从通用大模型到学习过程智能，AI如何真正进入课堂？

从通用大模型到学习过程智能，AI如何真正进入课堂？

银河智学首席科学家邓澍军博士发表主题演讲

11 月 9 日晚，字节跳动原高级副总裁、今日头条及大力教育原CEO陈林以一篇《我为什么还要做教育？》正式公开再创业项目 “银河智学”，引发行业广泛关注：在大模型能力日趋通用的今天，重返教育深水区的陈林团队，究竟打算做出一款什么样的 AI 教育产品？

两天后，这一问题在技术与课堂层面得到系统拆解。11月11日，在江苏无锡举行的第九届中国教育技术创新发展与应用成果大会上，银河智学首席科学家邓澍军博士发表《让每个孩子学会、会学、爱学——AI 支持规模化因材施教的探索与实践》主题演讲，详细分享了公司旗下产品“小鹿爱学”的技术架构与学校场景落地逻辑。

在邓澍军看来，大模型能够迅速生成解题步骤，却未必能回答 “学生为什么不会”。当通用模型成为基础设施，教育AI真正的分水岭在于能否深入学习过程——理解学科逻辑、识别个体认知差异，并将技术转化为真实课堂中可验证的学习效果。

银河智学由陈林于2024年12月创办。银河智学核心成员曾任职于字节跳动教育业务及豆包大模型相关团队，团队持续深耕“学生自主学习”与智能教育体系，积累了自主学习产品研发、课程教研，以及大模型长期记忆、解题与讲题能力训练等经验。其中，首席科学家邓澍军曾任清北网校负责人、大力教育算法负责人，参与过豆包爱学、河马爱学的研发。

双核技术底座：让AI既能读懂学生，也能启发思考

通用大模型虽然具备强大的通识能力，但在面对严谨的学科逻辑时，仍可能出现幻觉。围绕教育场景需求，银河智学采用豆包大模型与自研智能学习引擎相结合的“双核”技术架构，将通用智能能力与教育专业算法深度融合。

其中，通用大模型主要承担语言理解、内容生成和基础推理等任务。团队围绕教育场景开展专项调优，包括解题思维链构建、苏格拉底式启发对齐，以及基于长期记忆的Agent能力开发。通过对解题过程中的关键步骤进行拆解，模型能够在适当环节暂停并提出启发性问题，引导学生逐步理解知识、发现思维盲点。

据介绍，自研智能学习引擎基于学习科学与认知测量分析，融合深度知识追踪（DKT）、项目反应理论（IRT）、认知诊断模型（CDM）和知识空间理论（KST）等技术，通过分析学生的作答、提问和订正记录，判断学生已经掌握了哪些知识、当前存在哪些薄弱环节，以及下一步适合学习什么内容，为学情诊断、能力测评、学习难度匹配和后续任务规划提供依据。

两者形成互补，通用大模型负责知识讲解、启发追问和过程引导，自研智能学习引擎负责学情诊断与学习路径判断。正如邓澍军博士在演讲中所概括的，前者要“引导得好”，后者要“算得准”。在此基础上，银河智学进一步将Agent能力延伸至学生学习规划和教师教学支持。

学生端的规划智能体依托大模型长程记忆，结合学生长期的学习情况，为其推荐下一步学习任务，并说明推荐依据；教师端的助教智能体则从学生学习记录中提炼具体的努力与进步线索，为教师开展个性化指导提供参考。

AI学习闭环则进一步将学生的学习行为、教师的教学指导和学校的教学反馈持续衔接。学生的学习表现进入下一轮学情分析和任务安排，教师也能够依据反馈调整教学策略，让AI能力持续作用于真实学习过程。

这套技术架构的核心，是将学科知识、认知测量、学习状态分析与大模型的交互引导结合起来，并通过持续的学习反馈优化后续支持。

从回答问题到引导思考，AI需要进入完整的学习过程

对于教育AI而言，技术能力最终需要转化为具体的产品交互，落实到对学生学习过程的理解，以及对学习效果的持续验证。

目前，许多AI教育产品仍以问答为核心，学生输入问题、AI生成解释，学习过程往往止于获得答案。但真正的学习还包括理解问题、梳理思路、练习应用和检验掌握情况，这些环节共同决定了知识能否真正转化为学生自身的能力。

在小鹿爱学的设计中，团队强调“让技术退到幕后，让学生走到前面”，并围绕完整的学习过程设计了具体功能：AI在适当的时候提供支持，学生亲自经历选择、尝试、出错、调整和验证，在掌握知识的过程中，逐步学会认识和管理自己的学习。系统支持学生围绕学习内容进行多轮提问和追问，将知识理解、练习应用与效果检验连接起来。

邓澍军博士在分享中举例，在圆柱体的高保持不变、底面半径变为原来的两倍时，体积应为原来的四倍，但部分学生可能会误以为体积只是翻倍。针对此类理解偏差，小鹿爱学引入动态概念实验和苏格拉底式启发：学生可通过滑杆直观观察半径变化对圆柱体体积的影响，AI则围绕体积公式、底面积变化等关键步骤逐层追问，引导学生自主推导结论。

“这些引导为学生搭起理解知识的‘梯子’，帮助他们找到可以迈出的第一步，并在关键环节自主思考、一步步作答。”随着理解加深，系统会适时撤去辅助，通过独立作答、解释思路和变式练习，检验学生能否做对、能否讲清楚并将所学迁移到新的问题中。“团队希望，学生通过走完攻克难题的过程，获得‘原来如此’‘我做出来了’的顿悟与成就感。”

