AI 在教育中的最大價值，是以低成本提供高質(zhì)量的一對一教育體驗。
作者｜張鵬
編輯｜Li Yuan鄭玄
2024 年，是學習平板這個品類集中爆發(fā)的一年。
這個曾被視作「平板替代品」的品類，終于在逐漸脫離「和 iPad 有什么區(qū)別」的質(zhì)疑，隨著 AI 技術(shù)的持續(xù)進展，一步步朝著「1v1 數(shù)字老師」演進。
而在這一輪熱潮中，小猿學練機的成長格外搶眼：小猿學練機在 2024 年 12 月銷量突破百萬臺，登頂單品銷量行業(yè)第一，成為中國學習平板中增長最快的產(chǎn)品。
2025 年年初 DeepSeek 的火爆，重塑了教育行業(yè)。2025 年 4 月，猿輔導集團也發(fā)布了他們的新一代產(chǎn)品，深度融合了猿輔導集團自研「猿力大模型」和 DeepSeek 的小猿 AI 學習機。
猿輔導集團表示，這一代的 AI 學習機基于更強的推理能力，能夠基于孩子在學校的試卷內(nèi)、學習機的練習題上、和 AI 的對話等多觸點，綜合判斷孩子的學習情況，給出更好的學習建議，不再是傳統(tǒng)依賴知識圖譜的刷題機器。
AI，會是教育最先閃光的地方嗎？
「因材施教」是從孔子時代就被提出的理想，但直到今天，我們才真正擁有了讓每個孩子匹配「一對一老師」的技術(shù)可能。這不僅是一次產(chǎn)品革新，更是教育模式的重構(gòu)。
在這一輪變革中，先行者們要如何定義 AI 教育產(chǎn)品的形態(tài)？猿輔導集團又如何看待 AI 技術(shù)為教育帶來的底層重構(gòu)？DeepSeek 推理模型的引入，又會如何改變 AI 教育的進化路徑？
我們找到了猿輔導集團副總裁王向東，與他聊了聊這一切。
01
教育的本質(zhì)沒有變化，
我們只是離一對一越來越近了
張鵬：2023 年 5 月，猿輔導第一次推出了小猿學練機這款學習硬件，主打墨水屏和學練一體化，當時怎么想到要做這樣一款產(chǎn)品？
王向東：我們業(yè)務線最初主要做軟件。旗下有小猿口算，小猿搜題，猿題庫等一系列軟件，之前并沒有太多硬件的涉獵。軟件當時其實已經(jīng)做到很大用戶量了，也已經(jīng)可以在手機上給用戶提供很便捷的學習方式。但其實用戶原有的學習的模式和交互的方式并未改變，還是學校所有的課本、教輔、練習冊、試卷的基礎上，依賴于識別、語音理解，最終給用戶內(nèi)容，內(nèi)容是各大公司用自己的資源、人力加進去堆出來的。
我們看到市面上也有各種各樣的學習產(chǎn)品誕生，但是這些東西都是很輔助性的。比如詞典筆，它更多是掃一個詞，查一個詞的意思，這些產(chǎn)品只是解決了學習過程中一些非常局部的小問題。
我們覺得，學習產(chǎn)品仍然有成體系化思考的空間，有不只是簡單地在原有體系中打補丁的空間。
當時學練機誕生的初心，就是在探索未來會不會存在一種更數(shù)字化的學習方式，這種數(shù)字化學習方式它其實跳脫了紙和筆，能夠有數(shù)字化的學習內(nèi)容、數(shù)字化的學習行為和數(shù)字化的學習數(shù)據(jù)，不再依賴于要用一個手機去拍什么東西，直接通過數(shù)字化的方式去學習，就能完成整個學習閉環(huán)。
它的大出發(fā)點是基于這個邏輯，我們當時就考慮到，可能一年不行，兩年不行，甚至三年不行。但 5 到 10 年，我們認為這是一個有可能成型的，基于教育學習上對現(xiàn)有的學習方式有變革、有革新的一個東西。
一方面基于趨勢性去考慮，另一方面，我們原有的內(nèi)容資源的構(gòu)建和累積上，其實是有基礎能夠轉(zhuǎn)向數(shù)字化的。當時我們的軟件背后，都是數(shù)字化的、模塊化的和基于知識有能力突破的數(shù)據(jù)。只在手機上，其實呈現(xiàn)的并不多。
走向未來，我們認為它應該能有一個設備，作為更好的載體，把我們的綜合能力系統(tǒng)性地呈現(xiàn)給用戶，能夠包括各種各樣數(shù)字版權(quán)的內(nèi)容，各種各樣的工具軟件，綜合地提供給用戶一個解決的方案。我們的學練機是我們最早的產(chǎn)品，剛開始把這些綜合的部分整合一部分進去。
