西风 发自 凹非寺
(资料图)
量子位 | 公众号 QbitAI
“妈,这题怎么做?”
这个在有娃家庭中再熟悉不过的声音,如今正迎来AI给出的全新答案。
眼下,各种学习App、智能学习硬件层出不穷——
ChatGPT上线了学习模式;谷歌推出了“Learn Your Way”教育工具;美国得州有私立学校还要求学生每天花两小时和AI助手一起学习……
AI+教育的浪潮,确实已经汹涌而来。
然而,火热浪潮之下,问题也在显现:
当前大多数AI教育产品仍停留在授人以鱼的层面。它们的本质是效率工具 ,追求“快”——快速响应、快速批改、快速给出标准答案,但没有解决“会”和“懂”的核心痛点。
学生遇到难题,AI直接给出答案,看似解决了问题,实则掩盖了思维过程的缺失。久而久之,学生容易陷入一听就会、一做就废和盲目刷题的循环。
那么,授人以渔的AI教育应该是什么样子?
超拟人交互AI老师
行业的演进,比我们感知到的可能更快。
最近教育圈就出现了这么一款大火的AI产品,它已经从被动应答的“工具”,进化成了能主动引导、完成教学闭环的“师者”。
它就是学而思学习机T4所搭载的“小思AI1对1”。
基于多模态感知能力,它能够同时看懂纸上笔迹、听懂学生表达,并能以自然语言进行实时讲解与引导,形成更接近真人教学的互动体验。
话不多说,一起来看看这位AI老师究竟有何本领。
只需轻轻拍拍“头”,即可唤醒。
当孩子遇到错题或是不会的问题,把试卷放在它面前,说一句“第XX题我不会做”,或直接指着题目说“这题我不会”,小思就能立即听懂/看见,精准识别题目并开始讲解。
划重点,讲解过程不再是直接给出解析或是答案,而是真的会像1对1真人辅导老师一样,一步步引导孩子动脑思考,带孩子自主完成解题。
可以看到,小思在讲解时用到了一种新型方式——纸屏互动。
它会先让孩子拿出草稿纸,然后引导他们将每个解题步骤亲手写在纸上。
每写一步,小思都会实时识别并批改;若有错误,会立刻指出问题所在,耐心讲解原因与正确思路。
在讲解过程中,小思能做到一题多解,会根据孩子所处的学段,选用相应的解题方法。它还会在题目上圈划关键信息,引起孩子注意,这与学校课堂中老师强调的“细读题目、圈出重点”如出一辙。
即便孩子书写不够工整,或在纸上“东一句、西一句”,又或是草稿纸上原本已有字迹,小思依然能够精准分辨出刚写下的步骤,理解上下文逻辑。
当整道题讲解完成后,小思还会对题目进行整体回顾与重点总结,帮助孩子真正理解这一类题型的解题思路与方法,从而实现真正意义上的智能化辅导闭环。
这种方式彻底改变了学生与学习机的互动方式,从单向的看和听,转变为动手写、实时改、双向互动的沉浸式学习。它不再是把答案塞给学生,而是把思考的过程还给了学生。
而这位AI老师的能力还远不止于此。
上个月,特斯拉前AI总监、OpenAI创始成员、现在正在全职搞教育的AI大神AndrejKarpathy在一次专访中提到,他们“想做的是一种真正的导师体验”。
他以自己学习韩语的过程为例:最开始是自学;后来报了一个十几人的小班;最后换成了1对1的导师辅导。他发现,好的导师能迅速判断他的知识水平,提出恰到好处的问题。
Karpathy认为,当下即便是非常优秀的LLM也做不到这一点,而好的导师却可以。
就这点来看,只能说,现在咱国内的AI学习机已经能做到了。
小思在1对1辅导时,会采用个性化教学方案。
如果孩子在解题中持续出错,小思会灵活地转换思路、变换提问角度,从不同侧面试图撬动孩子的思维。多次引导仍未奏效,它会判断学生认知负荷已达到临界点,主动调整教学节奏,确保核心概念能得以传递,教学流程能够顺利走完。
它还能在孩子学习过程中时刻关注其行为并给予反馈,比如提醒孩子坐姿要端正、专心听讲、认真做题;通过情绪感知技术,能够捕捉孩子的情绪变化,在恰当的时候送上鼓励或祝贺。
小思还会将孩子的情绪总结生成家长报告,推送到家长的手机上,让家长可以关注到孩子的兴趣、情绪、成长变化。
另外,当孩子和小思一起学习时,它会自动构建专属每个孩子的动态学情图谱,并基于行为模型生成个性化学习规划,让教学从“千人一面”走向“千人千面”。
孩子在学校完成的习题或试卷,也能通过拍照上传,让小思持续跟踪学情,进行动态诊断与精准反馈。
以备考为例,这段时间学生往往需要做大量试卷刷题。而当你将试卷交给“小思”,它就能根据学习数据,自动筛选出学生的薄弱环节,优先呈现易错题型与未掌握题型。
总结来说,学生课后学习的三个关键环节——练习后用AI批改、错题用AI讲解、AI根据学习画像进行推荐——在学而思学习机T4的“小思AI1对1”中,已经形成了一个完整的环环相扣的学习体系。
据学而思相关产品负责人介绍:
小思AI1对1不仅是行业领先推出的软硬一体超拟人交互AI老师,也是学习机行业领先多模态交互智能体。搭载了“小思AI1对1”学而思学习机T4,更是行业内少有的能做到纸屏互动、分步骤批改加讲解的学习机。
