当大模型开始进化教学DNA

摘要：在通用大模型日益渗透日常生活的背景下，教育领域的特殊性正呼唤更具针对性的解决方案。教育不仅是知识传递，更涉及认知发展、情感互动和个性化引导的复杂系统。这要求AI技术必须突破表层问答逻辑，构建覆盖教学全流程的闭环体系。

教育垂类AI的不可替代性，本质上源于其对教育场景的系统性重构与价值重塑。

文｜动点科技

作者｜黄尘

排版｜罗慧君

本文预计阅读时长7分钟

在普罗大众已经习惯于用聊天机器人解答生活中的问题时，教育领域的AI使用问题成为了横亘在家长和教育者间的一个困惑。通用人工智能大模型够用了吗？

在通用大模型日益渗透日常生活的背景下，教育领域的特殊性正呼唤更具针对性的解决方案。教育不仅是知识传递，更涉及认知发展、情感互动和个性化引导的复杂系统。这要求AI技术必须突破表层问答逻辑，构建覆盖教学全流程的闭环体系。

近日，猿辅导集团正式推出首个教育AI范式——“小猿AI”，并发布覆盖家校两端的“软件应用+智能终端+通识课程”三位一体解决方案。

小猿AI模型层由猿辅导集团自研的猿力大模型和Deepseek-R1模型矩阵组成。据悉，Deepseek-R1具有强大的推理和自进化能力，能推动猿力大模型不断进化。而猿力大模型在教育场景理解上更具优势，能够保障实时认知对齐，并进行信息安全过滤。

逻辑层的搭建是区别于通用大模型应用的关键。据介绍，小猿AI通过与中小学特级教师合作，利用其“教学思维链”训练和推动教学逻辑的进化，使其教学智慧转化为可规模化的数字资产。

据介绍，小猿AI App深度整合AI作业批改、五重错因分析、个性化讲题等核心功能，将应用场景从作业场景延伸至预习、复习、自主练习等家庭学习全流程。区别于传统的AI讲解，小猿AI App首次实现基于错因的“1v1个性化讲解”，模拟专业老师的讲解思路，使整个讲解的过程更符合学龄段孩子的接受能力。

另外，猿辅导集团还推出了一款搭配智能基座的AI学习机。不同于学练机，小猿AI学习机打造“诊-学-练”闭环流程为孩子的个性化学习提供了更为精准的支持。小猿新一代AI学习机则支持拍照批量上传过往作业和试卷，进行系统化“审阅”与“诊断”。该系统的学情诊断贯穿学习的每一个环节，据悉孩子上课过程中的互动答疑，平时的练习都会作为其诊断的依据。

猿辅导集团工具业务市场负责人张兰璞告诉动点科技：“我们认为大模型更好的价值就在于能够基于孩子的思维能力做一些比较有启发性的引导。下一个阶段，我们这套方案的实现还可以有更好的提升空间，也就是这套方案不仅将了解孩子学习背后错题的数据，能力的数据，还会知道他兴趣的因素，这套方案能把他的兴趣更好地融入在教学和体系里，知道他的思考框架体系是怎样的，从而对每一个孩子的教育引导，讲解方式，这些主动输出的逻辑可能就和其他人不一样。”

教育垂类AI的不可替代性，本质上源于其对教育场景的系统性重构与价值重塑。在技术层面，垂类AI通过垂直数据的长期积累形成核心壁垒。

早在2014年，猿辅导集团就成立了行业首个人工智能实验室，覆盖100多个教育应用场景。经过十多年的探索，积累了涵盖学习内容数据、动态学情数据和丰富合作资源的高质量数据集。这种教育专属的数据资产有利于其构建“认知诊断-教学决策-情感反馈”的闭环系统，这是通用大模型难以企及的深度。

在应用场景中，一些垂类AI正在重塑全链条学习生态。从课前预习的诗词情境互动，到课后作业的带图应用题智能批改，再到心理健康领域的情绪疏导路径，AI已突破工具属性成为全流程学习伙伴。

这种能力延伸并非简单的功能叠加，而是基于分层模型架构的有机整合——垂类精调大模型负责教育场景理解，主流的大模型（如Deepseek-R1）负责逻辑推导，再通过特级教师经验构建的“教学思维链”实现人机协同。

教育伦理与安全机制的差异化设计，则是垂类AI区别于通用模型的另一关键。去年，猿辅导集团自研大模型通过备案，并通过信通院最高等级（5级）认证。同时，其牵头制定了团标《智能学习终端内容审核基本要求》。当通用大模型还在面临价值观输出的不确定性时，垂类AI已通过行业标准制定确立教育向善的技术路径。

教育垂类AI的发展揭示了技术与教育融合的深层命题。当前通用大模型虽能解决知识检索问题，但在动态学情追踪、认知路径规划等教育核心环节仍存在明显局限。小猿AI展现的“教学思维链”架构，实质是通过多年在线教学经验与算法模型的耦合，探索人机协同的教育新范式。这类尝试的价值不在于技术颠覆，而在于验证了教育数据资产积累与场景化模型调优的重要性。

未来教育AI的突破点，或将取决于技术赋能与教育温度的统一、算法效率与认知规律的适配、智能工具与教师角色的互补。当行业不再执着于“替代”叙事，转而专注构建可验证、可迭代的人机协作系统时，教育AI才能真正走出概念期，进入价值沉淀的新阶段。

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当AI走进教室，教育会变成什么样？

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