Sarvesh Bhardwaj并非有意颠覆美国教育。起初,他只是一位看着儿子苦苦挣扎的父亲。
即便在资源优越的学区,问题依然存在。他的长子聪明上进、立志升学,却要等上数周才能拿到作业反馈。教师们分身乏术,作文堆积如山,教学与反馈之间的延误让学习陷入停滞。
“我渐渐发现,教师给学生反馈的周期存在明显短板。” Bhardwaj说,“我当时就想,如果能用上人工智能,或许可以带来改变。”
Bhardwaj不只是一位忧心的家长,更是一名受过专业训练的计算机科学家,擅长在复杂系统中发现规律并解决问题。
2006年,他在亚利桑那州立大学(Arizona State University, ASU)富尔顿工程学院获得电气工程博士学位,并在智能分布式嵌入式应用与系统中心(IDEAS)开展研究。正是在那里,他踏入了人工智能与机器学习的早期领域。
当Bhardwaj意识到学生付出与有效反馈之间的差距越来越大时,他看到的不只是问题,更是一个亟待重构的体系。这一想法成为了Magna Education的起点。
这家快速成长的教育科技初创企业,短短几年内便斩获国内外多项荣誉:连续入选2025年和2026年《学区管理》杂志顶尖教育科技产品,荣获Corporate LiveWire年度教育科技平台奖,并参加了白宫2025年人工智能教育特别工作组会议。
公司的崛起,反映出人工智能正从实验室走向课堂的大趋势。但Magna的理念与众不同:它无意取代教师,而是为教师夺回时间。
Magna Education隶属于Studygenie集团,专注解决教育领域棘手的难题:有效、及时的学习反馈。
传统数字平台高度依赖选择题,因为大规模批阅主观题难度极高。但真正的学习,尤其是大学先修课程(Advanced Placement courses, AP)的学习,恰恰体现在作文、数据分析、数学推导与论述中。
“我们的核心是打造与评分标准完全对齐的测评体系。”Bhardwaj说,“然后完成批阅并给学生反馈:指出错在哪里,以及大学理事会实际希望你如何作答。”
这套系统不只服务学生,还会汇总全班作答情况,呈现出教师通常需要数周才能发现的规律。
“原本需要两三周批改、一个月才拿到的反馈,现在几分钟就能完成。”Bhardwaj说,“这种紧密的反馈闭环,效果截然不同。”
成果十分显著。路易斯安那州一所使用Magna开展AP课程的学校,单学期内获得满分5分的学生比例从12%飙升至35%,翻了三倍。对比往期成绩的回归分析证实,这一提升具有统计学意义,学生获得高分的概率提高了三倍以上。
进步不只局限于尖子生,整体分数分布全面上移,各个水平的学生都得到了提升。

早在创立Magna之前,Bhardwaj的研究就已极具前瞻性。在富尔顿工程学院,他在计算机增强智能学院计算机科学与工程教授Sarma Vrudhula的指导下,深耕机器学习、概率论与现实系统交叉领域。
“我们研究机器学习和人工智能时,这些概念还远未普及。”Bhardwaj说,“我们专注于贝叶斯网络、图网络,并用概率理论预测复杂系统的特性。”
这段研究经历塑造了他的思维方式,也决定了Magna的运作模式。
“我认为扎实的研究背景,能让你避免在没有核心原理支撑的情况下盲目推出产品。” 他说,“我们大量使用数据,因为我在亚利桑那州立大学接受的训练就是:用数据支撑决策,再打造真正有价值的产品。”
这种严谨也体现在Magna对负责任AI的坚持。公司不直接套用通用模型,而是与学科专家和教师紧密合作,确保评分符合既定标准。
Bhardwaj将这份理念很大程度归功于他的博士生导师。Vrudhula认为,从研究生时期的研究到如今产生的社会影响,Bhardwaj走的是一条清晰连贯的道路。
“Sarvesh始终将深刻的数学思维与强烈的使命感结合在一起。” Vrudhula说,“把严谨的研究成果用于大规模解决实际问题,他现在所做的,正是我们希望博士培养能够实现的目标。”
对Bhardwaj而言,这份指导远超技术本身。
“我从Sarma身上学到最重要的,是对数学的热爱,以及确保自己产出的成果真正高质量。” 他说,“与他共事的经历,造就了今天的我,无论是作为研究者,还是作为一个人。”
目前,加利福尼亚、俄勒冈、新泽西、路易斯安那等多州的学校都在使用Magna,公司计划进一步覆盖全美并走向国际。平台最初从AP课程起步,但长期目标更为宏大。
“我们希望拓展到K-12全学段。” Bhardwaj说,“我们已经搭建好底层架构,可以对接任何州的课程标准,快速生成相应课程与测评内容。”
Bhardwaj展望,五年后的Magna不只是一款工具,更是人工智能赋能教育的核心支柱之一。
“我们希望成为负责任地将AI用于教育的先行者。” 他说,“不是取代教师,而是赋能教师,让他们与学生建立更深的联结。”- END –
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