2024年AIGC（人工智能生成内容）与教育行业结合的研究报告。以下是该报告的核心摘要内容：
1. **宏观层面**：AIGC技术被视为人脑智能的延伸，它通过机器形态实现了智能的规模化聚集和运作。这种技术的发展导致了部分基础性工作的替代，AI在劳动贡献和价值创造方面与人比肩甚至超越，共同成为社会贡献的主体。
2. **中观层面**：AIGC技术在教育领域的应用迫使教育界反思现有的教育框架，包括教师的角色、教育内容的升级、个性化教学的实现等。同时，AIGC技术的应用也带来了新的教育形态和教学方法。
3. **微观层面**：AIGC技术在教育的各个场景和环节中提供了助益，如教师的备课规划、作业生成和批改，学生的自主学习、辅助练习和测试评估等。然而，商业实践的落地受到现实和周期的限制，新技术的应用仍需学生的思考和辨别能力，以及明确的评估标准。
4. **技术发展**：AIGC技术降低了使用门槛，扩大了影响力，使得AI技术逐渐成为像水、电、网络一样的基础设施。同时，AIGC技术的发展也重塑了社会人力结构和人才需求。
5. **教育推动**：AIGC技术从教学辅助到自适应学习，推动了大规模因材施教的逐步落地。教育垂类大模型的发展打开了通向通用人工智能（AGI）之路，大幅提升教学效率。
6. **经济和社会关注**：全球资本开始布局AIGC+教育领域的早期创业项目，特别是在K12和职业培训领域。同时，AIGC+教育也成为学术研究和社会关注的焦点。
7. **社会态度**：面对AIGC技术的快速发展，社会态度从观望到禁止再到反思和放开，体现了对新兴技术的适应和创新。
8. **教育形态**：教育的进化在于结合前沿生产技术与教育理论，探索如何实现更好的教学。AIGC技术在教育载体层面的影响日益明显，有望实现规模化因材施教。
9. **教学主体**：AIGC技术引发了对人机协同教学和师资强化的期待，同时也引发了AI挑战教师主体地位的思考。
10. **教育内容**：AIGC技术的发展重提了高阶通识能力和跨学科复合能力的重要性，并提出了AIGC技术素养的要求。
11. **人机竞争**：AIGC技术的高效能力引发了对就业安全的广泛关注，以及对教育人类还是训练大模型的哲学思辩。
12. **应用场景**：AIGC技术在学术科研、教师备课规划、学生辅助练习等方面提供了支持。
1. **宏观层面**：AIGC技术被视为人脑智能的延伸，它通过机器形态实现了智能的规模化聚集和运作。这种技术的发展导致了部分基础性工作的替代，AI在劳动贡献和价值创造方面与人比肩甚至超越，共同成为社会贡献的主体。
2. **中观层面**：AIGC技术在教育领域的应用迫使教育界反思现有的教育框架，包括教师的角色、教育内容的升级、个性化教学的实现等。同时，AIGC技术的应用也带来了新的教育形态和教学方法。
3. **微观层面**：AIGC技术在教育的各个场景和环节中提供了助益，如教师的备课规划、作业生成和批改，学生的自主学习、辅助练习和测试评估等。然而，商业实践的落地受到现实和周期的限制，新技术的应用仍需学生的思考和辨别能力，以及明确的评估标准。
4. **技术发展**：AIGC技术降低了使用门槛，扩大了影响力，使得AI技术逐渐成为像水、电、网络一样的基础设施。同时，AIGC技术的发展也重塑了社会人力结构和人才需求。
5. **教育推动**：AIGC技术从教学辅助到自适应学习，推动了大规模因材施教的逐步落地。教育垂类大模型的发展打开了通向通用人工智能（AGI）之路，大幅提升教学效率。
6. **经济和社会关注**：全球资本开始布局AIGC+教育领域的早期创业项目，特别是在K12和职业培训领域。同时，AIGC+教育也成为学术研究和社会关注的焦点。
7. **社会态度**：面对AIGC技术的快速发展，社会态度从观望到禁止再到反思和放开，体现了对新兴技术的适应和创新。
8. **教育形态**：教育的进化在于结合前沿生产技术与教育理论，探索如何实现更好的教学。AIGC技术在教育载体层面的影响日益明显，有望实现规模化因材施教。
9. **教学主体**：AIGC技术引发了对人机协同教学和师资强化的期待，同时也引发了AI挑战教师主体地位的思考。
10. **教育内容**：AIGC技术的发展重提了高阶通识能力和跨学科复合能力的重要性，并提出了AIGC技术素养的要求。
11. **人机竞争**：AIGC技术的高效能力引发了对就业安全的广泛关注，以及对教育人类还是训练大模型的哲学思辩。
12. **应用场景**：AIGC技术在学术科研、教师备课规划、学生辅助练习等方面提供了支持。