張鵬：上一代產(chǎn)品的產(chǎn)品名是學練機，為什么是學練機而不是學習機？當時是怎么思考的？
王向東：我們拆分了孩子日常學習的三大環(huán)節(jié)，學練測。
在上課的環(huán)節(jié)全部都是學，老師不斷輸入。課后會布置作業(yè)，或者在課上會給很多作業(yè)，完成練習。測是在學校里有一次考試，總結(jié)整體學習的過程是否達到了我想要的結(jié)果。
在這三個步驟中，我們發(fā)現(xiàn)，在學校的學習過程中，每個孩子面對老師的時間是相同的，學習內(nèi)容也是相同的，為什么后面大家水平有高有低？除了超前學習的情況，其實最大的差異在于「練」。
「練」的環(huán)節(jié)，也是原有的教育環(huán)節(jié)中，做的并不高效的一個環(huán)節(jié)：第一，所有人的練習內(nèi)容是統(tǒng)一的，因為在學校的練習，幾乎不存在個性化。第二，家長在「練」這個事情上，其實是沒有什么太多的可介入空間，因為他也不知道給孩子練習什么才符合孩子的學習。即使是在線下報個小班課，小班課的作業(yè)，可能也是針對這個班型的進度布置的作業(yè)。
「練」這個解決方案其實一直解決的不好，而且家長會把市場上所有的教輔都買一遍，但是一個學期下來，真正寫的就是這兩本，剩下的都在那兒堆著，并不是一個對孩子真正高效的練習邏輯。
同時練習本身又是一個非常高頻并且剛需，具備非常強的可復制化的場景。它應該是一個完全千人千面，讓大家在不同的時間點解決自己需求的一個產(chǎn)品。
所以，一個是未來的趨勢，一個是高頻的場景，這兩者結(jié)合，我們選硬件、選產(chǎn)品和軟件的形態(tài)，誕生了學練機這樣一個產(chǎn)品。
張鵬：這一代我們推出的是 AI 學習機，不再是學練機。這一代產(chǎn)品的出發(fā)點是不是有些不同？
王向東：我們一直想提供一個綜合的一體化的學習產(chǎn)品。我們一直覺得教育是有一個終極形態(tài)的。這個終極形態(tài)大概率會是類真人的一對一。一對一是因材施教，我隨時對你的學情有關(guān)注有了解，我給你接下來的學習進行規(guī)劃，這是最高效的。
我們最早是 2022 年思考這個問題，在當時那個基礎條件下——ChatGPT 2022 年年底才有一些水花，如果想做成我們想要的一體化學習方案，當時 AIGC 的內(nèi)容不夠強。想做一個真正的學習機，需要的內(nèi)容太海量了。你的科目、學段、學習知識點能力同步這些東西，每一個都是非常細小的，加在一起卻是一個非常龐大的數(shù)據(jù)集。這個龐大數(shù)據(jù)集完全靠自己去構(gòu)建，用那種傳統(tǒng)的 AI 標注的方式是實現(xiàn)不了的。所以在那個時間點，我們就先以一種比較簡單的，就基于你的知識模塊的方式先定義到學練機上。
而過去一年，大模型有了巨大的變化，2023 年大模型和現(xiàn)在的大模型相比，成本大概是降了八九百倍，性能每一年大概會相對前一年提升 40%、50%。從去年的下半年到年底，DeepSeek 出來以后，大模型的技術(shù)的確進入到了一個可實用，并且成本可接受的一個價值創(chuàng)新點的階段。
我們意識到，成套的一體化學習方案在成本和內(nèi)容質(zhì)量上都已具備可行性，我們才開始選擇做一個 AI 學習機。在我們的學習機里面，我們強調(diào)一體化的診學練，我們不會說一開始就讓你做題或者看視頻，我們會先分析你的學習狀況。
就好像你看到了沒有一個英語老師上來說，「孩子我們明天上什么課？」，你的英語老師一定是說「你把你學校的試卷給我看一下，把你們的進度告訴我一下，把你們的練習題告訴我一下」，他會根據(jù)這些內(nèi)容，判斷你當前的能力水平和學習階段，再去給你確定應該做什么題，學習什么內(nèi)容，我要讓你跟著我的每一個課程節(jié)奏一起去往下走。所以我們期望我們的學習機，這套診學練的閉環(huán)，完全參照一個一對一的老師能夠?qū)崿F(xiàn)的邏輯去提供給孩子這樣的服務。
