国外亚洲成av人片在线观看,热99re久久精品这里都是精品,天堂网在线最新版www,国产成人av区一区二区三,51久久成人国产精品麻豆

本文主要討論如何把“學(xué)會”“發(fā)題”的教育產(chǎn)品通過AI的賦能晉升成為“得分”“達線”產(chǎn)品的一種可能性，其中重點是采用實際參與教研工作后從中抽象出的“分段腳手架 + 再練閉環(huán)”的最小講練循環(huán)，讓學(xué)生真正跨過考試分?jǐn)?shù)線。

一、從“學(xué)會”到“達線”

1.1 付費教育的暗線

讓我們試著把“AI教學(xué)”“智能教育”這些術(shù)語都暫時放下，回到一個產(chǎn)品的最本質(zhì)問題——用戶的真實需求。

在教育這個場景中，尤其是帶有付費屬性的商業(yè)化教育場景之中，用戶真正的需求是什么？

是掌握某項技能？還是理解幾本書的知識？其實都不是。

在我親身參與教學(xué)數(shù)月、與大量基層銷售、家長、學(xué)生及基礎(chǔ)教師深度溝通之后，真實的答案質(zhì)樸到被大家嫌棄功利，那就是：

他們想要的，不是“學(xué)會”，而是“達線”。

1.2 什么是達線

當(dāng)然，“達線”這個說法在很多人視角下仍顯模糊，但它其實并不陌生。在幾乎所有帶有付費屬性的學(xué)習(xí)場景中，“那條線”始終存在且真實可感：

• 要留學(xué)的學(xué)生，需要達到雅思或托福的目標(biāo)分?jǐn)?shù)
• 想考上重點中學(xué)或大學(xué)的孩子，需要跨過錄取線
• 考公、考證、考職稱的學(xué)員，也必須通過明確的分?jǐn)?shù)線門檻

在這些一個個明確目標(biāo)構(gòu)成的場景中，真正支撐學(xué)生堅持學(xué)習(xí)、促使家長持續(xù)付費的，并不總是“熱愛學(xué)習(xí)”或“技能成長”，而是跨過那道“達線”的現(xiàn)實需要。

那么，當(dāng)我們將教育的觀察視角從“知識傳授”轉(zhuǎn)向“達線達標(biāo)”，我們會發(fā)現(xiàn)，對學(xué)習(xí)過程的理解也必須隨之改變：

這不再是一個信息單向傳遞的過程，而是一個目標(biāo)導(dǎo)向、任務(wù)驅(qū)動、節(jié)奏敏感的路徑構(gòu)建行為。

接下來我們一起來嘗試著將市面上絕大多數(shù)的考試達線看作一個任務(wù)進行拆解時其所涉及的內(nèi)容通?？梢苑譃槿齻€維度，在我們產(chǎn)品的視角下也可以看成是三類需求：（見下圖）

1.3 達線三層需求

主需求：內(nèi)容測（能不能考？）是達線任務(wù)的核心。

所有考試，說到底都考兩件事：你有沒有掌握對應(yīng)的知識點，你能不能搞定對應(yīng)的題型。 所以教育產(chǎn)品的核心價值，就在于能不能幫助學(xué)生在這兩點上真的建立起能力，即教會他人與提供練習(xí)，也正因我們的主線是“教”與“練”我們才能稱呼我們的產(chǎn)品為教育產(chǎn)品。

而如何去定義學(xué)生是否達到標(biāo)準(zhǔn)或者說確認(rèn)學(xué)生是否再進步，其中主要涉及的衡量標(biāo)準(zhǔn)，我們可以用兩個大指標(biāo)來去做分析：

1. 學(xué)生的知識點學(xué)習(xí)的覆蓋率—考生掌握了多少考試會考的內(nèi)容
2. 解題的題型熟練度/正確率—考生是否具備把題做對的能力。

輔需求：技能測（怎么去考？）是達線任務(wù)的軀干。

在實際教學(xué)中，我們常常會遇到這樣一類學(xué)生：課上表現(xiàn)穩(wěn)定，練習(xí)題完成度高，思維清晰、基礎(chǔ)扎實。但一到考試，尤其是大考，他的分?jǐn)?shù)卻總與平時實力不匹配。

很多時候，這種問題不在知識本身，而在于“技能”——應(yīng)試技巧、考試節(jié)奏、心理調(diào)控、答題表達這些看不見但決定輸贏的部分。

考試不是純粹的“你會不會”，而是“你能不能在限定時間、特定情境下把它寫出來”。

試卷規(guī)劃能力、對高壓場景的心理適應(yīng)力、答題書寫規(guī)范，都是影響分?jǐn)?shù)最終“落地”的關(guān)鍵變量。

所以，如果教育產(chǎn)品真的要幫學(xué)生實現(xiàn)達線，就必須構(gòu)建對這些技能層面的系統(tǒng)訓(xùn)練。

比如我們可以設(shè)計：

• 模擬高壓場景的答題訓(xùn)練（如大眼睛盯視模式）→鍛煉心理耐受度
• 答題步驟規(guī)范小游戲→提升表達規(guī)范性
• PK式計算準(zhǔn)確率挑戰(zhàn)→提高答題專注度與速度