在学习兴趣与信心培养上，团队将深度知识追踪与最近发展区理论相结合，通过模型预测学生对下一道题目的答对概率，匹配具有适度挑战性的学习任务。邓澍军博士在演讲中介绍，系统会选择预测答对概率约为70%—80%的题目，让学生通过努力获得进步。

“一次靠自己取得的小小突破，可以成为孩子重新建立信心的‘火种’。”邓澍军博士表示，系统记录学生在不同阶段的学习表现，呈现相较于前一天、前一周的具体进步，让细小的努力与突破被看见。学习战队让同伴彼此鼓励、共同挑战，助教智能体则为教师进行及时、针对性的鼓励提供依据。

“团队希望让孩子感受到‘这一步是我自己迈出来的’，逐步积累‘我能学会’的信心，从而更愿意面对下一个未知、再向前尝试一步。”

对于学校场景而言，单点AI工具难以构成完整的教学解决方案。一个学生可能在AI的帮助下快速完成练习，但如果没有真正理解知识，效率提升也未必意味着学习质量提升。

小鹿爱学定位为面向学校的人机共育课堂解决方案，通过记录和分析学生的学习过程，为学生提供个性化学习支持，并辅助教师了解学生的知识掌握情况和个体差异。教师继续承担教学设计、关键知识讲解、学习引导和情感支持等工作，并依据AI反馈调整教学策略。

教师通过学情看板了解学生的学习进度、共性疑问和订正情况，开展精讲、分层指导和个别辅导。在学校管理层面，校长端汇总教学过程数据，为教学观察、复盘与管理提供依据。学校将自主学练、独立检测和针对性补学纳入日常课程与课表，检测结果再反馈至下一轮学情分析和任务安排，形成“教师主导、学生自主、AI支持”的教学闭环。

AI教育的真正难题，是如何让个性化学习规模化

个性化学习并不是一个新概念。长期以来，因材施教一直是教育追求的目标，但在传统课堂中，教师的时间和精力有限，难以持续追踪每个学生的学习过程，更难为每个人提供及时、有效的个性化指导。

AI带来的可能性，是通过学习过程数据和智能分析，降低识别学生差异、提供个性化反馈的成本，让原本高度依赖教师个人经验的部分工作变得更加及时和可持续。但从单个学生的个性化辅导走向学校规模化应用，仍面临不少挑战。

据介绍，2022年，银河智学核心成员曾参与大力教育时期河马爱学在安徽阜南亲情学校的驻校探索。在与一线师生长期接触的过程中，团队发现，学生的学习困难不仅体现在知识掌握上，还包括学习方法和学习信心等方面。这段一线实践经历，也影响了团队后来对AI教育产品的设计，让团队更加关注学生如何理解知识、掌握方法，以及能否在持续进步中建立信心。

在规模化落地过程中，不同学校的教学条件、课程进度和学生基础存在差异，教师能否将AI融入日常教学，产品能否稳定运行，学习反馈能否真正转化为教学行动，都影响着实际应用效果。

以贵州纳雍宏星高级中学为例，团队围绕学校原有的早读、正课、限时练和晚自习等课型，将背诵听写、组卷分发、在线检测、AI批改和学情反馈等功能逐步融入日常教学流程，帮助教师及时掌握学生学习情况，并针对共性问题开展讲解。这种基于真实课堂的持续共创，也让AI系统从单点学习工具进一步进入学校的课程组织、教学反馈与日常管理环节。

从技术方案到真实课堂，教育AI正在进入更深层的应用阶段。目前，银河智学旗下小鹿爱学已落地不同地区和类型的学校。据银河智学披露，产品累计服务及合作学校已超过500所，覆盖24个省级行政区。

近几个月，银河智学陆续公开了安徽阜南亲情学校、首都师范大学附属回龙观育新学校、贵州纳雍宏星高级中学、青岛国科高级中学、河南新蔡蓝天高级中学、内蒙古四子王旗宽高实验学校等案例，呈现人机共育模式在不同校情下的落地探索。

从知识获取到能力培养，AI时代需要重新审视学习的价值

大模型正在改变知识获取的方式。如果说第一阶段的教育技术更多关注知识获取和学习效率，那么AI带来的下一步变化，可能是重新审视学习本身。

过去，学生需要花费大量时间寻找资料、理解概念和获取答案；现在，AI能够快速提供信息、解释知识，甚至帮助完成复杂任务。当知识获取的门槛不断降低，教育的价值也需要进一步从知识传递走向能力培养。

因此，AI教育产品的评价标准也需要随之变化：不能只看答题速度、练习数量和交互频次，还应关注学生能否真正理解知识、形成有效的学习方法，以及逐步具备独立解决和主动探索问题的能力，并在持续进步中建立学习兴趣和信心。

这是银河智学将“学会、会学、爱学”作为教育目标的原因，而这一目标也与创始人陈林再次进入教育行业创业的初衷有关。陈林在文章中回顾了他对AI时代教育的思考。在他看来，面对AI带来的技术变革，教育需要帮助孩子具备应对不确定性、解决真实问题的能力。文章最后，他写道：“这个时代已经有很多人在让AI变得越来越强，而我想帮人变得越来越好……”

当AI进入课堂，最终指向的是人的成长：让学生在教师的引导和技术的支持下，逐渐发展理解世界、独立判断和解决问题的能力，成长为能够独立面对未知世界的人。而当技术不再急于证明自己“有多聪明”，真正俯下身去理解每个孩子的认知盲区、点燃其自主探索的内驱力，并与学校的育人实践形成长期协同，教育AI才能真正发挥价值。

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