張鵬：這一代的產(chǎn)品形態(tài)也發(fā)生了變化，是一個平板加上打印機的形態(tài)。這樣的產(chǎn)品形態(tài)是怎么設計出來的？
王向東：其實它不僅是打印機，更是一個智能基座。硬件的形態(tài)定義要更早于 DeepSeek 大模型出來這一波。2023 年我們就確定了要做這個形態(tài)的虛擬老師。
我們會思考一對一的老師，到底應該具有哪些能力。一個真正的一對一老師，要通過他的眼睛、耳朵和嘴巴，來觀察這個孩子的學習狀況。
眼睛，能夠看出來孩子是否分心了，他在這個時間點有否猶豫，對這個知識的掌握程度是真的懂了，還是假裝懂，這些東西通過觀察是可以觀察出來的。耳朵，可以在聽孩子給他反饋的時候，感受到孩子是不是自信，這個東西是不是表達得清楚。一對一老師可能還通過他的手勢，給孩子鼓勵，通過言語，把成體系的知識展現(xiàn)給孩子。
這些就要通過傳統(tǒng)的平板形態(tài)來做出來。
一個好的一對一老師，最終一定會問，我們講解了這么多，我要來確認一下你到底有沒有學會。那怎么實現(xiàn)呢？一般就是找?guī)椎李}，看你會不會做。
其實對于線下的一對一老師來說，找?guī)椎李}是很復雜的事情。而對于數(shù)字化的一對一老師來說，個性化的一對一找題反而是特別方便的。
所以我們做了目前的智能基座的 1.0 形態(tài)。一對一的老師定位好了孩子的學情之后，不需要靠家長或者孩子再去搜題，再去編輯，再去打印，直接可以將題打印出來，直接可以通過攝像頭，來判斷孩子做的準不準確。這個過程，既護眼，又高效。
02
教育 AI 技術(shù)底座，
讓一對一的大規(guī)模供給成為可能
張鵬：AI 學習機這個概念，在 2020 年開始就有了。從那時候到現(xiàn)在，AI 學習機有過什么變化？
王向東：學習機最早出現(xiàn)的時候，其實就是內(nèi)容的堆砌。用一個平板的形態(tài)，去加入一些教育內(nèi)容。
到 2020 年左右，行業(yè)開始強調(diào)差異化，出現(xiàn)了早期的「AI 學習機」。這類產(chǎn)品基于知識圖譜，將題目分層，學生答題后可自動進入下一級練習，通過識別知識漏洞推送視頻和習題，實現(xiàn)單點能力的查漏補缺。
之后，學習機開始引入一些基礎的 AI 功能，比如拍照搜題。雖然廠商在 2020、2021 年就紛紛打出「AI 學習機」的口號，但在用戶端并未真正建立起認知。
我們線下調(diào)研發(fā)現(xiàn)，家長關(guān)注的核心還是課程本身：內(nèi)容是否齊全、質(zhì)量是否高、是否覆蓋所在地區(qū)的教學版本。其次才是工具層面的功能，比如是否能批改作業(yè)、幫助解決孩子不會的題目。
這個階段的「AI 學習機」，更多是課程系統(tǒng)疊加工具軟件，難以實現(xiàn)真正的一體化智能服務。只有當 AI 擁有推理能力，能真正理解學習過程、做出個性化引導時，才算真正邁入「名副其實」的 AI 學習機時代。
張鵬：推理模型核心解決了什么問題？
王向東：在推理模型出現(xiàn)之前，我們對 AI 的理解更多停留在「解題工具」的層面，例如通過大模型在后端異步處理題庫中無法覆蓋的題目。
但隨著像 DeepSeek 這樣的推理模型誕生，我們發(fā)現(xiàn) AI 真正具備了接近一對一教師的能力。
推理模型可以結(jié)合你的學情數(shù)據(jù)，給出一個非常專業(yè)的學情分析：雖然我也不知道我為什么解不出這個問題，我把我的數(shù)據(jù)給你，AI 可以分析出我的問題。
原來要找到學生不會哪個知識點，需要靠學生做題，人為為題目打上標簽，不會這道題，那就是這幾個知識點不會，這樣的對孩子的情況分析是很生硬的。而現(xiàn)在大模型甚至可以去更高的維度，分析孩子是可能是不擅長某種思維還是讀題有問題，很多時候真的已經(jīng)可以達到我們預期的教研老師能夠提供的方案。
