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從“給答案”到“教動腦”:這屆小學生被AI教會主動思考 焦點資訊

評論

西風 發自 凹非寺


(相關資料圖)

量子位 | 公眾號 QbitAI

“媽,這題怎么做?”

這個在有娃家庭中再熟悉不過的聲音,如今正迎來AI給出的全新答案。

眼下,各種學習App、智能學習硬件層出不窮——

ChatGPT上線了學習模式;谷歌推出了“Learn Your Way”教育工具;美國得州有私立學校還要求學生每天花兩小時和AI助手一起學習……

AI+教育的浪潮,確實已經洶涌而來。

然而,火熱浪潮之下,問題也在顯現:

當前大多數AI教育產品仍停留在授人以魚的層面。它們的本質是效率工具 ,追求“快”——快速響應、快速批改、快速給出標準答案,但沒有解決“會”和“懂”的核心痛點。

學生遇到難題,AI直接給出答案,看似解決了問題,實則掩蓋了思維過程的缺失。久而久之,學生容易陷入一聽就會、一做就廢和盲目刷題的循環。

那么,授人以漁的AI教育應該是什么樣子?

超擬人交互AI老師

行業的演進,比我們感知到的可能更快。

最近教育圈就出現了這么一款大火的AI產品,它已經從被動應答的“工具”,進化成了能主動引導、完成教學閉環的“師者”。

它就是學而思學習機T4所搭載的“小思AI1對1”。

基于多模態感知能力,它能夠同時看懂紙上筆跡、聽懂學生表達,并能以自然語言進行實時講解與引導,形成更接近真人教學的互動體驗。

話不多說,一起來看看這位AI老師究竟有何本領。

只需輕輕拍拍“頭”,即可喚醒。

當孩子遇到錯題或是不會的問題,把試卷放在它面前,說一句“第XX題我不會做”,或直接指著題目說“這題我不會”,小思就能立即聽懂/看見,精準識別題目并開始講解。

劃重點,講解過程不再是直接給出解析或是答案,而是真的會像1對1真人輔導老師一樣,一步步引導孩子動腦思考,帶孩子自主完成解題。

可以看到,小思在講解時用到了一種新型方式——紙屏互動。

它會先讓孩子拿出草稿紙,然后引導他們將每個解題步驟親手寫在紙上。

每寫一步,小思都會實時識別并批改;若有錯誤,會立刻指出問題所在,耐心講解原因與正確思路。

在講解過程中,小思能做到一題多解,會根據孩子所處的學段,選用相應的解題方法。它還會在題目上圈劃關鍵信息,引起孩子注意,這與學校課堂中老師強調的“細讀題目、圈出重點”如出一轍。

即便孩子書寫不夠工整,或在紙上“東一句、西一句”,又或是草稿紙上原本已有字跡,小思依然能夠精準分辨出剛寫下的步驟,理解上下文邏輯。

當整道題講解完成后,小思還會對題目進行整體回顧與重點總結,幫助孩子真正理解這一類題型的解題思路與方法,從而實現真正意義上的智能化輔導閉環。

這種方式徹底改變了學生與學習機的互動方式,從單向的看和聽,轉變為動手寫、實時改、雙向互動的沉浸式學習。它不再是把答案塞給學生,而是把思考的過程還給了學生。

而這位AI老師的能力還遠不止于此。

上個月,特斯拉前AI總監、OpenAI創始成員、現在正在全職搞教育的AI大神AndrejKarpathy在一次專訪中提到,他們“想做的是一種真正的導師體驗”。

他以自己學習韓語的過程為例:最開始是自學;后來報了一個十幾人的小班;最后換成了1對1的導師輔導。他發現,好的導師能迅速判斷他的知識水平,提出恰到好處的問題。

Karpathy認為,當下即便是非常優秀的LLM也做不到這一點,而好的導師卻可以。

就這點來看,只能說,現在咱國內的AI學習機已經能做到了。

小思在1對1輔導時,會采用個性化教學方案。

如果孩子在解題中持續出錯,小思會靈活地轉換思路、變換提問角度,從不同側面試圖撬動孩子的思維。多次引導仍未奏效,它會判斷學生認知負荷已達到臨界點,主動調整教學節奏,確保核心概念能得以傳遞,教學流程能夠順利走完。

它還能在孩子學習過程中時刻關注其行為并給予反饋,比如提醒孩子坐姿要端正、專心聽講、認真做題;通過情緒感知技術,能夠捕捉孩子的情緒變化,在恰當的時候送上鼓勵或祝賀。

小思還會將孩子的情緒總結生成家長報告,推送到家長的手機上,讓家長可以關注到孩子的興趣、情緒、成長變化。

另外,當孩子和小思一起學習時,它會自動構建專屬每個孩子的動態學情圖譜,并基于行為模型生成個性化學習規劃,讓教學從“千人一面”走向“千人千面”。

孩子在學校完成的習題或試卷,也能通過拍照上傳,讓小思持續跟蹤學情,進行動態診斷與精準反饋。

以備考為例,這段時間學生往往需要做大量試卷刷題。而當你將試卷交給“小思”,它就能根據學習數據,自動篩選出學生的薄弱環節,優先呈現易錯題型與未掌握題型。

總結來說,學生課后學習的三個關鍵環節——練習后用AI批改、錯題用AI講解、AI根據學習畫像進行推薦——在學而思學習機T4的“小思AI1對1”中,已經形成了一個完整的環環相扣的學習體系。

據學而思相關產品負責人介紹:

