松鼠Ai北美CEO梁靜：智適應(yīng)教育大模型——構(gòu)建無界學(xué)習(xí)的新生態(tài)

11月17日至18日，芥末堆在北京舉辦以“教育有AI，學(xué)習(xí)無界”為主題的GET2025教育科技大會。在18日上午的領(lǐng)袖論壇上，松鼠Ai智能老師聯(lián)合創(chuàng)始人、北美CEO梁靜就《AI時代的智能教育：智適應(yīng)教育大模型——構(gòu)建無界學(xué)習(xí)的新生態(tài)》進行了主題分享。

以下為演講實錄，經(jīng)編輯：

我們在人工智能教育行業(yè)深耕了11年，核心聚焦智適應(yīng)教育，打造了全學(xué)科多模態(tài)智適應(yīng)教育大模型。過去一年，我在海外頻繁交流，考察了大量AI教育公司，今天想把這些觀察和思考分享給大家。

在美國的行業(yè)大會上，每年都會涌現(xiàn)200多家AI教育創(chuàng)業(yè)公司，但我發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)企業(yè)并沒有真正打造自己的核心模型，畢竟自主研發(fā)模型的難度極大。它們大多是在大語言模型基礎(chǔ)上疊加淺層應(yīng)用，套上不同場景的“殼子”，涵蓋素養(yǎng)、學(xué)科、文化藝術(shù)、編程等領(lǐng)域。這類產(chǎn)品在流量獲取上或許可行，但要做深垂直賽道、讓孩子真正學(xué)有所獲，難度極大。

當(dāng)AI泡沫褪去，那些沒有深耕垂直領(lǐng)域、缺乏自主模型、算法和數(shù)據(jù)積累的公司，必將面臨巨大風(fēng)險。這不僅是教育行業(yè)的共識，醫(yī)療、金融等領(lǐng)域也同樣如此。未來，人工智能的核心競爭力在于“垂直深耕”，只有把用戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)洞察，通過自主引擎和模型推送給用戶最有價值的內(nèi)容，才能在各個行業(yè)站穩(wěn)腳跟，這也是教育行業(yè)最該堅守的核心價值。

今天我重點聚焦智適應(yīng)教育大模型。松鼠Ai 是全球唯一被多家機構(gòu)評為L5級全自動駕駛級別的智能教育品牌。大家都清楚傳統(tǒng)教育的困境，核心癥結(jié)其實是無法實現(xiàn)孔子所說的“因材施教”， 每個孩子只能學(xué)習(xí)統(tǒng)一的內(nèi)容，個性化無從談起。

現(xiàn)在的大語言模型、ChatGPT看似提供了個性化服務(wù)，但存在一個關(guān)鍵問題：它們真的了解每個孩子嗎？當(dāng)你登錄查詢答案時，系統(tǒng)會即時響應(yīng)，但不會記錄完整的學(xué)習(xí)行為路徑，更無法追蹤你的知識盲點和學(xué)習(xí)潛力。這類AI對話助手只是“問答工具”，而非“智能老師”，沒法做到真正的因材施教。

傳統(tǒng)教育的核心訴求，是讓每個孩子都能獲得專屬的學(xué)習(xí)方案，不是孩子主動提出需求，而是AI系統(tǒng)能精準(zhǔn)判斷“你當(dāng)下該學(xué)什么、該練什么”，吃透你的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、難點痛點和潛在潛力。只有做到這一點，才能真正破解傳統(tǒng)教育的困境。

谷歌未來教育報告等諸多行業(yè)研究都指出，人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)是未來個性化教育的核心趨勢。但大家要明確“個性化”不是泛化的概念，不是任何AI技術(shù)都能實現(xiàn)的。真正能落地的個性化教育，必須依托智適應(yīng)技術(shù)，這是經(jīng)過驗證的核心解決方案，絕非簡單的識別類AI能替代。

根據(jù)沙利文研究，智適應(yīng)教育中智能技術(shù)分為L0-L5級，級別越高智適應(yīng)學(xué)習(xí)能力越強。目前，松鼠Ai 已進入L5級完全智適應(yīng) “自動駕駛” 級別。這是什么概念？L4級還需要真人老師輔助，形成“智能老師+真人老師”的教學(xué)模式；而L5級則實現(xiàn)了全流程AI自主教學(xué)，先通過測試定位知識盲點，跳過已掌握的內(nèi)容，追根溯源找到核心薄弱點，待完全吃透后再推進下一步。這就像特級教師授課：知道五年級的孩子若三年級知識點有缺失，就先補三年級內(nèi)容，循序漸進確保真正學(xué)會。

