专访王宏海：当教育真正被“理解”，技术才有意义

记者：杜鑫

在教育科技行业快速发展的当下，平台、工具、系统层出不穷，但真正能够长期落地并改变教学逻辑的技术创新仍属少数。北京滴石水教育科技有限公司董事长兼总经理王宏海，正是这一少数探索者中的代表人物。

深耕教育行业二十余年，王宏海长期关注教学实践中的结构性问题。不同于以流量和规模为导向的教育平台路径，他选择从课程结构、学习行为和认知过程入手，将人工智能、大数据与教育科学结合，构建了一套系统化的智慧教育技术体系。目前，他已主导研发多项具有自主知识产权的软件系统，覆盖课程设计、学习评估、自主学习支持及融合教育等多个关键环节，其成果已在多地教育机构和教学场景中落地应用。

围绕这些实践，记者与王宏海展开了一次一对一对话。

记者：
当前教育科技应用非常广泛，但不少从业者认为“技术很多，改变不大”。您如何看待这一现象？

王宏海：
这是一个很现实的问题。我认为行业长期存在的一个误区是，把“技术上线”当成“教学升级”。很多系统解决的是管理或展示问题，但并没有真正进入学习结构本身。

举一个例子，在我们接触的部分学校中，即便已经全面使用线上系统，但课程之间的逻辑关系、学生的学习断点在哪里，老师其实并不清楚。技术没有帮助教师“理解学习”，只是增加了工作量。

记者：
您是从哪些具体项目开始突破这一问题的？

王宏海：
我们最早下手的，是课程体系本身。
在“基于知识图谱的课程体系设计系统”中，我们用知识图谱技术，把课程中的知识点、能力目标和先后依赖关系全部结构化。

在一所合作学校的英语课程中，原本一个学期约有300多个零散知识点，教师难以判断哪些是学生反复出错的“关键节点”。通过知识图谱建模后，我们发现其中约20%的节点承担了超过60%的理解压力。课程调整后，这些班级的阶段性测评通过率提升了约18%—22%。

这说明，不是教得不够，而是结构不清。

记者：
在学习效果评估方面，您也做了不少探索？

王宏海：
是的。传统评估最大的问题是“只看结果”。我们在“大数据驱动的英语词汇进阶追踪引擎系统”中，连续跟踪学生的词汇学习行为，包括首次掌握、遗忘周期、再学习效率等指标。

在一个为期6个月的应用项目中，对比传统教学班级，使用该系统的学生在词汇长期记忆保持率上平均提高了约25%，而重复学习时间下降了约30%。
这些数据让教师第一次清楚地看到：学生不是不用功，而是在错误的时间、用错误的方式复习。

记者：
AI系统会不会让学生更加依赖技术，而不是自主学习？

王宏海：
这是我们在设计时刻意规避的问题。所以在“基于人工智能的学生自主学习辅助系统”中，我们没有让系统“替学生做决定”，而是通过分析学习节奏和反馈，给出学习建议和提醒。

在部分试点中，我们发现，经过一段时间的引导后，学生主动调整学习计划的比例明显提升，自主完成学习任务的稳定性也更高。换句话说，AI不是替代自律，而是帮助建立自律。

记者：
您还将技术应用拓展到了融合教育领域，这在行业中并不常见。

王宏海：
因为这是长期被忽视，但又非常重要的领域。在“智能融合教育支持平台”中，我们为不同认知能力的学生设计了差异化支持模块，通过多感官交互与行为反馈，帮助教师更好地进行个别化辅导。

在部分融合教育项目中，教师反馈，原本难以量化评估的学习进展，现在可以通过系统数据进行阶段性判断，教学调整也更有依据。这对于融合教育而言，是非常关键的一步。

记者：
从行业角度看，您认为这些项目的意义在哪里？

王宏海：
我希望证明一件事：教育科技不是只能做“工具改良”，而是可以重构教学逻辑本身。当课程结构被看清、学习行为被理解、教学决策有数据支撑，教育才真正进入智能化阶段。这种改变不是某一个产品的成功，而是一种行业路径的转变。

记者：
非常感谢您的分享，最后一个问题请教您，如何看待教育科技的未来？

王宏海：
我认为教育科技是一件“慢而深”的事情。真正有价值的创新，不是短期爆发，而是能在多年实践中持续改善学习质量。如果技术能帮助教育者更理解学生，帮助学生更理解自己，那它就完成了最重要的使命。