通過這些機制，幫助學(xué)生將能力“釋放”成得分，讓實力真正落在分?jǐn)?shù)線上。

額外需求：考外輔助（以什么狀態(tài)考？）是達線任務(wù)的毛細血管。

在真實教學(xué)過程中，我發(fā)現(xiàn)不少學(xué)生和家長在臨近考試時容易陷入“狀態(tài)混亂”：堵車、物品忘帶、前一晚失眠、考試時頻繁想上廁所……這些看似瑣碎的問題，往往直接影響考試發(fā)揮，甚至錯失考試本身。

考試從不是考場上的事，它從你起床、出門、進場那一刻就開始了。

這部分需求雖然不是常駐型的學(xué)習(xí)目標(biāo)，但在考試前夕極具“爆發(fā)式價值”。產(chǎn)品可借此推出一系列場外服務(wù)：如【考前提醒】【物品清單】【路線規(guī)劃】【陪考建議】等，既能提升體驗溫度，也能作為拉新裂變和家長溝通的重要節(jié)點。

雖是外圍功能，卻常在關(guān)鍵時刻決定成敗。達線體系的完整，也離不開這些隱秘卻關(guān)鍵的“毛細血管”。

這三種需求隨著其優(yōu)先級與使用的頻率逐級遞減，卻又都不可或缺，任何一個環(huán)節(jié)都存在著發(fā)力的需求點，任何一個環(huán)節(jié)出錯又都會影響學(xué)生的一次達線，由于技能測與額外需求相對其主需求而言更為瑣碎，所以接下來我們一起來將視角聚焦在教育的最基礎(chǔ)部分“教”與“練”之上。

二、一節(jié)課的構(gòu)成：教與練

2.1 最小的學(xué)習(xí)過程是怎樣的？

在接受授課前培訓(xùn)、與資深教師交流以及親身教學(xué)實踐中，我逐步梳理出一線教師在課堂中普遍遵循的教學(xué)流程：新知引入 → 題目練習(xí) → 錯題講解 → 最終回顧。

這一四階段結(jié)構(gòu)不僅高度貼合真實課堂節(jié)奏，也在教育學(xué)經(jīng)典理論中有所對應(yīng)：如加涅的九大教學(xué)事件所強調(diào)的注意激發(fā)、學(xué)習(xí)指導(dǎo)、表現(xiàn)反饋等環(huán)節(jié)，或布魯姆認(rèn)知分類學(xué)中“理解—應(yīng)用—分析—評價”的認(rèn)知路徑。

為了便于產(chǎn)品視角下的理解與建模，我將一節(jié)典型的數(shù)學(xué)一對一教學(xué)流程，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化流程圖，以圖示方式展現(xiàn)教學(xué)過程中的關(guān)鍵階段與信息流動。

對應(yīng)一個知識點的教學(xué)路徑，其中每個大環(huán)節(jié)都存在其所歸屬的功能性：

• 新知講解：引導(dǎo)學(xué)生進入學(xué)習(xí)狀態(tài)、框定一節(jié)課的學(xué)習(xí)授課范圍（知識點的信息傳達）
• 課堂練習(xí)：對新知講解的效果檢測(知識點的應(yīng)用練習(xí))
• 題目講解：通過講練循環(huán)對知識點圍繞內(nèi)容的查漏補缺（知識點的鞏固與內(nèi)化）
• 總結(jié)回顧：對知識點的印象加深、根據(jù)整節(jié)課的學(xué)生狀態(tài)進行效果判斷（知識點的提煉與架構(gòu)化）

* 其中我們可以發(fā)現(xiàn)新知講解的功能性中有一部分是對應(yīng)整個學(xué)習(xí)內(nèi)容的范圍框定，而框定的范圍是從何而來的呢？來源其實是有兩個部分：一是整個學(xué)習(xí)計劃的road map，二是上節(jié)課總結(jié)回顧后的判斷

在整個課外輔導(dǎo)教學(xué)的過程中其實目標(biāo)是由老師這個角色來把控，所以在來源中其實從計劃的制訂到下節(jié)課的內(nèi)容判定很大程度都是由上一節(jié)課的反饋來作為輸入源，所以四大部分很多時候其實是以一個循環(huán)的形式進行，如下圖：

整體來說這就是一節(jié)常規(guī)課的全流程（僅以市面上主流教培機構(gòu)為代表，個性化教師請見諒），而整個我們達線的終極目標(biāo)就是由這樣一個小循環(huán)不斷地滾動前進最終完成全知識點與題型的學(xué)習(xí)。

