海亮科服推AI生涯規劃師助高一選科

選科成家庭難題

選科決策須趕在安排確定前完成，因為不同組合影響日後可報考的專業範圍與職業方向，等到填志願才發現選考科目不符，選擇便受限制。家長還要面對孩子表現不一致的困擾：生物課聽得吃力但成績好，地理課聽得明白分數卻不高。

e生涯由海亮科服推出，定位AI生涯規劃師：先了解孩子學科表現與興趣，確認家庭培養目標，再結合教育知識與地區政策梳理各選項要求；配備成長檔案，隨學業與興趣變化持續調整建議，服務範圍還延伸至興趣培養與升學規劃。

實測對話更貼身

實測對比顯示差異：孩子五年級喜歡科學課，通用AI的建議較籠統；e生涯由特長發展專家接待，從動手、觀察與驗證的角度解讀興趣，並在獲知一年預算約1萬元、又喜歡運動後，建議先集中投入無人機或機器人等科學動手方向，再配一項低成本運動作日常補充。

另一輪對話問「490分怎麼上本科」，通用AI側重安排提分任務；e生涯先圍繞國內升學討論能力提升與志願選擇，提及浙江「三位一體」綜合評價招生，追問留學意向時則切換到留學諮詢師角色，先詢問家庭預算與目標國家，再比較各申請路徑。

自建評測與標準

e生涯團隊自主制定面向生涯規劃場景的評測標準，檢查畫像信息是否收集完整、是否理解用戶真實需求，並評估專業知識準確性、規劃推理合理性與溝通服務能力，各維度按0至3分加權。r43版本一次內部評測覆蓋89個對話，以達2分為可用標準，整體可用率92.1%。

評測關注三個具體問題：關鍵條件有沒有遺漏、推薦依據能否說清、建議是否符合孩子實際。這套標準衡量的是內部測試中的諮詢表現，能否持續用於真實選科，仍要將孩子信息與專業要求、地區政策關聯起來檢驗。

知識圖譜與流程

OpenSpan將學習素養、特長培養與升學、專業、職業方向的關聯整理成自主決策全景圖，其結構源自規劃師方法論的長期積累。系統從對話提取事實形成學生畫像，按意圖分派到相應專家智能體，再調用帶觸發條件與推理約束的Skill展開諮詢，這也解釋了系統為何主動追問家庭預算與培養目標。

政策信息接入考試院、高校招辦等公開數據，設更新機制與專家審核流程，政策變動後相關知識與規則可同步更新；結構化知識關係與政策文檔結合，為建議提供可核對的依據，減少過期信息影響。

成長檔案持續跟進

孩子情況會變：高一上學期幾次考試未必反映長期表現，興趣與專業目標也可能調整。成長檔案持續記錄學業情況，結合興趣測評與家庭意向，對話中的新信息也會更新到畫像，供下次會話沿用，例如學生先喜歡科學、再嘗試編程、最後明確專業方向，這些經歷都成為後續諮詢背景。

海亮科服希望讓這類專業諮詢觸達更多家庭，基礎規劃服務免費，對難獲持續指導的縣域家庭是額外入口。從選科延伸到家庭健康與老人照護等民生場景，AI能否理解具體處境、核對條件代價並隨變化持續討論，正成為衡量其實用性的標準。