用 AI 做中高考备考，才叫真正降维打击

有一个之前的好朋友来找我付费咨询，想给自己的机构和娃用 AI 做高考的备考规划。

说白了就是想弯道超车。

我说行，试试用 Claude Code 搭一个备考 agent。

01

第一步不是做题。

我让它先当教研 agent——从命题的一手信息开始。命题组核心专家的讲座和论文、课程标准原文、教育部考试院的官方评析、国家层面的政策文件，全部放进去分析。

然后从顶层命题逻辑开始，一层一层往下拆。题型怎么演变、演变的底层逻辑是什么、出题机制是什么、选项怎么造、干扰项怎么设。

33 套真题。某个题型几百道题，逐题归类。不是抽样，是全量。

教研吃透了，再翻过来做备考 agent——根据分析结果和学生的个人信息，给学生定策略、抓重点、做针对性训练。

它做出来几份深度内参，我一页一页看了。

怎么说呢。

教研水平保守一点说吊打 99.9 % 的一线老师。

大部分教研员也很难做到这个程度。

不是能力的问题，是信息量的问题——普通教研员手里不会同时有命题者的学术论文，讲座原话、课标原文、十年高考全量数据的横向纵向深度分析、还有教育部的顶层设计文件，更不太可能把这些拉通整合在一起。

但 AI 可以。

02

我 2023 年就开始用 GPT-4 拆考试玩（毕竟咱是教育测评专业毕业的嘛）。那时候就觉得惊喜——从教学测评的角度看，它抓的点确实准。

但那时候更像是「嗯，有点意思」。

现在？直接降维打击。

你想想这意味着什么。

现在能用上这些 AI 底座的无论是学生还是老师，和用不上的，完全不在一个宇宙。

一边是一个学生拿着最顶尖的智能体做备考——身边相当于坐了一个读过所有命题论文、吃透十年真题、随时做全量数据分析的教研组。且这个教研组还懂你（会放入学生的做题数据和个人兴趣爱好数据）。

一边是另一个学生还在刷五三，听机构老师不知道哪里来的二手信息。

这个差距，不是靠努力能补的。

03

本质上，只要是标准化考试，都可以这样被拆解。中考、高考、考研、雅思托福——逻辑是一样的。

短期看，我们靠这个确实能弯道超车，实现所谓的降维打击。

但往远了想——当越来越多的人醒悟过来，开始用起来，又变成另一种形式的分数通胀。

以及，当 AI 可以把任何一场标准化考试解构到现在这个地步，那这套测评体系本身，还站得住吗？

在 AI 时代到底应该如何去「测评」一个人？或许是否还有必要去「测评」一个人……

所有的标准化测评，是否应该推翻重来？

旧的秩序不被解构，新的秩序无法重生。

END

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