DeepSeek：教培行业的变革者还是终结者？_心理快讯_文章

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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，究竟是何方神圣？

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。

DeepSeek -R1与普通模型对比

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？

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DeepSeek 冲击教培行业

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。

第一，个性化学习路径的精准化。

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。

第二，教学内容的智能化生成。

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。

第三，教育资源的普惠性升级。

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。

第四，教学评价的立体化转型。

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？

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教培从业者的应对之道——AI指令使用指南‍‍

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。

（一）指令四要素模板

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。

[角色] 作为____专家

[任务] 需要完成____

[要求] 输出格式为____，包含____要素

[补充] 相关背景：____，限制条件：____

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。

（二）常用提示词策略与技巧

1、撰写清晰指令

重要性：模型不会读心，清晰指令很关键。

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。

2、给模型思考时间

必要性：复杂问题，模型需更多时间思考才准确。

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。

3、拆分复杂任务

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。

4、接入外部工具和资料

原因：AI 有局限，接入外部工具和资料可弥补。

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。

（三）教培老师常用指令

1、教案迭代指令

教案评价：给出评价教案的提示词，用于评估现有教案。

教案迭代：根据评价结果自动生成新版教案。

新提示词提炼：依据第二版教案，提炼出新的提示词。

提示词强化：对第三次使用的提示词进行独立强化。

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。

2、讲义整理 / 课堂评价 / 教师评价指令

教案：确认大纲

PPT：次要大纲

逐字稿：原材料

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。
问题修正：各步骤及时发现问题并反馈修正。
信息密度处理：讲义信息密度高时，先框架整理内容，再提炼。

结语

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。