基础教育正处在“提质扩优”的关键节点：新课标与新教材全面推行，减负增效和因材施教的双重压力同时落在教师肩上。然而现实是，教师的时间被备课、整理资料、处理数据报表、教学回顾等工作分割占用，校长想要全面了解上百人的教师队伍，往往只能依赖几张零散的数据表格。
近两年，通用大模型发展迅速，但若将一堂课完全交给它处理，得到的反馈常常是“讲得通，用不上”——它不了解教材的边界，无法触及校内数据，也不符合教学评估的逻辑。
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开幕。海亮科服旗下的海亮科技给出了自己的解决方案：推出专为教师打造的AI工作台HaiMate，将AI备课、课堂回顾、成绩分析、教师画像等功能整合至统一入口，用户只需通过对话提出需求，即可完成从教案设计、课件制作，到学情分析、管理诊断的全流程工作闭环。
“老师需要的不是一个能聊天的AI，而是一个真正理解学校工作环境的伙伴。” HaiMate产品经理沈云亓在当天的产品推介会上指出，“海亮自身运营超过150所学校，拥有20多万名师生，HaiMate是在真实的备课场景和教研会议中孕育出来的。”
海亮科技正式发布HaiMate教育垂直领域Agent
HaiMate界面
教师减负：AI备课与课堂回顾的校本化实施
在备课环节，教师只需在HaiMate中选择学段、学科、课型及风格偏好，即可一键生成导学案、教案和教学PPT三件套；对于不满意的部分，平台支持局部“AI改写”和细节调整，确认后直接导出。以往需要反复搜集资料、调整排版格式的课前准备，现在大约半小时就能完成。
沈云亓现场展示了HaiMate与通用大模型生成结果的差异。以初一下《Unit 3 Keep fit》Section B为例，通用Agent生成的内容仅列出要点，缺少教材引用，甚至混入了不属于本节课的超纲内容。HaiMate则先提取教材知识点，生成的内容直接嵌入教材知识体系，章节对应关系清晰可见——不仅外观美观，而且经得起课堂检验；其教案编排也源自教育专家的教学范式，更贴合教师的日常教学习惯。
“老师要的不是‘看起来能用’，而是‘拿来就能用’。”沈云亓强调。
HaiMate AI备课展示
课后，HaiMate会自动生成课堂回顾报告：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、学生互动等多个维度逐项评分，并将布鲁姆认知层次与课堂互动进行交叉匹配，判断学生是真正投入还是表面应答，而非仅仅得出“课堂氛围良好”这类模糊结论。同样一节课，通用Agent多采用理论式评价，HaiMate则清晰列出高光时刻和待改进环节，输出可直接实施的优化建议。
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整合
制作一份成绩分析报告需要多长时间？两天，还是三天？在HaiMate中，这一流程简化为三步：导入多期成绩、选择特定批次考试、点击“开始AI生成”。系统随即成套输出历次考试趋势、各班级与各科目的横向对比、需要重点关注薄弱点等内容，数据、图表和文字说明一并生成，无需跨表格手动拼装。
针对系统输出的报告，管理者还可以“继续追问”。想了解哪个班级、哪个科目变化最大，直接通过对话框提问即可，HaiMate会基于同一份数据持续解析，将结论讨论透彻，而不仅仅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，如何客观地识别和任用人才？HaiMate整合了教师的基本信息、教学绩效、荣誉奖项及听评课记录等数据，并将学校管理需求内化为“教师队伍九宫格”，通过两个维度交叉实现人才分层。校长只需一句话提问，比如“推荐三位能担任高三班主任的人选”，系统便自动汇总数据，并说明“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的硬性门槛
既然已有众多通用大模型，为何还需要一款专属教师的Agent？
海亮科技的回答是：通用大模型擅长对话，但往往难以深入理解学校，不了解教育场景中的具体语境，也无法触及校内真实数据；HaiMate的差异正体现在这里——它以海亮三十多年的办学经验为基础，与学校教学数据深度整合，能够理解各教育细分场景的校本上下文，输出内容也符合校园审核规范与教学评估逻辑。
随着使用频率增加，HaiMate还会持续积累教师的个人偏好和校本习惯，让人与AI的协作越来越默契。
它的设计边界同样明确：繁琐、重复、可标准化的工作交给AI，而学情判断、教学设计及育人决策仍由教师主导。正如沈云亓所说：“AI不能代替老师站上讲台，但能帮老师少熬几次夜。”
教育数字化正从“建设系统”转向“使用系统”，能否真正融入教师的日常工作流程，才是衡量AI价值的标准。海亮科技将多年深耕教育的一线实践转化为产品能力，也为更多学校提供了扎根教学、服务管理的教育AI新选择。
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