小思AI1對1不僅是行業領先推出的軟硬一體超擬人交互AI老師,也是學習機行業領先多模態交互智能體。搭載了“小思AI1對1”學而思學習機T4,更是行業內少有的能做到紙屏互動、分步驟批改加講解的學習機。

而學而思能夠率先做到這些,并非偶然。

軟硬一體原生派,自研主導

這背后,是一條由軟硬一體與自研主導共同構筑的、難以被快速復制的AI原生派護城河。

當前,在AI+教育方向上,業內大致形成了三種主要技術路徑:

  • 以大模型為核心的開放平臺服務,聚焦模型能力本身,不直接落地面向C端的教育產品;

  • 將AI能力嵌入教學App,用于題庫、批改、口語陪練等功能模塊;

  • 軟硬一體化,通過自研模型與專屬硬件深度融合,構建原生AI老師。

學而思在第三條路徑上布局較早,團隊認為:

盡管強大的云端大模型是AI老師的“智慧核心”,但要實現真正媲美甚至超越真人教學的原生AI老師體驗——即具備低延遲、多模態、沉浸式交互和深度個性化能力的教學形態——軟硬一體化的實現路徑是必然選擇。

基于這一判斷,學而思最新自研的T系列學習機成為AI老師的物理載體。前置的高清攝像頭能看清學生在紙上的每一處演算筆跡;內置的傳感器與算法則構成了其視覺神經系統,使之能實現低延遲的紙屏同步與多模態交互。

另外,AI老師的能力邊界,包含兩個維度,一方面在于解題準確性,另一方面在于講題能力。前者是客觀過程,講求邏輯與答案的正確;后者則是主觀過程,體現教學設計與啟發式講解的水平。

首先,在解題環節,學而思依托自研的“九章大模型”(MathGPT),承擔全學科解題、應用題批改、作文批改、AI分步講解等任務。

該模型在中國信通院組織的首輪教育大模型評估中,通過了教育大模型5級與教育智能體4+級雙項最高級別認證,能力獲國家級權威背書。

在此基礎上,學而思AI老師采用“雙模型”架構,引入業內領先通用大模型DeepSeek以增強開放對話與邏輯推理能力。

當下這類“垂直模型+通用模型”協同方案也正在成為教育AI的新趨勢——垂直模型保障專業精度,通用模型擴展交互與邏輯推理能力。

其次,在講題環節,AI的表現取決于其是否具備教學思維。

據悉,學而思將二十余年教研團隊積累的授課經驗、解題策略與課堂互動邏輯數據,系統性地“注入”到大模型中,使AI逐步掌握教學思維與啟發邏輯,具備“如何教”的能力,而不僅僅是“如何答”。

最后,教育場景對AI系統的安全性要求尤為嚴格。

學而思貫穿全鏈路的自研體系,正為安全與可靠性提供了保障。

學而思團隊介紹道,在內容安全層面,學而思AI老師出的題目的都有真人審核,在特定關鍵環節甚至設有“三輪審核”機制,并由集團級安全中臺提供最終保障。在數據與隱私安全上,學習機內部建立了數據防控與權限管理機制。

自研技術棧還能精準約束AI行為,比如題目講解時以標準答案和解析規范模型,自研意圖理解模塊搭配可插拔調度的大模型保障專業準確。從在線實時攔截到離線全量復審,安全機制覆蓋全流程,保障端到端安全。

綜合來看,業內AI教學系統的演進,正在經歷從“答題工具”到“AI學伴”再到“AI老師”的過程。

通往“完全體”之路

當AI技術浪潮席卷各行各業,教育領域也正迎來一場深層變革。這場變革早已跳出單一教學產品的功能修補,而是向著重構教學模式、拓展學習邊界的方向突圍。

整個行業都在探索,AI深度融入教育場景,究竟會帶來哪些顛覆性改變?而能真正適配教育本質的AI老師,又將是什么樣的形態?

在今年的云棲大會上,學而思CTO田密對標自動駕駛L1-L5分級,提出了AI老師的L1-L5。

其核心衡量標準頗為直接:AI能在多大程度上替代傳統書桌旁的課外輔導角色。

L5即實現完全取代真人輔導的“AI托管”。

這不僅是學而思的技術路線圖,某種程度上也體現出整個AI教育賽道可能的技術終局。

按照這一標準衡量,學而思學習機中的AI老師能力目前已經一只腳邁入了L3階段。

具體表現為,在題目講解這一核心場景中,系統已經實現了多模態交互+個性化引導,同時將引導+實時批改與自適應講解等能力串聯,形成相對完整的系統化學習鏈條。

實際上,小思全學習機可以自由調度的AI能力,有七十多種。

業內有觀點認為,現階段AI老師要想做得更好,得在三個方面持續推進:

  • 教學能力:持續優化AI老師本身的批改、講題、診斷規劃等能力。

  • 認知理解能力:通過匯聚更多學習數據,構建更清晰的數字化學習系統,實現對孩子的深度認知。

  • 交互能力:持續推進多模態迭代,實現更自然的擬人交互。

長期來看,學習機有望突破現有形態,向具備教育感知與情感交互的陪伴式機器人演進。

學生是有血有肉的人,教育的目的是為了激發和引導他們的自我發展之路。學而思的實踐提供了一種人機協同的引導式教學新思路。當AI承擔起知識傳授中標準化的工作,便為真人教師留出了更多進行情感關懷、創造力激發和人格塑造的空間。

盡管當下的技術發展與完全體AI老師仍有距離,但行業沿著多模態個性化的技術鏈條持續突破,或許正在接近古希臘哲學家蘇格拉底曾提出的理想——

“教育不是灌輸,而是點燃火焰”。

標簽: 學而思 教學 動腦 主動 小思 教育 過程

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