2亿年轻成年人每周使用ChatGPT——OpenAI表示，大多数人使用程度仍远低于重度用户水平

引言

超过 2亿名18至24岁的年轻人每周使用ChatGPT。

这使得年轻人成为该平台上最强大的主流用户群体之一。他们写作、分析、编程、学习、计算、创作，并且越来越多地将AI作为日常学业和早期职业生涯的一部分。

然而，OpenAI表示，频繁的学生使用与其最先进用户使用ChatGPT的方式之间仍存在巨大差距。

在8月4日的教育公告中，OpenAI重复了其早期教育研究中的一项发现：即使是高年级大学生用户，对ChatGPT各项功能的使用强度也比高级用户低约 90%至99%。

这个数字需要仔细解读。

这并不意味着学生只使用了模型理论智能的1%至10%。而是指他们在各项功能上的观察使用模式远不如OpenAI定义的高级用户群体那样密集。

高级用户可能会让ChatGPT连接工具、分析数据、构建交互式作品、管理多步骤项目、编写并测试代码，或协调代理工作流。

许多主流用户仍然以更简单的模式与AI互动：

ask one question
→ receive one answer
→ leave

OpenAI将AI能做什么与人们实际如何使用之间的差距称为 能力过剩。

其最新回应不是又一份关于如何编写更好提示词的指南。

相反，OpenAI推出了三个教育插件，将角色特定技能、应用程序、指令和常见工作流打包成即用型起点，面向：

1. K–12教育工作者。
2. 大学教育工作者。
3. 大学生。

目标是让用户从“我应该问ChatGPT什么？”转向“这是一个我可以调整的完整工作流。”

面向三个不同群体的三个教育插件

OpenAI的新插件围绕不同工作角色设计，而非一个通用的“教育助手”。

在此语境下，插件并非浏览器扩展。

OpenAI将其定义为一个整合了以下内容的软件包：

• 应用程序。
• 针对特定角色的技能。
• 指令。
• 常见工作流程。
• 相关工具和上下文。

该软件包旨在为教师和学生提供一个有用的起始框架，无需他们自行编写冗长的系统提示或手动组装整个工作流程。

这三个插件可通过 ChatGPT Edu 和 ChatGPT for Teachers 学区部署 获取。

它们可以与用户选择的材料配合使用，包括文档、课程材料、日历以及其他经批准的应用程序。

1. K–12 教育者插件

K–12 教育者插件专注于重复性的课堂准备和沟通工作。

OpenAI 强调了以下工作流程：

• 翻译

• 生成课堂总结（exit-ticket summaries）。

• 准备家庭通知。

• 构建练习测试。

• 设计差异化资源。

• 创建互动视觉材料。

• 基于现有课堂材料进行工作。

该插件还与 Learning Commons 集成。

OpenAI 将 Learning Commons 描述为一个慈善组织，致力于开发面向教育的公共 AI 数据集和资源。

这种集成可以帮助教师将生成的材料与以下内容对齐：

• 当地学术标准。
• 这些标准之下的学习组成部分。
• 先前学习与未来学习之间的衔接。

重要的边界在于，该插件不会接管教学权威。

OpenAI 明确表示，教育者仍然掌控以下方面：

• 教学决策。
• 评分。
• 代理行为。
• 哪些材料进入工作流程。

该产品旨在加速准备工作，而非取代教师对特定班级或学生的判断。

1. 大学教育者插件

大学教育者插件进一步深入课程设计和学术规划。

OpenAI 表示，讲师可以使用它来：

• 更新教学大纲。
• 创建交互式教学网站。
• 构建多媒体评估。
• 为不同学习者调整材料。
• 生成课程日历。
• 准备课程材料。
• 创建课程海报。
• 打包材料用于学习管理系统。

这改变了任务的规模。

教授不再局限于提问：

“你能重写我教学大纲中的这段吗？”

工作流程可以变成：

course materials
→ learning objectives
→ interactive website
→ calendar
→ assessments
→ LMS-ready package

