3月26日，《自然》增刊《2026自然指数—中国》发布《AI 模型为偏远地区带来个性化学习》《AI 如何实现更公平的教育》两篇文章，对我国民办综合教育服务商天立国际控股有限公司（以下简称天立）主导的人工智能+教育案例进行重点报道。

该报道提出，传统教育长期受困于“规模化供给”与“个体差异”的矛盾，其本质在于学生的认知过程难以被系统建模，而人工智能（AI）技术的演进正在打开新的解决空间。

天立提出的路径，是利用AI技术，将教育从“内容传递问题”转化为“认知演化问题”。在这其中， AI的角色不被定义为替代教师，而是承担结构化、可重复的认知支持任务，使教学过程从经验驱动走向数据与模型驱动。在此框架下，教育被建模为个体认知、学习环境与策略之间的非线性系统，其演化结果表现为认知结构的形成与更新。

围绕这一理念，天立基于其二十余年教学与教研数据积累，构建了以复杂系统理论为底层方法论的AI教育技术体系，在服务来自欠发达地区学生的大量实践中，AI已不仅是效率工具，更成为弥合教育资源结构性差距的关键基础设施。

前述两篇文章，重点关注到了天立正在推进的天立学科大脑（Tianli Brain）。该系统以认知引擎与复杂系统理论为基础，构建面向教育场景的垂类AGI系统探索路径，其关键突破不在于传统意义上的解题能力，而在于对学习本质的建模能力——从“学生是否答对”走向“是否真正理解”，从“知识点掌握”走向“认知结构形成”，从“静态评估”走向“动态学习演化”。

据了解，天立学科大脑系统架构采用“平台套件—学科模型—教育数据”三原生一体化设计，构建安全可信的通用智能教育底座。团队融合深度语义建模与检索增强生成技术，并整合学生提问模式、复习策略变化及学习动机波动等“沉默数据”，实现对学生认知状态的多维度刻画与动态预测。

Nature将这一技术路径指向更广泛的通用人工智能（AGI）命题——即以教育这一高复杂度场景为切入，对“认知理解能力”的工程化实现进行前沿探索。

据了解，天立“启鸣AI学伴”作为已完成国家级备案的教育大模型系统，目前已在全国107所学校部署，累计服务师生超过25万人次，在个性化学习路径规划、智能教学诊断、学习过程追踪与反馈等场景中形成稳定能力。同时，这一系统已在多个偏远地区实现常态化教学应用，为缺乏优质师资的学校提供了可持续的智能教学支撑。

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