而学而思能够率先做到这些,并非偶然。
软硬一体原生派,自研主导
这背后,是一条由软硬一体与自研主导共同构筑的、难以被快速复制的AI原生派护城河。
当前,在AI+教育方向上,业内大致形成了三种主要技术路径:
以大模型为核心的开放平台服务,聚焦模型能力本身,不直接落地面向C端的教育产品;
将AI能力嵌入教学App,用于题库、批改、口语陪练等功能模块;
软硬一体化,通过自研模型与专属硬件深度融合,构建原生AI老师。
学而思在第三条路径上布局较早,团队认为:
尽管强大的云端大模型是AI老师的“智慧核心”,但要实现真正媲美甚至超越真人教学的原生AI老师体验——即具备低延迟、多模态、沉浸式交互和深度个性化能力的教学形态——软硬一体化的实现路径是必然选择。
基于这一判断,学而思最新自研的T系列学习机成为AI老师的物理载体。前置的高清摄像头能看清学生在纸上的每一处演算笔迹;内置的传感器与算法则构成了其视觉神经系统,使之能实现低延迟的纸屏同步与多模态交互。
另外,AI老师的能力边界,包含两个维度,一方面在于解题准确性,另一方面在于讲题能力。前者是客观过程,讲求逻辑与答案的正确;后者则是主观过程,体现教学设计与启发式讲解的水平。
首先,在解题环节,学而思依托自研的“九章大模型”(MathGPT),承担全学科解题、应用题批改、作文批改、AI分步讲解等任务。
该模型在中国信通院组织的首轮教育大模型评估中,通过了教育大模型5级与教育智能体4+级双项最高级别认证,能力获国家级权威背书。
在此基础上,学而思AI老师采用“双模型”架构,引入业内领先通用大模型DeepSeek以增强开放对话与逻辑推理能力。
当下这类“垂直模型+通用模型”协同方案也正在成为教育AI的新趋势——垂直模型保障专业精度,通用模型扩展交互与逻辑推理能力。
其次,在讲题环节,AI的表现取决于其是否具备教学思维。
据悉,学而思将二十余年教研团队积累的授课经验、解题策略与课堂互动逻辑数据,系统性地“注入”到大模型中,使AI逐步掌握教学思维与启发逻辑,具备“如何教”的能力,而不仅仅是“如何答”。
最后,教育场景对AI系统的安全性要求尤为严格。
学而思贯穿全链路的自研体系,正为安全与可靠性提供了保障。
学而思团队介绍道,在内容安全层面,学而思AI老师出的题目的都有真人审核,在特定关键环节甚至设有“三轮审核”机制,并由集团级安全中台提供最终保障。在数据与隐私安全上,学习机内部建立了数据防控与权限管理机制。
自研技术栈还能精准约束AI行为,比如题目讲解时以标准答案和解析规范模型,自研意图理解模块搭配可插拔调度的大模型保障专业准确。从在线实时拦截到离线全量复审,安全机制覆盖全流程,保障端到端安全。
综合来看,业内AI教学系统的演进,正在经历从“答题工具”到“AI学伴”再到“AI老师”的过程。
通往“完全体”之路
当AI技术浪潮席卷各行各业,教育领域也正迎来一场深层变革。这场变革早已跳出单一教学产品的功能修补,而是向着重构教学模式、拓展学习边界的方向突围。
整个行业都在探索,AI深度融入教育场景,究竟会带来哪些颠覆性改变?而能真正适配教育本质的AI老师,又将是什么样的形态?
在今年的云栖大会上,学而思CTO田密对标自动驾驶L1-L5分级,提出了AI老师的L1-L5。
其核心衡量标准颇为直接:AI能在多大程度上替代传统书桌旁的课外辅导角色。
L5即实现完全取代真人辅导的“AI托管”。
这不仅是学而思的技术路线图,某种程度上也体现出整个AI教育赛道可能的技术终局。
按照这一标准衡量,学而思学习机中的AI老师能力目前已经一只脚迈入了L3阶段。
具体表现为,在题目讲解这一核心场景中,系统已经实现了多模态交互+个性化引导,同时将引导+实时批改与自适应讲解等能力串联,形成相对完整的系统化学习链条。
实际上,小思全学习机可以自由调度的AI能力,有七十多种。
业内有观点认为,现阶段AI老师要想做得更好,得在三个方面持续推进:
教学能力:持续优化AI老师本身的批改、讲题、诊断规划等能力。
认知理解能力:通过汇聚更多学习数据,构建更清晰的数字化学习系统,实现对孩子的深度认知。
交互能力:持续推进多模态迭代,实现更自然的拟人交互。
长期来看,学习机有望突破现有形态,向具备教育感知与情感交互的陪伴式机器人演进。
学生是有血有肉的人,教育的目的是为了激发和引导他们的自我发展之路。学而思的实践提供了一种人机协同的引导式教学新思路。当AI承担起知识传授中标准化的工作,便为真人教师留出了更多进行情感关怀、创造力激发和人格塑造的空间。
尽管当下的技术发展与完全体AI老师仍有距离,但行业沿着多模态个性化的技术链条持续突破,或许正在接近古希腊哲学家苏格拉底曾提出的理想——
“教育不是灌输,而是点燃火焰”。
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