2.2 AI小循環(huán)授課前言

在進行深入的循環(huán)搭建之前我先疊一個甲，在本文中暫未對知識點的教授這部分進行深入的討論，具體原因如下：

• 在傳統(tǒng)的教育學(xué)中一個優(yōu)秀的知識點授課大概可以拆分成：新奇引入→內(nèi)容探索→總結(jié)歸納（此處總結(jié)歸納大多為給出定義或公式），其中新知講解的定義與學(xué)生體感之間的對應(yīng)為，新奇的引入負(fù)責(zé)引導(dǎo)學(xué)生進入學(xué)習(xí)狀態(tài)，內(nèi)容探索對應(yīng)理解基礎(chǔ)、總結(jié)歸納對應(yīng)范圍涵蓋。
• 由于新知之中的這個新字，我們其實是很容易發(fā)現(xiàn)整個新知的過程其實是一個由教師方對學(xué)生方進行有節(jié)奏且范圍較大的強輸出過程，不論是一個新的內(nèi)容的提出在包括整個交互過程中的方向感與對話的節(jié)奏把我都是由教師給予的。
• 在整個新概念的輸入過程中交互內(nèi)容包含了太多新構(gòu)建與高強度的靈活性對話，而在目前市面上主流的這類基于Transformer架構(gòu)的LLMs其實并不太擅長這種主動推演的且對話范圍大精度要求高的任務(wù)，更多時候大模型在一個新知識的引入過程中承擔(dān)的類似于課間設(shè)置或者筆記的梳理等等的輔任務(wù)效果會更為出色。

關(guān)于這部分任務(wù)我覺得暫時不太好介入的原因主要有三點：

1. 過于依賴學(xué)生自驅(qū)力：作為一個模型如果學(xué)生沒有很強大的自驅(qū)力和理解力的話，很難保證學(xué)生自己可以就課上內(nèi)容進行一問一答式的在框架下完成一個其自身之前沒接觸過的新知識納入環(huán)節(jié)。
2. 信息傳達精度與廣度：整體來說一整個知識點的引出、舉例、內(nèi)容提煉整個過程會使整個對話變得格外的大，即便是現(xiàn)在各大廠家的上下文已經(jīng)可以拓展到很寬的地步了，但是不可否認(rèn)的模型在很多時候會幻覺出現(xiàn)的頻率是會隨著對話token量的增加而增加的。
3. 業(yè)務(wù)本身的價值：其實不論是K12還是市面上的一些職考等等，其考試部門的本身通常都會擁有屬于自己的授課過程，不論是學(xué)校的義務(wù)教育還是各類的教輔材料與視頻課，都是學(xué)生們無法避開的部分。而且市面上的教育類產(chǎn)品單純的信息網(wǎng)課類與搜題的工具類之間巨大的用戶差也可以展示出兩者的商業(yè)價值區(qū)別，所以我們沒有必要在一個相對成熟痛點不強的部分做太多的投入。

當(dāng)然我也堅信，隨著多模態(tài)感知、知識檢索和自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進步，AI也會以一種重構(gòu)的方式介入并迭代新知的教育過程。

2.3 AI小循環(huán)

這里我這種講法不免會讓很多人產(chǎn)生一些疑問了：為什么很多廠商強調(diào)“遇到問題就去問 AI”，而我卻認(rèn)為它不適合作為授課核心？

原因很簡單：授課和答疑，本質(zhì)上是兩種完全不同的交互模式。

在授課場景，學(xué)習(xí)路徑是：

接受新信息 → 理解 → 建立記憶 → 筆記記錄

這是一個強教師主導(dǎo)、節(jié)奏明確的過程，信息量大且缺乏固定邊界。AI 在這個環(huán)節(jié)要做到有效引導(dǎo)，幾乎意味著要先預(yù)測用戶認(rèn)知，再動態(tài)調(diào)整內(nèi)容，難度極高。

更重要的是，授課內(nèi)容沒有唯一答案，教學(xué)節(jié)奏需要靈活切換，而大模型的交互邏輯偏被動：它依賴用戶提問驅(qū)動，缺乏主動維持節(jié)奏的能力，更難從零構(gòu)建知識框架。

相比之下，答疑則不同：

在答疑場景，學(xué)習(xí)的路徑是：

遇到問題 → 提出問題 → 獲取解答 → 應(yīng)用知識

在這個過程之中用戶對于自己所需要獲取的內(nèi)容是存在一定的認(rèn)知的，在遇到問題后，用戶的需求非常明確，在場景上可以最大化的減少因用戶自身的對話信息輸入不明確導(dǎo)致的信息偏差。

并且一旦我們將視角鎖定在某一道題的某一個環(huán)節(jié)后，整個對話的范圍就會變得極為可控，不論是文科類題目的得分點還是理科類題目的步驟與公式運用其自身都是有著極強的標(biāo)準(zhǔn)化屬性，對話內(nèi)容就會很容易通過提示詞工程或產(chǎn)品化來進行把控。

所以我理解其實并不是AI不能講課，而是AI應(yīng)該去講它應(yīng)該講的課，因此在我的理解力AI在教育場景下的若是想要發(fā)揮最大化的價值其應(yīng)該鎖定在摒棄了新課講解后更加偏向輔導(dǎo)班類型的，定調(diào)、練習(xí)、答疑、反饋的以題目為主的循環(huán)路徑上。

如下圖：

*非常培訓(xùn)機構(gòu)或?qū)W校在考試前都會采用這種練講循環(huán)的授課方式

現(xiàn)在一個知識點的小循環(huán)內(nèi)容我們已經(jīng)比較明確了，接下來在進行深入講解之時為了便于大家理解我會根據(jù)功能所解決的需求將整個內(nèi)容拆分成為兩個模塊進行，其中練習(xí)與講解作為主流程模塊，范圍和反饋作為輔流程模塊。