该插件还可以与已批准的日历、文档和机构工具配合使用，这样教师就不必为每个新任务重新构建相同的上下文。

OpenAI 的示例很重要，因为它展示了普通聊天与代理式工作之间的区别。

提示可能仍以一句话开头，但输出可以是多文件或多步骤的成果。

1. 大学生插件

大学生插件围绕主动学习而非课程管理进行设计。

学生可以使用自己选择的材料来创建：

• 引导式辅导课程。
• 针对难点概念的练习。
• 学习指南。
• 测验。
• 闪卡。
• 学习计划。
• 交互式视觉解释。

原理很简单：

将学生正在学习的材料转化为更具互动性的学习环境。

这与把问题交给AI并要求给出最终答案不同。

例如，学生可以要求：

• 每次答对后难度递增的测验。
• 仅基于指定阅读材料构建的闪卡组。
• 角色之间关系的可视化解释。
• 基于考试日期的学习计划。
• 引导式辅导，先提问而非立即揭示解决方案。

OpenAI表示，该插件专为不同专业、地区和AI熟练程度的大学生设计。

其既定目标是加深理解，而非用生成的答案取代学习过程。

关键变化在于工作流程，而非单个功能

这些操作中的大多数在ChatGPT中技术上早已可行。

用户此前已经可以要求：

• 测验。
• 学习计划。
• 翻译。
• 网站。
• 课程大纲。
• 日历。
• 一组闪卡。

那么为何要将它们打包成插件？

因为能力不等于易用性。

一个强大的通用模型仍然要求用户知道：

1. 什么是可能的。
2. 需要提供哪些上下文。
3. 连接哪些工具。
4. 如何构建任务。
5. 如何检查中间结果。
6. 如何优化输出。
7. 哪些操作应保留在人工控制之下。

高级用户通过反复试验掌握这些模式。

大多数人不想在准备明天的课程之前先成为提示词工程师。

插件将反复使用的专业知识转化为可复用的起始工作流程。

而不是：

blank chat
→ invent a prompt
→ discover missing context
→ retry
→ add tools
→ fix structure

用户开始时更接近：

role-specific workflow
→ add your materials
→ customize
→ review
→ use

这就是三个教育插件背后的产品逻辑。

别再只把ChatGPT当作“一问一答”的工具

原文的第二个主要论点是，许多用户仍将ChatGPT视为更具对话感的搜索引擎。

OpenAI的数据表明，高级使用方式正变得越来越普遍。

该公司分析了11个主要能力类别，包括以下领域：

• 写作。
• 分析与计算。
• 编程。
• 创意工作。
• 教育与学习。
• 信息检索。
• 处理文件和工具。

大学年龄段的用户已在其中几个领域领先或与主流用户群体持平。

差距出现在他们与高级用户对比时，

而非普通用户。

OpenAI表示，高级学生用户在各能力上的参与度仍比高级用户低约90%–99%。

理解这种差异的一个有效方法是比较两种工作流程。

基础使用

“Summarize this chapter.”

模型给出一个摘要。

深度使用

Use my course readings and exam date.
Identify the concepts most likely to need review.
Create a seven-day study plan.
Generate retrieval-practice questions.
Track the topics I miss.
Build a final review quiz.
Create one visual explanation for each weak area.

第二种工作流程可能使用相同的底层ChatGPT账户。

差异不仅在于更好的提示词。

它还包括：

• 更多上下文。
• 多个步骤。
• 可复用的状态。
• 工具。
• 工件。
• 迭代。
• 评估。
• 更清晰的目标。

这就是OpenAI试图弥合的能力差距。

ChatGPT Edu用户正转向更高级的使用模式

OpenAI表示，结构化的机构访问似乎有所帮助。

在ChatGPT Edu的各类部署中，学生随时间推移会形成更高级的使用模式。

根据OpenAI的去标识化分析，ChatGPT Edu用户在其考察的几乎所有能力类别中都优于免费用户，并且更接近高级用户的行为特征。

差异最大的领域包括：

• 分析与计算。
• 教育与学习。

该公司并未声称仅仅购买ChatGPT Edu就能自动提升成绩。

这些数据关乎使用模式，而非学习成果的随机化实证。

可能有多个因素在起作用：

• 学生拥有受管理的机构访问权限。
• 教师可以将AI嵌入真实课程中。
• 学生能获得示例和指导。
• 相关工具在同一环境中可用。
• 机构可以创建可重复的工作流程。
• 用户随时间积累经验。