整個學習的核心模式發(fā)生了變化。原有的學習機的核心學習模式是說我的路徑和我的目標規(guī)劃好了，人配合它往前走。而現(xiàn)在轉(zhuǎn)變?yōu)椤冈诔掷m(xù)交互中，根據(jù)不斷輸入的數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整學習路徑和目標」。
張鵬：哪些產(chǎn)品細節(jié)在體現(xiàn)了這樣的變化呢？
王向東：在現(xiàn)在的 AI 學習機里，我們對孩子的學情診斷，這個「診」不是只出現(xiàn)一次，一直在對孩子做最新的診斷。孩子學習的環(huán)境是發(fā)生各種各樣變化的，你可能在學校里每天有考試卷子，可能在線下還報了輔導班，甚至參加了什么競賽，在孩子與學習機的每次交互中，系統(tǒng)都能對其能力進行重新判斷，然后再去重新調(diào)整學習的方向。
我們底層的數(shù)據(jù)是完全打通的，學習機本來它也有課程，也有診斷，也有一些練習。比如上課的時候有一個互動題，你在互動的時候你選錯了，這個錯題它也會成為一個底層的輸入?，F(xiàn)在我們輸入的觸點非常多。包括跟 AI 交流對話的時候，你可能提到了什么樣的訊息，這個訊息很重要，它也會成為一個輸入，成為下一步給你做推薦的出發(fā)點。它不僅僅是來自于一次性考試的診斷，而是來自于你在日常跟機器交互的過程中，所有的數(shù)據(jù)都會成為你學情診斷的來源。它不再是一個單一的今天你做這一套卷子，我只是基于這一套卷子給你推理，系統(tǒng)會綜合分析你從其他觸點產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)。
張鵬：這中間的一個拐點，是不是 DeepSeek 出現(xiàn)了？
王向東：是的。
我們一直在不斷評測國內(nèi)外的不同基礎大模型。在很長一段時間，我們發(fā)現(xiàn)基礎大模型通用大模型的能力的變化提升是很微弱的。當然你說 GPT-4o 到 o1，是不是也有很大的提升？是，但是基于 GPT 的成本，這個提升幾乎對我們來說完全是不可用的狀態(tài)。
DeepSeek 的報價，還有實質(zhì)性的產(chǎn)品體驗結(jié)果出來后，我們當時發(fā)現(xiàn)它在我們現(xiàn)有評測的所有模型中已經(jīng)完全領(lǐng)先了，是當時在用的基礎大模型的 1/4 甚至 1/5 的價格了，同時性能更好，可以更快應用。
春節(jié)回來我們立刻把這個服務補上。測試結(jié)果上，我們發(fā)現(xiàn)很多的功能點，尤其基于多學科交叉，并且還有錯因分析，基于更多的輸入數(shù)據(jù)，能夠輸出什么樣的結(jié)果，都有了更好的表現(xiàn)。
我們馬上對模型進行了切換。因為實際上教育的場景和方式和數(shù)據(jù)，我們都已經(jīng)具備，關(guān)鍵在于這些內(nèi)容該分配給誰、以何種方式呈現(xiàn)、在何時生成。切換新模型是要經(jīng)歷磨合和最開始的提示詞的調(diào)整過程，不過最終切換起來還是很快的。
張鵬：猿輔導其實也有自己的模型，現(xiàn)在猿輔導自己的模型跟 DeepSeek 之間是怎么配合的？在目前的技術(shù)管線中，你們自己的模型還會在里面發(fā)揮作用嗎？
王向東：是的，我們也有自己的大模型，而且它也仍然是我們的技術(shù)核心。
自有模型和 DeepSeek 各自負責自己更擅長的事情。比如錯因分析，DeepSeek 更擅長，但是以適合孩子的方式講解給孩子，則是我們的模型比較擅長。
在針對我們特殊的需求場景下，我們會對通用模型或者針對一些開源的模型去做微調(diào)，看看在這個場景下是否我們可以比那個模型表現(xiàn)得更好，如果表現(xiàn)得更好，我們大概率會用我們自己的模型來解決我們的問題。比如在一些圖像題上，所有模型的都很難解好一個完全新的圖形題，其實我們的模型經(jīng)過了一些自有數(shù)據(jù)訓練，表現(xiàn)比市面上的大模型會好一點。