三、小循環(huán)詳解

3.1 主流程：練習(xí)與講解

（練習(xí)出題這點市面上已經(jīng)較為成熟暫不過多贅述）

“盡管市面上有大量 AI 解題工具，但在我的教學(xué)實踐中，卻很少看到它們對輔導(dǎo)機構(gòu)業(yè)績造成沖擊。許多家長和老師甚至反對學(xué)生用 AI 做題——那么是什么造成了這一現(xiàn)象呢？

3.1.1 講解與解釋的區(qū)別：

不可否認(rèn)的是現(xiàn)階段很多的廠家在其自身的知識庫或者通過聯(lián)網(wǎng)的方式上進行了很多的嘗試，在將一道常規(guī)題目進行解答輸出上已經(jīng)做的相對成熟了，那么我們接下來就要思考既然答案和邏輯都是正確的那為什么用戶還是更加偏向于教師這種講解方式呢？

這里就要以一個簡單的例子來進行參考了；

而一節(jié)正常的授課上我們講解題目的時候我們的對話會是這樣：

教師：好的，我們來看這道題，首先我們從題干中直接映入的表格還有X、Y、W這些內(nèi)容我們是不是可以先定位出來這道題是一道什么樣的題目？

學(xué)生：二次函數(shù)的利潤

教師：非常棒，那么既然已經(jīng)確認(rèn)了題目的內(nèi)容歸屬了，我們是不是第二步就讀讀題劃一下題目中給了哪些條件啊

學(xué)生：給各個數(shù)都提前設(shè)好了未知數(shù)，然后還給了一個表格表格里面有對應(yīng)的售價時候的銷量和利潤，還給了利潤的計算方式

教師：很好，信息找的很全，那我們接下來就來看看問題吧，看看這些信息如何幫助我們解題吧。

第一小問：求關(guān)于Y和X的函數(shù)表達式是什么？這里提到了Y和X 對吧，題干中的哪些條件給我們描述Y或者描述了X？

學(xué)生：Y和X之間是一次函數(shù)關(guān)系，然后表里還給了兩個數(shù)可以用來代入

教師：對了，非常棒，那么現(xiàn)在是什么函數(shù)知道了，還有兩個數(shù)，兩點確認(rèn)一個函數(shù)關(guān)系式，我們是不是用待定系數(shù)法就可以算出來了？待定系數(shù)法還記得么？

學(xué)生：就是先寫個標(biāo)準(zhǔn)的代數(shù)式然后把數(shù)帶進去求K和B就可以了。

教師：對的，基本功不錯，那你來算一下吧，看看得出來的式子是多少

學(xué)生：y=-10X+700

……

(迫于篇幅和時間原因僅以第一小問作為示范)

關(guān)于這兩者之間的差別我們其實是可以很直觀的發(fā)掘的，其中最為突出的兩個差別點： 一是直接羅列出結(jié)果還是一步步的輸出帶領(lǐng)而，二是單純的答案+注解（很多廠商甚至?xí)鸢笩o注解）還是方法答案互相交融。

這兩點差異，看似簡單，卻能帶來實實在在的提升：

1）“一步步輸出帶領(lǐng)” vs. “直接羅列結(jié)果”

• 教育學(xué)元分析表明，采用腳手架式（分步引導(dǎo)＋即時反饋）的教學(xué)策略，能帶來g≈0.53的中等偏上學(xué)習(xí)增益。
• 這正印證了，有節(jié)奏地分段提示、引導(dǎo)學(xué)生一步步思考，遠比一次性給出整塊解法更能幫助他們內(nèi)化知識。

2）“方法答案互融” vs. “單純答案+注解/無注解”

• 在另一項關(guān)于元認(rèn)知提示（在關(guān)鍵節(jié)點給出思考性問題）的研究里，提示組比對照組的學(xué)習(xí)成績提高了g≈0.40。
• 說明將解題方法與答案交織呈現(xiàn)，既給出正確結(jié)果，又讓學(xué)生理解“為什么這么做”，能顯著提升他們的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力和解題效果。

因此，這兩個看似“細枝末節(jié)”的設(shè)計點，其實是將“解答”轉(zhuǎn)化成“教授”的關(guān)鍵杠桿，也是將題目搜索器升級為答題教練的關(guān)鍵升級點。

老規(guī)矩，我們還是疊甲先行，首先對于市面上絕大多數(shù)的搜題解答類型的產(chǎn)品我們肯定是不可以一竿子打死的，其快速給出結(jié)果的特性自有其自身存在的需求場景。盲目的將搜答案這一場景進行拆分拉上鏈路這件事本身的風(fēng)險自是不需我過多講解的，如果用戶在一個只想獲悉結(jié)果的場景內(nèi)部，任何一點讓過程麻煩的行為都會導(dǎo)致產(chǎn)品競爭力的下降，我理解這可能也是絕大多數(shù)的搜題產(chǎn)品將答案放在講解的上層的原因。

可是我們又能夠清楚的理解，一次性吞吐的全量講解，實踐證明，它對分?jǐn)?shù)提升的幫助很有限。所以我們初期最好在根本上將兩者的場景進行區(qū)分，畢竟買面包和學(xué)烘焙這兩者的其實從根源上就是兩種需求。而至于說如何劃分場景這部分是輔需求模塊“新知與反饋”部分的主要功能，所以甲先疊完我們還是一步步來先將主需求講解部分進行一定的梳理，而后在輔需求部分對這里進行講解（如有需要可直接跳躍至輔需求部分）。