这正是OpenAI教育战略日益包含培训、研究和评估，而不仅仅是产品访问权限的原因。

能力差距既是模型问题，也是培训问题

在生成式AI热潮的最初几年，产品改进主要由模型能力主导。

显而易见的问题是：

哪个模型更聪明？

随着模型能力不断增强，另一个瓶颈逐渐显现：

用户能否可靠地将这种能力转化为实际工作成果？

一个模型或许能够搭建网站、分析电子表格、规划研究项目或协调各种工具。

但对于一个不知道以下内容的用户来说，这种能力几乎没有实际价值：

• 该功能存在。
• 如何描述目标。
• 需要哪些上下文。
• 如何验证结果。
• 何时不应委派任务。

OpenAI的插件是将专业知识从用户转移到产品设计中的一种方式。

产品本身就在教授工作流程。

OpenAI正在构建的不仅仅是AI导师

原文随后将视角拉远。

这三款插件只是OpenAI教育战略的一部分。

综合来看，其近期项目覆盖了四个层面：

use
→ teach
→ deploy
→ measure

第一层：插件让高级工作流程更易使用

新的教育插件为学生和教师打包了常见任务。

它们减少了开始有效工作前所需的准备工作量。

这是使用层面。

第二层：教师培训构建AI素养

OpenAI是国家AI教学研究院的创始合作伙伴之一。

美国教师联合会表示，该研究院由以下机构共同发起：

• AFT。
• 美国教师联合会。
• 微软。
• OpenAI。
• Anthropic。

这项五年计划旨在培训40万名K-12教师，约占美国教育工作者队伍的10%。

该学院提供实践培训，旨在帮助教师安全、公平、有效且合乎道德地使用AI。

OpenAI还与沃尔顿家庭基金会合作，通过免费的线下OpenAI学院研讨会，支持美国八个城市的1600多名K-12教师、管理人员和学区负责人。

这是教学层。

第3层：面向国家的教育扩展机构接入

OpenAI的面向国家的教育项目与各国政府和国民教育体系合作。

爱沙尼亚是最典型的例子之一。

该国的“AI Leap”计划最初以2万名高中生和3000名教师为目标，并计划进一步扩展。

OpenAI在8月的教育公告中表示，ChatGPT Edu现已覆盖爱沙尼亚超过：

• 2万名学生
• 4600名教师

同时，还有一项涉及塔尔图大学和斯坦福大学的纵向研究计划。

这是部署层。

该战略不仅限于说服个别学生注册聊天机器人。

它将AI嵌入受管理的教育基础设施中。

第4层：学习成果测量检验AI是否有效

更多的使用并不自动等同于更好的教育。

学生可能在ChatGPT上花费两倍的时间，却学到更少。

因此，OpenAI正在开发一套学习成果测量套件，旨在帮助教育工作者、研究人员、学校系统和政府衡量对以下方面的影响：

• 推理能力。
• 批判性思维。
• 掌握程度。
• 学习进展。

这一区分至关重要。

关键问题不是：

Did students send more AI messages?

而是：

Did students understand more,
reason better,
and retain the skill?

这是测量层。

OpenAI 也在连接学生与社区及职业发展

教育战略延伸至课程之外。

OpenAI 推出了学生社群，这是一个由学生主导的

专注于在校园内学习、构建和塑造 AI 使用的社区。

校园负责人可以组织同伴主导的活动和动手实践项目。

OpenAI 还强调了与 Handshake 的合作，将 AI 技能与实习和早期职业机会联系起来。

对于研究人员，OpenAI 现在提供 面向学术研究者的 ChatGPT。

符合条件的研究教师和博士后研究人员可以申请一个托管工作空间，包含：

• 最多五个免费席位。
• 12 个月的免费访问权限。
• 企业级数据保护。
• 工作空间控制。
• 专为学术研究设计的访问权限。

该计划有资格、机构、地区和验证要求。

它不是面向每位学生的通用免费 Pro 优惠。

谁控制这些工具？

原文以最重要的治理问题结尾。

新插件并非简单地推送给每位 ChatGPT 用户。

OpenAI 表示它们可通过以下方式获得：

• ChatGPT Edu。
• ChatGPT for Teachers 学区部署。

机构保留对以下内容的控制权：

• 哪些工具可用。
• 授予哪些权限。
• 批准哪些应用。
• 可以连接哪些材料。
• 工作空间如何管理。

这是一种深思熟虑的机构分发模式。

它赋予学校和学区比消费级产品更大的角色，后者允许任何教师未经组织批准独立安装。

ChatGPT for Teachers 本身比插件发布范围更广

这里有一个有用的区别。

ChatGPT for Teachers 目前对经过验证的美国 K–12 教师和学校工作人员免费开放至 2028 年 6 月，符合条件的个别教育工作者可以创建工作空间。

