2025年第四季度，数字教育领域的消费投诉持续暴露出行业在服务质量与用户权益保护方面的深层次问题。本季度用户投诉的核心焦点高度集中在“退款难”上，该问题占比超过投诉总量的一半，反映出部分平台在合同履行和售后服务上存在严重短板。此外，虚假宣传、网络欺诈、售后服务缺失以及霸王条款等问题也极为突出。
在此背景下，2026年1月6日，依据网络消费纠纷调解平台“电诉宝”2025年四季度受理的全国数字教育类平台纠纷案例大数据，“一带一路”TOP10 影响力社会智库网经社电子商务研究中心例行发布了《2025年Q4数字教育消费投诉数据与典型案例报告》，为消费者分析数字教育行业信任痛点。
数字教育十大典型投诉案例发布
四季度，教育部在系列新闻发布会上，对同年5月发布的《中国智慧教育白皮书》中提出的“四个未来”构想进行了详细解读，明确了发展路径。
在“智慧教育元年”的背景下，中国教育数字化正从扩大覆盖面向提升质量、从资源集成向生态构建的深刻转变。
然而，在职业培训等领域，退款问题、虚假促销、网络欺诈等是消费者投诉的重灾区。例如，“先学后付”模式下的退费周期可能很长，课程质量与宣传不符等问题也加剧了消费信任危机。四季度数字教育领域的问题，已从早期的资源覆盖不足，转向更深层的应用质量、生态协同和规范发展挑战。其核心矛盾是技术迭代的高速度与教育育人长效性之间的失衡。
在此背景下，2026年1月6日，依据网络消费纠纷调解平台“电诉宝”2025年四季度受理的全国数字教育类平台纠纷案例大数据，“一带一路”TOP10 影响力社会智库网经社电子商务研究中心例行发布了《2025年Q4数字教育消费投诉数据与典型案例报告》，为消费者分析数字教育行业信任痛点。
全国数字教育平台消费评级榜
在“2025年Q4全国数字教育平台消费评级榜”中，赛优教育通获“建议下单”评级；帮考网获“谨慎下单”评级；尚德机构、常青藤爸爸获“不予评级”；嗨学网、一只船教育、中安建培获“不建议下单”评级。
中安建培 一只船教育 尚德机构位列投诉榜前十
根据“电诉宝”2025年第四季度受理的中国数字教育领域用户有效投诉显示，入选投诉榜TOP10的依次为：中安建培、一只船教育、尚德机构、帮考网、常青藤爸爸、赛优教育、嗨学网、网易云课堂、沪江网校、潭州教育。
排名11-20 名的依次为：VIPKID、对啊网、恒企教育、帮考教育、正保会计网校、小叶子陪练、环球网校、深海教育、高教通、英语流利说；
排名21-30 名的依次为：中职通、中公教育、高教通、芸学教育、聚力成师教育、腾讯课堂、众趣教育、51Talk、伴鱼少儿英语、阿卡索外教网、聚才木羽；
排名31-36名的依次为：菲尔莱、掌门1对1、武汉聚师在线教育、猿辅导、明世在线、大鹏教育。
退款 网络欺诈等乱象横生
据“电诉宝”显示，2025年第四季度全国数字教育用户投诉问题类型有：退款问题占比最高，达71.26%；其次为虚假宣传，占比6.9%；排在第三的是售后服务，占比5.75%。此外，还有网络诈骗、霸王条款、发货问题、任意仅退款等问题。
同时，“电诉宝”受理投诉用户聚集地区排在前三的依次是广东省（13.79%）、 河南省（9.20%）、山东省（8.05%）。
据“电诉宝”显示，数字教育2025年第四季度男性用户投诉比例为51.72%，女性用户投诉比例为48.28%。
据“电诉宝”显示，2025年第四季度数字教育投诉金额分布主要集中在5000-10000 元（25.29%）10000 元以上（22.99%）、1000 元-5000 元（18.39%）、100-500 元（5.75%）、500-1000 元（2.30%）、0-100 元（1.15%）、未选择金额（22.99%）。
赛优教育 中安建培 尚德机构等入选四季度数字教育十大典型投诉案例
在数字教育消费领域，据“电诉宝”受理用户维权案例，我们从中选取十大 典型投诉案例，涉及赛优教育、中安建培、尚德机构、对啊网、常春藤爸爸、高顿教育、帮考网、腾讯课堂、一只船教育、VIPKID。
附：
1.相关报告
《2025年Q4电子商务用户体验与投诉数据报告》
2.报告评级原理
综合指数=平台回复率*0.5+回复时效性*0.3+用户满意度/10*0.2。
平台回复率：平台移交给被投诉电商用户投诉，被投诉电商的有效回复率。
回复时效性：平台回复时间小于72小时为1.0，回复时间大于72小时且小于120小时为0.6，回复时间大于120小时为0。
用户满意度：10分满分制，数据只截取已评分的用户投诉，未评分的用户投诉将不纳入满意度数据基数的统计。
评级划分由综合指数高低决定，不建议下单∈[0,0.4)，谨慎下单∈[0.4,0.75)，建议下单∈[0.75,1.0]。对未入驻或未取得售后联系方式的电商平台“不予评级”。
由于投诉量的多少与平台的市场占有率有直接关联，故投诉量不列入评级统计范畴。
本榜单所有数据均由系统后台根据各网络消费平台上述行为，依据上述模型算法自动生成，不受任何人工因素影响。