好的現(xiàn)在我們可以將剛剛提出的兩點進行深入的拆分思考看看，既然我們希望達到的效果是方法與結(jié)果互融與逐步帶領(lǐng)的話，與常規(guī)的情況相比我們要改變的點一共有這樣三點：

1. 根據(jù)逐步的特性，首先我們要做的就是將內(nèi)容從整段過渡到細分結(jié)構(gòu)。
2. 根據(jù)帶領(lǐng)的特性，切分后對應(yīng)的節(jié)點處應(yīng)當(dāng)進行圍繞所需知識的講解。
3. 隱藏在前兩個特性之下的是，我們需要一個迅速獲取用戶反饋的輸入機制，這樣才能確認(rèn)節(jié)點是否應(yīng)該繼續(xù)、當(dāng)前知識點是可以略過還是需要精講。

根據(jù)我們所遇到的三個問題我們可以抽象出我們所需要的是一個可以根據(jù)知識點進行分段式引導(dǎo)交互的講題產(chǎn)品。

3.1.2 切分理念：

其中貫穿整個解決方案的最核心點已經(jīng)浮出水面了，那就是如何做切分？

關(guān)于如何和去切分這件事其實是一個非常貼業(yè)務(wù)的內(nèi)容，細心的讀者應(yīng)該已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，切分的方式其實就是一道題的解答思路體現(xiàn)。

我知道很多機構(gòu)或者教師都有著自己獨特的解題方法這里我僅以我的教學(xué)內(nèi)容作為參考，這里僅以我的常規(guī)講題邏輯做一個示范：通常教導(dǎo)我的學(xué)生要將一道題通過閱讀→提煉→定位→推演→計算這幾個方式進行。（各類題目各地風(fēng)格可能不同，作為較為重要的商業(yè)化賣點其中內(nèi)容各位可深度思考下）

所以如果是以我的講題方法融入到我所在的K12數(shù)學(xué)教學(xué)的內(nèi)容之中，我會將一道題目以這五部分進行切分，至于切分的方式為了保證整個產(chǎn)品足以進入生產(chǎn)環(huán)境，這里其實我的是不太建議純純使用模型來進行把控的，畢竟大模型的不穩(wěn)定性還是存在的，教育尤其是理科或者數(shù)學(xué)的教學(xué)場景下最好還是以最小化失誤為準(zhǔn)。

所以怎么切其實取決于解題方法，而如何實現(xiàn)切我覺得在這種類型的功能上用流程化的傳統(tǒng)軟件交互設(shè)計更好。

3.1.3 AI教師的角色切入：

現(xiàn)在第一個問題已經(jīng)解決了，我們就要面對第二個問題:切分之后怎么講題

這里就要回顧我們在最初時候的那個對比的例子里了，有問題問AI的場景是什么？

沒錯！當(dāng)學(xué)生在某個拆分節(jié)點卡住時，就是我們讓 AI 介入的最佳時機。

在沒有AI的時候我們?nèi)绻胍獓L試將題目以切分的狀態(tài)去交給用戶的話，那我們就需要一份可以通過一段描述就能夠讓所有人都能明白的文稿。而現(xiàn)在只需要嘗試著將當(dāng)前問題時刻點時用戶所處的背景，他所面臨的卡點是哪里，他是怎么錯的等等信息包在prompt里，就可以通過大語言模型生成出對應(yīng)的內(nèi)容講解，最關(guān)鍵的是，如果學(xué)生沒有聽懂的話，他們可以圍繞當(dāng)前所遇到的卡點進行討論式的教學(xué)。

具體的對話其實稍微有點反現(xiàn)階段熱門邏輯的是我們其實并不需要常規(guī)AI常常出現(xiàn)的過分對信息的堆疊邏輯性，如果我們在用戶遇到一個大結(jié)構(gòu)中的細化問題時給其另一個關(guān)于信息的結(jié)構(gòu)式回復(fù)，具體效果往往七繞八繞就把學(xué)生繞暈，所以如果我們不是拓展的信息講述授課，講題就要專題。所以對于當(dāng)前的業(yè)務(wù)我們對輸出的要求更多是在匹配度以及帶有正向鼓勵的強情緒價值和引導(dǎo)拓展的基座回答基調(diào)。

是的，如果我們的目標(biāo)是幫助用戶學(xué)會知識點，要將制作一款類似教練式的教育產(chǎn)品，我們所需追求的就不再是“秒對率”“覆蓋量”。我理解在市面上絕大多數(shù)的題目我們都可以進行收錄的情況下，解題解對根本不重要，重要只有一點：能否教會！

3.1.4 交互理念：

那么現(xiàn)在我們來到了我們的最后一個問題了，怎么進行交互？

在我授課的K12教學(xué)場景中，一些數(shù)學(xué)題目的計算和推演常常涉及一些數(shù)學(xué)符號，而在一些文科題目中所涉及驗證的回答內(nèi)容又常常涉及到非常多的輸入，如果我們希望用戶通過文字或者語音等方式進行錄入，在不排除對話會因為輸入錯誤被帶偏的情況下，單純的文字或語音復(fù)述錄入的麻煩程度都足以讓學(xué)生們頭疼不已了。