然而，OpenAI 8 月 4 日的公告明确指出，新的教育插件可通过 ChatGPT Edu 和 ChatGPT for Teachers 学区部署获得。

因此，这两种说法可以同时成立：

• 美国 K–12 个别教育工作者可以使用 ChatGPT for Teachers。
• 三个新宣布的插件通过机构管理的教育部署进行分发。

当“ChatGPT for Teachers”和“教师插件”被视为同一产品时，这种区别很容易被忽略。

它们相关，但并不相同。

Anthropic 选择了不同的分发路径

在 OpenAI 发布插件公告的三周前，Anthropic 推出了 Claude for Teachers。

Anthropic 向在 2027 年 6 月 30 日前注册的美国 K–12 经过验证的教育工作者免费提供该产品，为期一整年的访问权限。

其包含内容如下：

• 高级Claude功能。
• 教学技能。
• 学习共享空间集成。
• 与K–12工具连接。
• 面向教育的隐私条款。

这为个别教师提供了一条相对直接的入行路径。

OpenAI的新插件推广更侧重于学区管理的部署。

两种方式都未完全将机构排除在外。

Anthropic正与学校系统和AFT合作，而ChatGPT for Teachers本身也支持经过验证的个别教育工作者。

真正的区别在于特定新插件包的分发方式。

教师仍保留教学主导权

机构分发

这并不意味着AI公司决定如何教学。

OpenAI反复强调，教育工作者应继续掌控：

• 教学决策。
• 评分。
• 智能体行为。
• 课堂使用。

AFT则更强烈地表达了同样的观点。

在全国AI教学学院，该工会表示技术合作伙伴不开发课程内容。

培训环境由教师主导。

AFT教育工作者认为，在决定AI何时以及如何进入课堂时，教师——而非科技公司——需要掌握主导权。

这是一个有用的界限，因为AI能理解作业文本，却无法理解课堂中完整的人文背景。

教师可能知道：

• 某名学生为何遇到困难。
• 为何另一名学生需要不同的解释。
• 课前发生了什么冲突。
• 哪些材料在发展阶段上不适宜。
• 班级是否准备好继续推进。
• 什么才算公平的评估。

模型可以支持这些决策。

但它不应默默接管这些决策。

真正的竞争正转向教育基础设施

表面上的竞争看起来像：

ChatGPT vs. Claude

更深层的竞争更为宏大。

AI公司正在构建：

• 受管理的学校工作空间。
• 教师培训。
• 学术标准集成。
• 学生社区。
• 研究项目。
• 学习成果衡量。
• LMS和应用连接。
• 职业路径。
• 政府部署。
• 管理控制。

这更接近基础设施，而非独立的辅导聊天机器人。

对学校而言，采购决策日益涉及以下问题：

• 谁控制数据？
• 谁选择工具？
• 系统能否与本地标准对齐？
• 管理员能否管理访问权限？
• 教师能否覆盖AI？
• 使用是否与可衡量的学习挂钩？
• 机构能否审计并治理部署？
• 需要多少培训？

最强大的教育平台可能并不只是拥有最强大模型的平台。

它可能是那个能帮助机构将模型能力转化为可重复、可治理的学习工作流的平台。

学生能从“高级用户”差距中学到什么

90%–99%这个数字听起来可能令人沮丧。

它更像是一张地图，标示出更深层AI技能正在何处发展。

学生不必模仿极端高级用户的每一个行为。

但有几个习惯是可以迁移的。

从答案转向项目

不要只要求一个输出，而是定义一个最终目标，让工作分步骤展开。

给AI真实背景信息

使用课程材料、约束条件、日期、示例和已批准的工具，而不是让模型去猜测。

要求主动学习

请求提问、练习、反馈、比较和解释——而不仅仅是完整的答案。

构建可复用工作流

如果某项任务每周重复，就将其转化为一致的流程，而不是每次都重写提示词。

验证重要工作

利用AI帮助检查来源、计算、代码、假设和漏洞。

知道什么不能委托

深度使用AI的能力包括知道在哪些地方人类判断仍然是练习的核心。

对于教育而言，

这可能是所有高级用户技能中最重要的。

哪些已得到确认，哪些需要谨慎解读

常见问题解答

每周有多少年轻人使用ChatGPT？

OpenAI表示，目前每周有超过2亿名18–24岁人群使用ChatGPT。该数字指全球范围内的年轻人，而不仅仅是美国的大学生。

OpenAI所说的90%–99%学生能力差距是什么意思？

OpenAI表示，即使是高级大学年龄段用户，其功能使用活跃度也比其定义的重度用户低约90%–99%。这是对观察到的使用模式的比较，并非声称学生只能访问模型底层智能的1%–10%。

