基础教育当前正处在“扩优提质”的关键阶段：新课标新教材全面落地，减负增效与因材施教同时压向一线。现实却是，教师的时间被备课、资料整理、数据报表、教学复盘等切割挤占，校长想看清一支上百人的教师队伍，手里往往只有几张割裂的表格。

近两年通用大模型突飞猛进，可教师真把一节课交给它，得到的答案却常常“讲得通、用不上”——不了解教材边界，触达不到校内数据，也不适配教学的评价逻辑。

10 月 30 日，第 88 届中国教育装备展示会在长沙国际会展中心启幕。海亮科服旗下海亮科技对此给出自己的答案：发布专为教师打造的 AI 工作台 HaiMate，将 AI 备课、课堂复盘、成绩分析、教师画像等能力整合进同一入口，只需通过对话提出需求，即可完成从教案设计、课件生成，到学情研判、管理诊断的全链路工作闭环。

“老师不缺一个会聊天的 AI，缺的是一个真正懂学校的工作伙伴。” HaiMate 产品经理沈云亓在当天的产品推介会上表示，“海亮自己办了超过150所学校、拥有20多万师生，HaiMate 是真正在备课本上、教研会上长出来的。”

海亮科技正式发布 HaiMate 教育垂直领域 Agent

HaiMate 界面

教师减负：AI 备课与课堂复盘的校本化落地

备课环节，教师在 HaiMate 选定学段、学科、课型与风格偏好，即可一键生成导学案、教案与教学 PPT 三件套；不满意的段落，平台支持局部“AI 改写”与细节微调，确认后直接导出。过去反复搜集素材、对齐排版格式的课前准备，现在约半小时即可完成。

沈云亓现场展示了 HaiMate 与通用大模型的生成结果差异。以初一下《Unit 3 Keep fit》Section B 为例，通用 Agent 生成的内容仅罗列要点、缺少教材引用，甚至混入了不属于本节课的超纲内容。HaiMate 则是先抽取教材知识点，生成的内容就挂在教材知识体系上，章节对应关系清晰可见——不只好看，更经得起上黑板；其教案编排也萃取自教育专家的教学范式，更贴近教师教学习惯。

“老师要的不是‘看起来能用’，是‘拿来就能用’。”沈云亓强调。

HaiMate AI 备课展示

课后，HaiMate 还会自动生成课堂复盘报告：上传整堂课的录音或对话记录，系统便可从教学质量、教学方法、学生互动等维度逐项打分，并将布鲁姆认知层次与课堂互动交叉匹配，看清学生是真投入还是表面应答，而不止于“课堂氛围良好”这类空泛结论。同样一节课，通用 Agent 多是理论式评价，HaiMate 则清晰梳理高光时刻与待改进环节，输出可直接落地的优化举措。

HaiMate 生成的课堂分析报告

管理提效：成绩分析与教师画像的一站式打通

做一份成绩分析报告要多久？两天，还是三天？在 HaiMate，这一流程被压缩为三步：导入多期成绩、选中特定批次考试、点击“开始 AI 生成”。系统随即成套输出历次考试走势、各班级与各科目横向对比、需要重点关注的薄弱点等等，数据、图表与文字说明一并生成，无需再跨表格手工拼装。

针对系统输出的报告，管理者还可以“接着问”。想看清哪个班、哪一科变化最大，直接在对话框追问即可，HaiMate 会基于同一份数据持续拆解，把结论聊透，而不只是交付一份静态文档。

HaiMate 输出的成绩分析报告

不过，比数据更难回答的，是人的问题。学校教师众多，怎样客观地识人用人？HaiMate 打通了教师的基本信息、教学绩效、荣誉奖项与听评课记录等数据，并把学校管理的诉求内化为“教师队伍九宫格”，用两个维度交叉完成人才分层。校长只需一句话提问，比如“推荐三位能当高三班主任的人选”，系统便自动汇总数据，并阐明“推荐谁、为什么是他、依据是什么”。

教师画像中的“教师队伍九宫格”

内核差异：懂学校，是教育 AI 的硬门槛

已经有了这么多通用大模型，为什么仍然需要一款专属于教师的 Agent？

海亮科技的回答是：通用大模型擅长对话，却往往难以深入理解学校，不了解教育场景内的具体语境，也难以触达校内真实数据；HaiMate 的差异正在于此——以海亮三十余年办学积淀为底座，与学校教学数据深度打通，能理解各个教育细分场景的校本上下文，输出内容亦适配校园审核规范与教学评价逻辑。

随着使用频次增加，HaiMate 还会持续沉淀教师的个人偏好与校本习惯，让人与 AI 的协作愈加默契。

它的设计边界同样清晰：繁琐、重复、可被标准化的部分交给 AI，学情判断、教学设计与育人决策仍由教师主导。正如沈云亓所说：“AI 不能替老师站上讲台，但能替老师少熬几次夜。”

教育数字化正从“建系统”走向“用系统”，能否真正嵌入教师的日常工作流，才是检验 AI 价值的标尺。海亮科技把深耕教育多年的一线实践沉淀转化为产品能力，也为更多学校带来扎根教学、服务管理的教育 AI 新选择。