我理解技術(shù)的突破總是讓人興奮的，我也很希望現(xiàn)在的OCR等等技術(shù)可以完美的支撐我們面臨的場景，但很遺憾，起碼在我的視野內(nèi)并沒有看到這樣一勞永逸的解決方案。那么就讓我們回歸一個產(chǎn)品人的視角，以我們所要面對的業(yè)務(wù)場景來嘗試著以現(xiàn)有的方式搭建對應(yīng)的交互吧。

舉例：

在以我講題的思路作為基調(diào)的場景中一道常規(guī)題目我分為五步：閱讀→提煉→定位→推演→計算。

1/2、閱讀+提煉這一部分的交互由于輸入內(nèi)容較多，且更多內(nèi)容是在題目自身上。所以在題目講解開始之后，我理解可以手動進行涂畫的交互界面，讓用戶畫完了之后進行匹配確認(rèn)，如果出現(xiàn)失誤我們將當(dāng)前的語境包括用戶的失誤去采用之前預(yù)制好的提示詞進行發(fā)問，調(diào)用出AI進行專門知識的講解。

示例圖：

3、定位知識點一部分，我理解最好是采用選擇題的方式進行，畢竟讓誰在諸如手機或者電腦上打出一個數(shù)學(xué)公式都是一種折磨，同理在出錯后進行針對點的AI講解。

示例圖：

4、推演內(nèi)容使用知識點這部分，最大的難點是步驟通常內(nèi)容較多，且承擔(dān)著標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)生答題能力的關(guān)鍵步。我理解這里最好采用帶缺失的步驟框架讓學(xué)生進行補充，這樣我們就可以在日常訓(xùn)練中潛移默化學(xué)生答題的標(biāo)準(zhǔn)性，更重要的是學(xué)生的解題步驟內(nèi)部存在各種各樣細小的錯誤點，而這種細小的錯誤點如果我們可以精準(zhǔn)捕捉的話，后續(xù)就可以精準(zhǔn)的定位當(dāng)前所需講解的部分。

示例圖：

5、計算的話，結(jié)果進行輸入這點就不是太大問題了。（如果遇到長答案或內(nèi)容不好輸入的話，同理定位）

相信諸位也能看出，其實我并不是一個純純的自動化追求狂魔，而且我對于現(xiàn)階段很多AI產(chǎn)品中的那種如果不已對話框作為起始就不算AI產(chǎn)品的“強迫癥”有點抵觸，我堅信所有交互都是要以服務(wù)業(yè)務(wù)作為核心。

在整個第一部分的練與講結(jié)束之后，對應(yīng)的學(xué)生在這一次學(xué)習(xí)過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)我們也可以獲取，接下來我們只需要針對其錯誤點部分再次生成題目完成練習(xí)即可。這里我們要注意的是我們這部分的目標(biāo)是為了讓學(xué)生掌握該知識點所產(chǎn)生的各種題型而非單純的練習(xí)，所以不要選擇市面上常見的一組之后再來一組，我要做的只是定點突破。這樣既能鞏固剛糾正的錯誤，又能避免學(xué)生因為題海而疲勞，進一步提升練習(xí)效率與遷移能力

（起碼以我所在的教培機構(gòu)來看，系統(tǒng)題庫內(nèi)標(biāo)簽足以在不需要大范圍標(biāo)注的情況下完成這部分推題內(nèi)容的支撐）

*在我授課的過程中我發(fā)現(xiàn)其實一道錯題再講解后直接再練一道相似題目其實比全都講完后再練的效果更好，但鑒于對比分析的樣本量，這里還需要進行一些調(diào)研確認(rèn)

如此，一個針對當(dāng)前學(xué)習(xí)目標(biāo)進行講練循環(huán)的 AI 教練閉環(huán)便已成型，保證了‘教會’而不僅是‘解題’的核心價值。

3.2 新知與反饋

基于前文中我們所埋下的問題，如何讓用戶從當(dāng)前的一步答案搜題行為過渡到基于模塊練習(xí)的訓(xùn)練行為呢？答案其實就藏在我們的開篇，在教育而非搜題的場景中，我們所面對的用戶需求不是找到答案，而是幫助用戶完成達線。

在前面的主需求中我們主要是以講練的方式對基礎(chǔ)動作進行了一定的拆解，而講題教練并非是一個可以幫助學(xué)生達成目標(biāo)的教練，在這兩者之間的所缺失的內(nèi)容其實就是我們輔需求所需要進行補足的。

輔需求三大必須：

3.2.1 新知引入—狀態(tài)引導(dǎo)、范圍框定：

諸如傳統(tǒng)課堂“新知引入“過程中的功能性，狀態(tài)的轉(zhuǎn)變對于學(xué)習(xí)其實是必不可少的。如果我們希望學(xué)生在這個過程中走完這個流程，就必須在一開始的時候給其行為一個合理的解釋，讓其明白自己是在學(xué)習(xí)成長。所以在題目出來之前我們必須經(jīng)過新知的容讓用戶清晰自己在學(xué)習(xí)，而且只要學(xué)習(xí)了就會有對應(yīng)的收獲。