猿輔導集團自研「猿力大模型」和 DeepSeek 進行深度融合，共同構(gòu)建了我們這一代產(chǎn)品中的技術(shù)基座：小猿 AI。
DeepSeek 推動大模型自我進化，實現(xiàn)深度思考講解，推動 AI 能力全面進化；猿力大模型保障技術(shù)回歸教育本質(zhì)，進行信息安全過濾，保障實時認知對齊。
DeepSeek 讓 AI 更聰明，能講得更清楚、想得更深；猿力大模型則保證 AI 講得靠譜、對孩子安全，讓它真正服務教育，而不是跑偏。
兩個模型間還會相互進行訓練和優(yōu)化，提升各自的能力。我們讓兩個模型相互切磋、共同成長。DeepSeek 提供先進的推理能力，猿力大模型專注教育適配與安全守護。它們在實戰(zhàn)中交互訓練，相互優(yōu)化，在各自擅長的領(lǐng)域持續(xù)進化，打造更強、更穩(wěn)、更懂教育的 AI 教學系統(tǒng)。
03
這一代孩子，將是被 AI 陪伴成長的一代人
張鵬：目前這代學習機，主要覆蓋哪些人群？從幼兒園一直陪到高中畢業(yè)，在目前的產(chǎn)品設計上，真的可能嗎？
王向東：學練機和學習機，我們最初的期望都覆蓋整個 K12 階段的孩子。
我們也會加入一些針對學齡前兒童的功能，但他們不會是我們的主流的用戶人群。這本質(zhì)上，也是關(guān)于家長是不是認為孩子在這個時段就要接受教育有關(guān)。比如說他如果覺得在幼兒階段就需要接受更多的繪本，接受更多的拼音教育，那他一定程度上也會是我們的目標人群。
至于產(chǎn)品設計，我們已經(jīng)現(xiàn)在投入使用的軟件和硬件，都已經(jīng)做好了服務用戶長期使用的數(shù)據(jù)與記憶架構(gòu)。從設計之初我們就在想，作為一個工具軟件，我們不希望用戶只用一個月。我們都是希望他們從 1 年級用到 12 年級。
唯一不太可確定是，硬件的形態(tài)到底在未來的幾年內(nèi)會不會發(fā)生大的變化。如果能出現(xiàn)一個更具備可交互能力和被用戶接受的硬件形態(tài)，你非要說你的硬件具備更長的陪伴價值，我覺得本身是不合理的。
張鵬：平板加上打印機，是你理想中一個比較收斂的學習機的硬件形態(tài)嗎？
王向東：這是我們現(xiàn)階段認為比較合適的形態(tài)。
硬件形態(tài)上，我想要做一個有用的學習設備，首先得具有幾個特性：
一、它應該是一個孩子專屬的設備，不應該是家長和孩子共用的設備，才能完成 24 小時一對一的任務。
二、它需要眼睛、耳朵和嘴巴，也就是得有攝像頭，得有麥克風，能有輸入，有輸出。
三、它要在一定程度上真實的，可互動，不能是一個冷冰冰的平板電腦往那一放。
我覺得技術(shù)發(fā)展的在若干年內(nèi)，可能一個簡單的大屏還會是主流。
我們加入了一個打印機，這個打印機我們更傾向于把它定義成一個智能基座。它增加了輸入輸出的形態(tài)，同時可動。未來我希望它能隨便扭頭，或者甚至能跑來跑去，不過在現(xiàn)階段我們能夠匹配到的可實現(xiàn)的硬件形態(tài)只能做到這一步。
我們也設想過，未來如果人形機器人成熟，是否能直接化身為陪伴式的學習終端：有一個滿屋跑的人形機器人，在孩子要學習的時候變形一下，露出一個屏幕，坐在孩子桌子上，學習完了跳下去干別的活了，如果到了那個時候，那學習機可能就不是最好的形態(tài)，不過這離我們現(xiàn)在能實現(xiàn)的技術(shù)還是稍微有點遙遠。
張鵬：我們希望學習機能夠在成長中一直陪伴孩子，而另一個問題是，目前我們觀察到學習機每天能夠陪伴孩子多久？
王向東：在 2022 年以前，我們大概做過一些調(diào)研，當時得到的結(jié)果是，學習平板這一設備，在當時仍然有很大的提升空間。
因為當時我們發(fā)現(xiàn)，當時的學習設備，在半年后，平均留存時長就只剩下 50% 了，也就是說半年以后 50% 的用戶就閑置了。而且進一步分析后發(fā)現(xiàn)，很多真正的留存實際上也不是基于學習功能，而是孩子在學習機上使用微信、抖音這樣的半娛樂化應用。我們覺得這個事情其實非常不健康，它不足以形成口碑和復購。
