在近期舉辦的GET2025教育科技大會上，一場關于AI教育的前沿探討引發廣泛關注。松鼠Ai智能老師聯合創始人、北美CEO梁靜以《AI時代的智能教育：智適應教育大模型——構建無界學習的新生態》為主題，分享了該品牌在人工智能教育領域的深耕成果與行業洞察。
梁靜透露，松鼠Ai已在AI教育領域探索11年，核心聚焦智適應教育，打造出覆蓋全學科的多模態智適應教育大模型。過去一年，她頻繁走訪海外，考察了大量AI教育企業后發現，美國行業大會上每年涌現的200余家AI教育創業公司中，多數企業并未自主研發核心模型，而是基于大語言模型疊加淺層應用，覆蓋素養、學科、文化藝術、編程等領域。這類產品在流量獲取上或許可行，但若想深耕垂直賽道、讓孩子真正學有所獲，仍面臨巨大挑戰。她強調，當AI泡沫褪去，缺乏垂直領域深耕、自主模型及數據積累的企業將面臨生存危機，這一規律不僅適用于教育行業，醫療、金融等領域同樣如此。未來，人工智能的核心競爭力在于“垂直深耕”，只有將用戶數據轉化為精準洞察，通過自主引擎推送有價值的內容，才能在各行業站穩腳跟，這也是教育行業應堅守的核心價值。
針對傳統教育的痛點，梁靜指出，其核心癥結在于無法實現“因材施教”——每個孩子只能學習統一內容，個性化需求難以滿足。盡管大語言模型和ChatGPT看似提供個性化服務，但存在關鍵缺陷：它們無法完整記錄學習行為路徑，更無法追蹤知識盲點和學習潛力，本質上仍是“問答工具”，而非“智能老師”。真正的個性化教育需要AI系統精準判斷“學生當下該學什么、該練什么”，吃透學習數據、難點痛點和潛在潛力，而非被動響應需求。
行業研究也印證了這一觀點。谷歌未來教育報告等指出，人工智能自適應學習是未來個性化教育的核心趨勢。但“個性化”并非泛化概念，必須依托智適應技術才能落地。沙利文研究將智適應教育中的智能技術分為L0-L5級，級別越高，智適應學習能力越強。目前，松鼠Ai已達到L5級“全自動駕駛”級別，實現全流程AI自主教學：系統先通過測試定位知識盲點，跳過已掌握內容，追根溯源找到核心薄弱點，待完全掌握后再推進下一步。這種模式類似特級教師授課——若五年級學生三年級知識點有缺失，系統會先補三年級內容，循序漸進確保真正學會。相比之下，L4級仍需真人老師輔助，形成“智能老師+真人老師”的教學模式。
為驗證智適應智能老師的效果，松鼠Ai自2017年起累計開展100多場人機大戰。實驗中，傳統班級采用“一位老師教三名學生”模式，而松鼠Ai則為學生配備專屬智能老師。結果顯示，人工智能自適應系統不僅顯著提升成績，更讓學生單位時間內掌握的知識點總量遠超傳統班級。更重要的是，學生反饋系統“懂自己”，只推送不會的內容，游戲化設計讓學習更有趣，甚至有學生認為“比老師教得好”。AI技術還重塑了教師培養模式：培養一名優秀教師需多年沉淀，但借助AI系統，培養能輔助教學、數據分析、情感溝通的督學師僅需兩三個月到一年。這使行業能批量培養優質教育從業者，同時保障教學效果。
在商業模式上，松鼠Ai采用代理商模式，目前在國內擁有3000多家代理商和經銷商，開設了3000多家“AI自習室”。與傳統自習室不同，這里的“督學師”或“數據分析師”不直接授課，而是依托后臺系統實時監測學生的學習軌跡、數據和路徑。一旦出現異常，如快進、走神等情況，督學師會及時介入，甚至暫停學習進行思想溝通。這些人員均系統學習過教育心理學、家庭教育學和數據分析工具，核心工作是解析數據、對接學生和家長。
松鼠Ai的技術深耕路線是其11年堅守的關鍵。品牌與中科院自動化研究所成立聯合實驗室，與斯坦福國際研究院持續七年聯合研發，在全球AI頂會發表論文100余篇，斬獲全球最佳發明、人工智能創新獎等多項榮譽，兩次入選斯坦福商學院案例，創始人栗浩洋四次親自授課分享經驗。其智適應引擎采用三層架構疊加大模型：第一層為學習目標層，設定個性化目標并動態調整，包含內容地圖、學習地圖和錯因分析；中間層為學習記錄與推薦層，實時記錄學習畫像并動態匹配最優內容；第三層為實時交互層，通過語音交互、Pad手寫解題思路等多模態行為收集反饋，優化推薦內容。
在學科覆蓋上，松鼠Ai已實現語數外、物理、化學、生物等全學科布局，更核心的是打造了MCM（學習思想、能力、方法）系統。該系統將每個學科拆解為大量核心能力與方法，例如學物理可掌握對稱思想、逆向思想，學數學可提升猜想能力、數據分析能力、數感直覺等。這些能力不僅助力提分，更在學生未來成長、工作、生活中發揮價值。系統不提倡唯分數論，而是強調思想方法的沉淀，將思想、能力、方法貫穿每個學科、每個年級，讓學生清晰認知自身能力短板并針對性提升。
智適應教育大模型的核心邏輯包含遺忘曲線、有效時長、追根溯源等多個維度，形成完整數據追溯鏈條，并設計了“重學隔離池”“戰略放棄”“戰略后排”等智能機制。例如，對于30分左右的學生，若60分以上內容反復學不會，系統會“戰略放棄”，待其分數提升至50-55分、具備學習基礎后，再逐步引入；“戰略后排”則延后學習優先級，而非徹底放棄。AI會根據學生狀態自動調整知識素材的學習順序。系統融合多個智能體：數學、語文各有專屬智能體，錯因分析、自動駕駛、AI助手等也是獨立智能體，它們深度整合進智適應教育大模型，形成協同發力的整體。
真實案例印證了這一模式的成效。教育部旗下《中國教育信息化》期刊刊登的山東某高中案例顯示，學生使用松鼠Ai系統一學期后，數學平均分提升31.2分；吉林一所師資薄弱的希望學校中，初三學生使用系統兩個月后，中考平均分提升50分；宿遷某全年級墊底班級通過半年300小時的系統學習，逆襲至全年級第4名。更令人感動的是湖北恩施巴東縣白沙坪小學學生青青的故事。因身體原因輟學在家的她，通過松鼠Ai系統實現居家學習，并在品牌資助下進入初中。持續跟蹤6年后，青青在今年高考中成功考入武漢大學。她接受媒體采訪時表示：“當年松鼠Ai來到我家，是AI幫我拆掉了家里的那堵墻。”這一案例生動展現了技術賦能教育的溫度與力量。
隨著傳統教育公司和出版社紛紛涌入AI教育賽道，“AI將顛覆教育”已成為行業共識。但梁靜強調，教育的核心始終是“讓每個孩子學會學懂，真正做到因材施教”。要實現這一目標，必須依托智適應算法技術，無論產品形態如何，只有做到精準學習、效果可追蹤，才能兌現AI教育的價值。