為了驗證智適應(yīng)智能老師的效果，我們從2017年啟動了亞太區(qū)首場人機大戰(zhàn)，至今已累計開展100多場。對比實驗中，一邊是傳統(tǒng)班“一位老師教三名學(xué)生”，另一邊是松鼠 Ai“一名學(xué)生配一臺智能老師”。

所有結(jié)果都證明：通過人工智能自適應(yīng)系統(tǒng)學(xué)習(xí)，相當(dāng)于擁有了專屬特級教師，效果顯著。不僅成績提升，相同時間內(nèi)掌握的知識點總量遠高于傳統(tǒng)班級。更重要的是，孩子的學(xué)習(xí)體驗大幅改善：他們覺得系統(tǒng)“懂自己”，只推送不會的內(nèi)容，游戲化的設(shè)計讓學(xué)習(xí)更有趣，甚至有學(xué)生反饋“比老師教得好”。

培養(yǎng)一名優(yōu)秀教師需要多年沉淀，但借助AI智能系統(tǒng)，培養(yǎng)能輔助教學(xué)、數(shù)據(jù)分析、情感溝通的督學(xué)師，僅需兩三個月到一年。這讓行業(yè)能批量培養(yǎng)優(yōu)質(zhì)教育從業(yè)者，同時保障教學(xué)效果，這就是技術(shù)賦能的價值。

接下來給大家介紹我們的商業(yè)模式，相信大家會感興趣。我們采用代理商模式，目前在國內(nèi)有3000多家代理商、經(jīng)銷商，開設(shè)了3000多家“AI自習(xí)室”。和普通自習(xí)室不同，我們的自習(xí)室里沒有老師授課，工作人員被稱為“督學(xué)師”或“數(shù)據(jù)分析師”。

他們依托龐大的后臺系統(tǒng)，實時監(jiān)測數(shù)百名學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡、數(shù)據(jù)和路徑，一旦出現(xiàn)異常，比如快進、走神等情況，會及時介入，甚至?xí)和W(xué)習(xí)進行思想溝通。這些督學(xué)師都系統(tǒng)學(xué)習(xí)過教育心理學(xué)、家庭教育學(xué)和數(shù)據(jù)分析工具，核心工作是解析數(shù)據(jù)、對接學(xué)生和家長，而非直接授課。

松鼠Ai 之所以能在AI教育領(lǐng)域堅守11年，核心源于創(chuàng)始之初就確立的技術(shù)深耕路線。我們與中科院自動化研究所成立聯(lián)合實驗室，與斯坦福國際研究院持續(xù)七年聯(lián)合技術(shù)研發(fā)，在全球AI頂會發(fā)表論文100多篇，斬獲全球最佳發(fā)明、人工智能創(chuàng)新獎等多項榮譽，還兩次入選斯坦福商學(xué)院案例，創(chuàng)始人栗浩洋四次親自授課分享經(jīng)驗。

這背后是我們的智適應(yīng)引擎，三層架構(gòu)疊加大模型。

第一層是學(xué)習(xí)目標(biāo)層：學(xué)生進入系統(tǒng)后，AI先診斷，設(shè)定個性化目標(biāo)（含預(yù)計時長和達成標(biāo)準(zhǔn)），且目標(biāo)會根據(jù)學(xué)習(xí)情況實時動態(tài)調(diào)整。這里還包含內(nèi)容地圖、學(xué)習(xí)地圖和錯因分析，同樣是選B答錯，不同學(xué)生的錯因可能完全不同，系統(tǒng)會精準(zhǔn)捕捉這些差異；

中間層是學(xué)習(xí)記錄與推薦層：實時記錄學(xué)習(xí)畫像，通過推薦引擎分析學(xué)習(xí)行為，動態(tài)匹配最優(yōu)學(xué)習(xí)內(nèi)容；

第三層是實時交互層：系統(tǒng)推送學(xué)習(xí)內(nèi)容后，學(xué)生通過看視頻、做解析、練題目完成學(xué)習(xí)，過程中的反饋會被實時捕捉。比如語音交互、Pad手寫解題思路（通過OCR識別）等多模態(tài)行為，都會被收集分析，再通過中間層優(yōu)化推薦內(nèi)容。

