，僅一門學科大模型的訓練，就花了三個月，教育專業理論知識的訓練數據量，達到了300G。

泛讀只是第一個階段，更重要的還是精調。接下來，希沃尋找了不同的老師、教研員、專家等與教育教學相關的專業人士，對教學大模型給出的反饋進行選擇與糾正，一步步讓教學大模型變得更專業。這樣的精調會一直進行下去，教學大模型的成長也會是持續性的、不斷發展的。

 

希沃與校方針對希沃課堂智能反饋系統應用情況

進行共創研討

搭載了教學大模型的課堂智能反饋系統解決了“每節課都有反饋”的難題，然而還有個問題擺在研發團隊的面前，那就是：“老師們需要的課堂反饋究竟是怎么樣的?”

在這個過程中，希沃軟件研發團隊把每一個用戶都納為“共同開發者”，因為他們認為：

“老師的認可，是我們最大的資本，只有不斷傾聽老師的意見，我們才能做出能夠落地的產品。”

 

希沃研發團隊進行入校調研

希沃研發人員發現，大量的數據報表對于一線老師來說，相對晦澀難懂。尤其對于從業1到3年的青年教師，更加需要直觀的指導建議來優化自身的教學。

“體檢報告”給了研發人員靈感，他們發現，部分體檢報告會將重要結論前置，體檢者只需看結論即可理解體檢問題在哪里，十分符合課堂報告閱讀邏輯。

于是，希沃課堂智能反饋系統所出具的課堂報告根據老師們關心的問答策略、課堂互動、課標落實三個維度，將結論前置，老師們打開報告，第一時間就能看到自己最關心的內容和反饋，也可通過對話的形式獲得具體的優化建議。一個小小的細節優化，卻能給老師們帶來更加輕松的閱讀體驗，希沃軟件研發團隊覺得很值。

從希沃課堂智能反饋系統給出的課堂報告中，我們還能看到許多這樣的細節。

由于音視頻技術的突破，希沃將課堂中的師生對話全部進行了語音識別，并轉寫成文字，老師的提問也會被高亮顯示，老師可以快速點擊文字跳轉到對應的視頻片段進行播放。

同時，由于希沃課堂智能反饋系統和希沃白板打通，視頻可以做到與希沃白板課件頁一一對應，點擊課件頁，即可快速跳轉到對應的視頻片段，當老師想知道教學設計和教學實施間有多大差異，就能找到想要著重分析的點。

更精準的分析，使用起來卻一點都不麻煩。無需安裝復雜的設備，只需在日常使用的大屏上輕輕一點，一次完整的課堂反饋就在進行中了，下課后，十分鐘就能收到報告。

“越有價值的技術，越不應該是復雜的、難以應用的，用戶覺得好用的，才是有價值的科技。”負責過希沃白板研發，同時也負責了希沃課堂智能反饋系統研發的劉霄翔說。

 

希沃研發團隊通過模擬真實上課測試課堂反饋功能

 

“希沃作為行業標桿企業，一直服務于教師、教室、教學，到底是為了什么?”

“最終還是為了師生的成長。”

黃柏林說。

為此，希沃想做兩件事，一件是讓學生愛上學習，第二件是讓老師愛上教學。

一直以來，希沃致力于從教學環境、教學過程、教師成長、教育治理四個方面，促進數字化發展。

在教學過程方面，希沃軟件涉足備課、教研、教學等環節，而希沃課堂智能反饋系統補齊了課中環節的數據反饋，至此，希沃打通了課前、課中、課后全流程，從課件制作開始、到課中反饋、到教研提升再到課件自動生成，教學足以形成一個不斷優化的良性閉環，“下一節課更好”成為可能。

希沃交互智能平板Pro和課堂智能反饋系統的面世只是第一步，未來，AI算力會變得更有效，計算效率會更高，而教學大模型也應該進入全學段，進入高校，從一間教室到N間教室，從學校到區域，從老師到學生再到管理者，不斷延伸、發展，直至實現每個人的成長。

AI技術是一種趨勢，教學大模型和課堂智能反饋系統是希沃探索的方向。如何能夠實現技術在行業內的廣泛應用?關鍵不在于技術本身，而在于對教育的理解，技術的發展與應用需要符合教育自身的實際和規律。這也是希沃為什么深深扎根教室、教師、教學，在無數次對話、調研、應用中，發現教育場景中的“真需求”，加深對于教育的理解。

從最初的目標出發，在時代的潮流下，希沃一直堅持，做一件困難但正確的事。

*教師與教研員數據來源：

http://www.moe.gov.cn/fbh/live/2023/55167/mtbd/202303/t20230324_1052473.html

http://dzb.rmzxb.com//rmzxbPaper/pc/con/202309/27/content_50422.html

*“首創”是指國內教育行業首創

*數據來源于內部統計，統計時間截至2023年6月30日

（編輯：daisy）