關(guān)鍵內(nèi)容：價值感、內(nèi)容范圍

3.2.2 效果反饋—成就感獲取、宏觀優(yōu)化：

新知的作用我們在此刻已經(jīng)清晰了，那第二部分的自然就是反饋了。不要小瞧反饋的作用，任何工作性行為背后的推動力就來自于反饋，讓學(xué)生在每次學(xué)習(xí)的過程后都能有所成長，甚至哪怕只是感受到有所成長都會極大的增加用戶黏性。

并且分階段的，根據(jù)常錯環(huán)節(jié)的反饋可以定期的在宏觀視角指導(dǎo)學(xué)生和家長及時修正。作為產(chǎn)品的我們都知道只有定期的復(fù)盤業(yè)務(wù)，對業(yè)務(wù)的理解才會更深，而學(xué)習(xí)這件事也一樣。

關(guān)鍵內(nèi)容：所學(xué)內(nèi)容、學(xué)習(xí)表現(xiàn)、成長鼓勵、待補足、大范圍所完成進度

3.2.3 路徑地圖—把握節(jié)奏、串聯(lián)內(nèi)容：

最后回看前面我們主需求所必須幫助學(xué)生完成的指標(biāo)，我們可以看出我們在一節(jié)課的循環(huán)內(nèi)部只能對于一個單一的知識點進行學(xué)習(xí)，而不是對主需求的指標(biāo)的完成。所以我們新知與反饋其實在很多時候承載著一定的串聯(lián)作用，只有以點連線匯成面才能完成達線。

還有一點較為特殊的，在職業(yè)教育中通常需要根據(jù)各個科目的考試時間進行內(nèi)容的把握，哪怕是在K12的教育工作中，月考與期中期末考對應(yīng)的考試內(nèi)容差別也很大，一個僅針對某一單元的深度一個針對整個學(xué)習(xí)的廣度，所以日常的學(xué)習(xí)內(nèi)容其實是很吃對應(yīng)節(jié)奏的，我們需要讓地圖中以各個不同的維度為學(xué)生建立練習(xí)計劃。

示例：

3.3 綜述小循環(huán)

如此，一環(huán)扣一環(huán)，讓學(xué)生既明白“為何而學(xué)”，又能通過“知—練—評—調(diào)”保證他們在整個學(xué)習(xí)路徑上必有所得。

落地制作結(jié)構(gòu)可參考該簡版結(jié)構(gòu)圖：

四、關(guān)于循環(huán)的補足思考

4.1 落地建議

什么樣的業(yè)務(wù)適合切入這樣的循環(huán)

在前文中我多次提到過，這種以達線作為最終目標(biāo)的循環(huán)拆解其實是適配市面上絕大多數(shù)的付費教輔場景的，但是其實不同的方向其實在落地的過程中其實是有比較大的差異點的。

這里我建議將以下幾點作為一個自己業(yè)務(wù)適配的參考維度：

4.1.1 成本向：

落地第一期，最影響成本的不是模型算力，而是路徑是否可復(fù)用、題型是否易切分。我用四個維度來定性評估：

1. R復(fù)用度：題型/得分點在地區(qū)與年份間的一致性（越高越省錢）。
2. S拆分復(fù)雜度：平均關(guān)鍵節(jié)點數(shù)、分支與依賴層級（越高越費標(biāo)注）。
3. V語料多樣度：題干用詞跨度/新詞率（越高越費維護與話術(shù)模板）。
4. G地域異構(gòu)度：大綱/題型的省市差異（越高越需要“省市化”策略）。

具體的思考維度可以參考：

• 高考理科（函數(shù)/三角/解析幾何）：R高｜S高｜V低｜G中→步驟長但可模板化，是首批切入的“性價比賽道”。
• 中考：R中｜S中｜V中｜G高→省市差異大，適合第二階段按地區(qū)滾動推進。
• 國考/省考（行測-言語/資料）：R高｜S低｜V高｜G低→步驟短靠策略與話術(shù)，標(biāo)注輕但需要強提示庫與檢索。

初期的成本估算可以套用：

MVP 投入 ≈ 單位題成本× 需覆蓋的模板樣本數(shù)/ 預(yù)期覆蓋率

R 影響樣本數(shù) N，S/V 影響單位題成本，G影響預(yù)期覆蓋率

具體是采用深耕專項還是使用大面積寬廣平推的方式可根據(jù)公司現(xiàn)階段狀態(tài)結(jié)合公式進行評估。

4.1.2 用戶維度：

用戶的接受度在這里其實是一個比較容易被忽略的話題，我們不得不去直面的是我們不同的業(yè)務(wù)之間其實學(xué)生的差異是很大的。舉個最簡單的例子，國考和K12教育之間的學(xué)生差異非常大。

在業(yè)務(wù)初期我們不得不考慮的就是不同學(xué)生對與我們的業(yè)務(wù)會產(chǎn)生什么樣的影響，其中我們可以以三個主要維度作為評估點：

• 學(xué)習(xí)動力（對于達線的需求度）
• 學(xué)習(xí)時間（對于講練的練習(xí)頻次）
• 目標(biāo)節(jié)奏：（單峰/多峰）
• 信息接受能力（對于模型初期文字輸出的接受能力）