目前我們已覆蓋語數(shù)外、物理、化學(xué)、生物等全學(xué)科，更核心的是打造了MCM（學(xué)習(xí)思想、能力、方法）系統(tǒng)。大家都認(rèn)同素養(yǎng)教育的重要性，上一位演講者也提到 “學(xué)數(shù)學(xué)的目的不止于知識”。我們把每個學(xué)科拆解出大量核心能力與方法：學(xué)物理能掌握對稱思想、逆向思想，學(xué)數(shù)學(xué)能提升猜想能力、數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)感直覺等，這些能力在未來成長、工作、生活中都極具價值。

我們不提倡唯分?jǐn)?shù)論，但學(xué)科學(xué)習(xí)的核心不僅是提分，更是思想方法的沉淀。國內(nèi)在這方面的研究已非常透徹，而美國產(chǎn)品會更側(cè)重先培養(yǎng)思想能力方法，再夯實知識，這是基于文化差異的適配。在我們的系統(tǒng)中，思想、能力、方法貫穿每個學(xué)科、每個年級，孩子提分的同時，能清晰知道自己的能力短板，并有針對性地提升。

再深入說說智適應(yīng)教育大模型的核心邏輯，它包含遺忘曲線、有效時長、追根溯源等多個維度，形成完整的數(shù)據(jù)追溯鏈條，還設(shè)計了“重學(xué)隔離池”、“戰(zhàn)略放棄”、“戰(zhàn)略后排” 等智能機制。

比如30分左右的學(xué)生，若60分以上的內(nèi)容反復(fù)學(xué)不會，系統(tǒng)會 “戰(zhàn)略放棄”，暫時擱置這些內(nèi)容，待其分?jǐn)?shù)提升至50-55分、具備學(xué)習(xí)基礎(chǔ)后，再逐步引入；“戰(zhàn)略后排” 則是延后學(xué)習(xí)優(yōu)先級，而非徹底放棄。AI會根據(jù)每個孩子的狀態(tài)自動調(diào)整知識素材的學(xué)習(xí)順序。

大家對“智能體”的認(rèn)知可能是訂票、翻譯等單一功能，但我們的系統(tǒng)融合了多個智能體：數(shù)學(xué)、語文各有專屬智能體，錯因分析、自動駕駛、AI助手也都是獨立智能體，它們不是孤立功能，而是深度整合進智適應(yīng)教育大模型，形成協(xié)同發(fā)力的整體。

有兩個真實案例想和大家分享：教育部旗下《中國教育信息化》期刊刊登過山東某高中的案例，通過一學(xué)期的松鼠Ai系統(tǒng)學(xué)習(xí)，學(xué)生數(shù)學(xué)平均分提升31.2分。吉林一所希望學(xué)校（師資薄弱，一位老師兼顧多學(xué)科），初三學(xué)生用系統(tǒng)兩個月后，中考平均分提升50分；還有宿遷另一所學(xué)校，全年級墊底的班級（原第15名），通過半年300小時的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，夯實知識地基，逆襲至全年級第4名。

最讓我們感動的是青青的故事。青青曾經(jīng)是湖北恩施巴東縣白沙坪小學(xué)的一名學(xué)生，因為身體原因只能輟學(xué)在家，我們把系統(tǒng)送到她山里的家中，幫她實現(xiàn)居家學(xué)習(xí)，后來還資助她進入初中。我們持續(xù)跟蹤了6年，今年高考，青青成功考上武漢大學(xué)。她在接受媒體采訪時說，“當(dāng)年松鼠Ai來到我家，是AI幫我拆掉了家里的那堵墻。”

不敢說松鼠Ai是唯一的助力，但正是AI技術(shù)讓她獲得了個性化教學(xué)，補齊了過往的知識短板，才能在初中、高中跟上進度，一步步精準(zhǔn)提升，最終實現(xiàn)人生逆襲，這就是技術(shù)賦能教育的溫度與力量。

現(xiàn)在越來越多傳統(tǒng)教育公司、出版社涌入AI教育賽道，大家都認(rèn)同“AI 將顛覆教育”。但我們想重申，教育的核心永遠是“讓每個孩子學(xué)會學(xué)懂，真正做到因材施教”。

要實現(xiàn)這個目標(biāo)，必須依托智適應(yīng)算法技術(shù)，無論產(chǎn)品形態(tài)如何，只有做到精準(zhǔn)學(xué)習(xí)、效果可追蹤，才能真正兌現(xiàn)AI教育的價值。