在做我們的學習機時，我們重點關(guān)注兩類數(shù)據(jù)：一是用戶留存率，代表孩子是否每天使用設備進行學習。我們是封閉系統(tǒng)，無法安裝娛樂應用，留存下來的用戶是真正用于學習的，數(shù)據(jù)顯示我們的留存率行業(yè)領(lǐng)先。二是功能滿意度，我們通過用戶反饋和客服數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化體驗。相比用戶時長，我們更關(guān)注是否高效學習。
早期做工具軟件的經(jīng)驗讓我們明白，靠堆社區(qū)、堆視頻化的內(nèi)容，堆再多的時長對孩子的學習也沒有意義。對我們來說，一個好產(chǎn)品的價值，在于它是否真正幫助孩子持續(xù)、高效地學習。
張鵬：我們說 AI 學習機是一對一的老師，也有人覺得是一種陪伴的朋友關(guān)系，你怎么看？
王向東：從過往經(jīng)驗看，真正優(yōu)秀的一對一老師往往是「亦師亦友」的角色。線下輔導中，老師若想獲得良好的互動效果，首先需要與孩子建立朋友般的關(guān)系。因此，「老師」和「陪伴者」的角色并不沖突。
在產(chǎn)品設計上，我們也努力打造這種「陪伴式」的學習體驗。首先，交互必須對孩子友好。例如語音識別，不能家長說得準，孩子說得不準；界面也必須符合孩子的審美和認知特點。其次，我們加入了大量游戲化設計，比如在答題中融入保齡球、憤怒的小鳥等元素，讓孩子在游戲中獲得正反饋，哪怕答錯題也能感受到鼓勵，從而持續(xù)激發(fā)學習動力。
我們認為，未來學習設備將不僅是工具，更是孩子成長過程中的陪伴者。從學習到心理健康，這類設備將像真人老師一樣，在孩子情緒低落時給予支持和引導，幫助他們以更好的狀態(tài)投入學習，AI 正是在這一點上具備巨大潛力。
張鵬：Agent 技術(shù)今年很火。你怎么看 Agent 技術(shù)在教育領(lǐng)域，包括在學習機領(lǐng)域里面的應用？
王向東：Agent 在教師工作中確實有很大潛力，但在學生端的應用目前還難以普及。原因在于，Agent 擅長處理有明確結(jié)果的任務，比如直接給出結(jié)論或方案；而學生的學習過程需要的是持續(xù)的交互、反饋和閉環(huán)。
學習不是單一任務，而是不斷迭代的過程。例如我們根據(jù)學生數(shù)據(jù)進行學情分析，再生成學習方案，但這套方案必須在使用后持續(xù)調(diào)整，才能真正有效，不是一次性完成一個任務就結(jié)束了。所以我覺得這個概念雖然很有想象力，但是不一定在教育這個領(lǐng)域里適用。
張鵬：這一波的 AI，是否有機會對中國的教育帶來一些更有意義的改變？
王向東：我們非常認同一句話：「教育不是注滿一桶水，而是點燃一把火?！菇逃谋举|(zhì)是啟發(fā)與喚醒。最終我們希望培養(yǎng)出具備批判性與創(chuàng)造性思維的孩子。
但傳統(tǒng)教育體系和資源難以實現(xiàn)這一目標。中國當然不缺有創(chuàng)造力的孩子，但他們往往集中在少數(shù)擁有優(yōu)質(zhì)教育資源和家庭環(huán)境的群體中，絕大多數(shù)孩子難以獲得這樣的支持。
AI 的出現(xiàn)帶來了普惠的可能性。它可以以低成本提供高質(zhì)量的一對一教育體驗，幫助孩子發(fā)展更深層次的思維能力，而不是僅僅機械復述知識。我們希望孩子能提出問題、質(zhì)疑答案，甚至基于已有知識得出全新的結(jié)論。
這正是 AI 在教育中的最大價值：提供無限供給的高質(zhì)量教育資源，打破原有壁壘。對我們來說，這種變革的可能性，正是投身教育的初心與使命。
*頭圖來源：猿輔導
本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO
極客一問
你如何看待猿輔導的 AI 學習機？
馬斯克：只有生育足夠多的孩子，才能避免人類文明悄然消亡。
點贊關(guān)注極客公園視頻號，
熱門跟貼