通過這四者我們可以評估出：

• 國考生：學(xué)習(xí)動力低、學(xué)習(xí)時間高、目標(biāo)節(jié)奏單峰、信息接受度高
• 落地建議：因此我們初期落地時需要更多考慮對學(xué)生的目標(biāo)激勵和地圖的清晰度上，對于模型甚至初期題目的拆解都可以相對做的簡化，
• K12學(xué)生：學(xué)習(xí)動力高、學(xué)習(xí)時間低、目標(biāo)節(jié)奏多峰、信息接受度較低
• 落地建議：因此我們在落地的初期需要考慮到整體學(xué)生的課后時間以及練習(xí)的精準(zhǔn)度，而且在學(xué)習(xí)路徑上也要考慮到月考以及期中等維度，在對話內(nèi)容和題目拆分的維度上也要盡可能的去貼合學(xué)生的理解能力。

具體的目標(biāo)與推廣方式可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)進行評估，不同學(xué)生之間的評估都可以套用此框架，例子相對還是比較粗糙，像是不同K12科目，以及職業(yè)教育和雅思考生之間都存在著各種的不同由此產(chǎn)品的側(cè)重也會有所不同。

4.2 意義：特別的數(shù)據(jù)沉淀

最后我想補充的一點時，我們除了可以計算出的相對市場大小和經(jīng)濟收益之外，我們還可以通過整個過程沉淀一些現(xiàn)階段沒被精準(zhǔn)量化的一些教育相關(guān)的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)可以幫助我們?nèi)プ龅礁喔嗟氖隆?/p>

大循環(huán)數(shù)據(jù)：

在大循環(huán)的過程中，我們可以得到大量不同分段地區(qū)的學(xué)生在進行什么樣的頻率的練習(xí)后得到什么樣的結(jié)果，其中可以二級拆分的練習(xí)方式、學(xué)習(xí)路徑，學(xué)習(xí)時長等等對于學(xué)生的成績變動一旦被歸因抽象成功，我們就可以獲取到各種維度下不同學(xué)生（地區(qū)/年級/分?jǐn)?shù)段等等）的各類型數(shù)據(jù)、

• 學(xué)習(xí)曲線：P(correct|attemptn)、節(jié)點停留時長、提示調(diào)用次數(shù)、首次正確率、改正率。
• 路徑效率：步數(shù)/時間到掌握、回退率（從節(jié)點k退回k-1的比例）。
• 錯因畫像：錯因分布（概念/公式/推演/計算）、錯因復(fù)現(xiàn)率（7/14/28天）。
• 記憶曲線：復(fù)習(xí)間隔→成績保持率（個性化遺忘曲線參數(shù)）。
• 參與度：活躍天數(shù)、任務(wù)完成率、連續(xù)打卡。

這些數(shù)據(jù)可以在我們后續(xù)不論線上的產(chǎn)品更新方案，還是線下教研方向乃至運營或者業(yè)務(wù)側(cè)的活動與商業(yè)性行為上提供方向與支持。

小循環(huán)數(shù)據(jù)：

之所以在初期我選擇將方向更多的引入到教育這個環(huán)節(jié)，是因為我理解教育是比較標(biāo)準(zhǔn)的將已知信息轉(zhuǎn)化輸入后產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值的商業(yè)行為。

如果我們非要在這個過程中給教師一個定位的話，我理解更多的像是一個信息的轉(zhuǎn)化器，這和我對于現(xiàn)階段大語言模型工作的業(yè)務(wù)價值非常契合。而轉(zhuǎn)化器的價值如果想要量化的話，便是對于信息的轉(zhuǎn)化效率以及轉(zhuǎn)化過后的成功率。

諸如：

• 講解接受率（EAR）：學(xué)生在收到分段講解后，下一道同構(gòu)題首次正確的比例。
• 節(jié)點修復(fù)率（NFR）：在卡點k觸發(fā)提示后，同一節(jié)點再次出錯的復(fù)現(xiàn)率下降幅度。
• 時間到掌握（TTM）：從第一次卡點到連續(xù)n次正確所需的步數(shù)/時間。
• 遷移正確率（TA）：從原題→變式題的首次正確率。
• 提示依賴度（PD）：完成一題平均調(diào)用提示次數(shù)；目標(biāo)是隨時間下降。

我們在大量的節(jié)點式講解對話過程中一旦我們將其中的內(nèi)容沉淀下來，通過微調(diào)或提示詞工程等方法將效果好的內(nèi)容進行復(fù)現(xiàn)，使我們的產(chǎn)品在針對不同的學(xué)生時可以采取不同的語氣和信息輸出的話，在這個大家都在沖擊最會做題AI的時刻，我們講話最被學(xué)生接受的AI所能產(chǎn)生的價值一定是不弱于前者的。

結(jié)束語

在我認(rèn)知里教育這個業(yè)務(wù)是很特別的，其常常以止疼藥的身份出現(xiàn)，又常常作為維他命陪伴了用戶走向很長的周期，所以雖然我全文在講如何達線，而真正我希望看到的卻是AI產(chǎn)品在脫離了買課營銷號之后依舊可以成為學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)設(shè)施那一天，我相信這樣的未來