在近期举办的GET2025教育科技大会上，一场关于AI教育的前沿探讨引发广泛关注。松鼠Ai智能老师联合创始人、北美CEO梁静以《AI时代的智能教育：智适应教育大模型——构建无界学习的新生态》为主题，分享了该品牌在人工智能教育领域的深耕成果与行业洞察。
梁静透露，松鼠Ai已在AI教育领域探索11年，核心聚焦智适应教育，打造出覆盖全学科的多模态智适应教育大模型。过去一年，她频繁走访海外，考察了大量AI教育企业后发现，美国行业大会上每年涌现的200余家AI教育创业公司中，多数企业并未自主研发核心模型，而是基于大语言模型叠加浅层应用，覆盖素养、学科、文化艺术、编程等领域。这类产品在流量获取上或许可行，但若想深耕垂直赛道、让孩子真正学有所获，仍面临巨大挑战。她强调，当AI泡沫褪去，缺乏垂直领域深耕、自主模型及数据积累的企业将面临生存危机，这一规律不仅适用于教育行业，医疗、金融等领域同样如此。未来，人工智能的核心竞争力在于“垂直深耕”，只有将用户数据转化为精准洞察，通过自主引擎推送有价值的内容，才能在各行业站稳脚跟，这也是教育行业应坚守的核心价值。
针对传统教育的痛点，梁静指出，其核心症结在于无法实现“因材施教”——每个孩子只能学习统一内容，个性化需求难以满足。尽管大语言模型和ChatGPT看似提供个性化服务，但存在关键缺陷：它们无法完整记录学习行为路径，更无法追踪知识盲点和学习潜力，本质上仍是“问答工具”，而非“智能老师”。真正的个性化教育需要AI系统精准判断“学生当下该学什么、该练什么”，吃透学习数据、难点痛点和潜在潜力，而非被动响应需求。
行业研究也印证了这一观点。谷歌未来教育报告等指出，人工智能自适应学习是未来个性化教育的核心趋势。但“个性化”并非泛化概念，必须依托智适应技术才能落地。沙利文研究将智适应教育中的智能技术分为L0-L5级，级别越高，智适应学习能力越强。目前，松鼠Ai已达到L5级“全自动驾驶”级别，实现全流程AI自主教学：系统先通过测试定位知识盲点，跳过已掌握内容，追根溯源找到核心薄弱点，待完全掌握后再推进下一步。这种模式类似特级教师授课——若五年级学生三年级知识点有缺失，系统会先补三年级内容，循序渐进确保真正学会。相比之下，L4级仍需真人老师辅助，形成“智能老师+真人老师”的教学模式。
为验证智适应智能老师的效果，松鼠Ai自2017年起累计开展100多场人机大战。实验中，传统班级采用“一位老师教三名学生”模式，而松鼠Ai则为学生配备专属智能老师。结果显示，人工智能自适应系统不仅显著提升成绩，更让学生单位时间内掌握的知识点总量远超传统班级。更重要的是，学生反馈系统“懂自己”，只推送不会的内容，游戏化设计让学习更有趣，甚至有学生认为“比老师教得好”。AI技术还重塑了教师培养模式：培养一名优秀教师需多年沉淀，但借助AI系统，培养能辅助教学、数据分析、情感沟通的督学师仅需两三个月到一年。这使行业能批量培养优质教育从业者，同时保障教学效果。
在商业模式上，松鼠Ai采用代理商模式，目前在国内拥有3000多家代理商和经销商，开设了3000多家“AI自习室”。与传统自习室不同，这里的“督学师”或“数据分析师”不直接授课，而是依托后台系统实时监测学生的学习轨迹、数据和路径。一旦出现异常，如快进、走神等情况，督学师会及时介入，甚至暂停学习进行思想沟通。这些人员均系统学习过教育心理学、家庭教育学和数据分析工具，核心工作是解析数据、对接学生和家长。
松鼠Ai的技术深耕路线是其11年坚守的关键。品牌与中科院自动化研究所成立联合实验室，与斯坦福国际研究院持续七年联合研发，在全球AI顶会发表论文100余篇，斩获全球最佳发明、人工智能创新奖等多项荣誉，两次入选斯坦福商学院案例，创始人栗浩洋四次亲自授课分享经验。其智适应引擎采用三层架构叠加大模型：第一层为学习目标层，设定个性化目标并动态调整，包含内容地图、学习地图和错因分析；中间层为学习记录与推荐层，实时记录学习画像并动态匹配最优内容；第三层为实时交互层，通过语音交互、Pad手写解题思路等多模态行为收集反馈，优化推荐内容。
在学科覆盖上，松鼠Ai已实现语数外、物理、化学、生物等全学科布局，更核心的是打造了MCM（学习思想、能力、方法）系统。该系统将每个学科拆解为大量核心能力与方法，例如学物理可掌握对称思想、逆向思想，学数学可提升猜想能力、数据分析能力、数感直觉等。这些能力不仅助力提分，更在学生未来成长、工作、生活中发挥价值。系统不提倡唯分数论，而是强调思想方法的沉淀，将思想、能力、方法贯穿每个学科、每个年级，让学生清晰认知自身能力短板并针对性提升。
智适应教育大模型的核心逻辑包含遗忘曲线、有效时长、追根溯源等多个维度，形成完整数据追溯链条，并设计了“重学隔离池”“战略放弃”“战略后排”等智能机制。例如，对于30分左右的学生，若60分以上内容反复学不会，系统会“战略放弃”，待其分数提升至50-55分、具备学习基础后，再逐步引入；“战略后排”则延后学习优先级，而非彻底放弃。AI会根据学生状态自动调整知识素材的学习顺序。系统融合多个智能体：数学、语文各有专属智能体，错因分析、自动驾驶、AI助手等也是独立智能体，它们深度整合进智适应教育大模型，形成协同发力的整体。
真实案例印证了这一模式的成效。教育部旗下《中国教育信息化》期刊刊登的山东某高中案例显示，学生使用松鼠Ai系统一学期后，数学平均分提升31.2分；吉林一所师资薄弱的希望学校中，初三学生使用系统两个月后，中考平均分提升50分；宿迁某全年级垫底班级通过半年300小时的系统学习，逆袭至全年级第4名。更令人感动的是湖北恩施巴东县白沙坪小学学生青青的故事。因身体原因辍学在家的她，通过松鼠Ai系统实现居家学习，并在品牌资助下进入初中。持续跟踪6年后，青青在今年高考中成功考入武汉大学。她接受媒体采访时表示：“当年松鼠Ai来到我家，是AI帮我拆掉了家里的那堵墙。”这一案例生动展现了技术赋能教育的温度与力量。
随着传统教育公司和出版社纷纷涌入AI教育赛道，“AI将颠覆教育”已成为行业共识。但梁静强调，教育的核心始终是“让每个孩子学会学懂，真正做到因材施教”。要实现这一目标，必须依托智适应算法技术，无论产品形态如何，只有做到精准学习、效果可追踪，才能兑现AI教育的价值。