OpenAI的三个教育插件是什么？

它们是面向ChatGPT Work和Codex的K–12教育工作者、大学教育工作者和大学生插件。每个插件都打包了角色特定的技能、应用、指令、上下文和常见工作流程，以减少用户自行设置的工作量。

任何ChatGPT用户都能安装教育插件吗？

目前不能。OpenAI表示，这些插件可通过ChatGPT Edu和ChatGPT for Teachers学区部署获得，机构可在其中控制工具和权限。

ChatGPT for Teachers对个别教师免费吗？

是的。OpenAI目前表示，ChatGPT for Teachers对经过验证的美国K–12教师和学校工作人员免费，直至2028年6月。该个人访问权限不应与新宣布的教育插件的单独分发规则混淆。

K–12教育者插件能做什么？

OpenAI在其工作流程中列出了作业翻译、课堂出口票摘要、家庭通知、练习测试、差异化资源和互动视觉内容。它还与Learning Commons集成，用于提供符合标准的内容，同时将评分和教学决策权留给教育者。

什么是国家AI教学学院？

这是一项教师培训计划，涉及美国教师联合会、美国教师联合会、微软、OpenAI和Anthropic。这项为期五年的计划旨在培训40万名K–12教育者，AFT表示培训内容由教师主导，而非由技术合作伙伴编写。

OpenAI是否有证据表明ChatGPT能改善学习？

OpenAI已发布使用模式数据，显示ChatGPT Edu用户会转向更高级的行为，但使用并不等同于学习成果。该公司正在开发一套学习成果测量套件，以更直接地研究推理、批判性思维、掌握程度及其他教育效果。

相关工具

• ChatGPT Edu：OpenAI面向高等教育的托管产品，提供机构范围的AI访问、隐私和管理。
• ChatGPT for Teachers：一个安全的ChatGPT工作空间，目前对经过验证的美国K–12教师和学校工作人员免费，直至2028年6月。
• Codex：OpenAI的编码和智能体工作环境，也用作新教育插件的界面。
• Learning Commons：一个专注于教育的组织，提供学习科学资源和标准数据，供教学AI产品使用。
• OpenAI Academy：OpenAI的培训中心，为教育者和其他社区提供工作坊和学习资源。
• Claude for Teachers：Anthropic为经过验证的美国K–12教育者提供的免费产品，包含Learning Commons和以教师为中心的技能。

相关链接

• OpenAI：借助ChatGPT Work和Codex实现教学与学习的新方式：官方于8月4日发布的关于三款教育插件的公告。
• OpenAI：确保AI在教育中的应用带来机遇：关于能力过剩和90%–99%使用差距数据的主要来源。
• OpenAI教育：当前关于ChatGPT Edu、机构部署和教育项目的概述。
• AFT：谁将引领全国课堂？：AFT对教师主导的AI培训及40万名教师学院目标的描述。
• OpenAI学生集体：OpenAI的学生主导社区和校园负责人项目。
• OpenAI：面向各国的教育：关于OpenAI与各国教育系统合作的官方信息。
• OpenAI：理解AI与学习成果的新工具：OpenAI在衡量AI对学习实际影响方面的工作。

摘要

每周有超过2亿名18至24岁的年轻人使用ChatGPT，但OpenAI表示，即使是大学年龄段的高级用户，其产品使用深度也远不及重度用户。90%–99%这一数字描述的是使用模式上的差距，而非学生能接触到模型理论智能多少的度量。

OpenAI的三款新教育插件旨在通过为K-12教师、大学教育者和大学生打包工作流程来缩小这一差距。这些插件并非强迫用户自行探索高级提示和工具，而是围绕真实的教学与学习任务提供角色特定的起点。

插件只是更大教育战略的一部分，该战略还包括受管理的机构访问、教师培训、国家部署、学生社区、研究项目和学习成果衡量。

学校和教师仍然扮演着重要角色。OpenAI允许机构管理工具和权限，而OpenAI和AFT都明确表示，教育者应继续对教学法、评分和课堂判断负责。

下一个AI教育差距不再仅仅是能否访问强大模型的问题；而是学生、教师和机构是否知道如何将该模型转化为深入、可重复且治理良好的工作。