这两年家长最常见的画面是：孩子掏出手机/学习笔一拍题，AI 秒出解析，甚至还能生成一段“老师板书式”的讲解视频。最近网易有道的 AI 答疑笔 Space X 就上线了“视频答疑”，号称能针对任意学科、任意题目实时生成专属讲解视频，把答疑从静态图文推进到动态板书视频。
听起来很爽，但不少老师和家长用一阵会发现：孩子“看懂了”，但同类题依旧反复错，错题本越存越多，成绩却没跟着涨。
问题不在“AI 不够强”，而在于很多产品的 AI 仍停留在“讲得像”，还没进入“学得会”的那条主线。
一、表面化整合的深层问题：技术接口很先进，但和教育本质错位
现在不少搜题 App 宣称“接入某某先进大模型”。但很多“接入”，本质是把模型当成一个前端展示外挂：
- 题目拍进来 → 模型吐出来一段话/一段视频
- 产品做了UI、美化与分段
- 却没有把模型嵌入教学闭环
教育里真正关键的不是“解释”，而是“诊断 + 路径”：
- 这题属于哪个教材考点？
- 学生错在概念、计算、策略还是审题？
- 下一步练哪 3 道题最划算？多久复习一次？
如果这些不做，AI 讲解再生动，也只是“更高级的答案展示”。
一个对照案例很有意思：Khan Academy 的 Khanmigo 从产品原则上就强调“不直接给答案，而是引导学生自己想出来”，并把它嵌入内容库与学习脚手架里——它更像“教练”，而不是“答案机”。
二、错题本功能缺失背后的成本逻辑：为什么真正的教育 AI 难做？
“错题本=搜集—整理—反馈”是刀口，现实里大多数错题本只完成了：
📌 搜集（拍照入库、自动裁剪、同步云端）
但真正能提分的两步经常缺位：
A. 整理（难在结构化）
要把错题“整理”成可训练的内容，至少要做：知识点对齐、题型归类、难度标注、错误类型标注（概念混淆/运算失误/策略缺失/审题偏差……）。这不是模型“能写解析”就自然发生的，而是题库工程 + 教研标注 + 体系对齐，成本很高。
B. 反馈（难在教学决策）
反馈不是“再讲一遍”，而是：
- 给最小练习集（3～5 道就够）
- 给错因纠偏（你错的是哪一类）
- 给复习计划（间隔重复、掌握度曲线）
- 给辅导话术（家长/老师怎么问能逼出思路）
这一步相当于把 App 从“内容工具”升级为“学习系统”，研发难度直接上一个维度。
三、数据失衡的根本原因：通用模型 vs 垂直需求——缺的不是“会说话”，而是“教育格式”
到 2026 年初，一个更贴近现实的说法是：
- 大模型的优势来自海量通用语料与强语言能力
- 但教育真正需要的“结构化数据与规则”——教材体系、真题评分标准、典型错误路径、课堂提问链——要么难获取（版权/分散），要么难规模化（高度结构化、依赖教研）
所以我们常见的现象是：AI 很会把一道题“讲完”，但不擅长把一个学生“带会”。
这也是为什么“生成式视频讲解”是体验跃迁，但还不是学习跃迁：视频能把讲解变得更清晰，却不自动带来“诊断—练习—复习—评测”的闭环。
四、突破路径展望：从斯坦福 s1 看“垂直优化”的现实可能
行业里有个特别值得教育产品团队学习的案例：斯坦福与华盛顿大学等团队提出的 s1（Simple test-time scaling）。
它最“反直觉”的地方在于：
- 用约1000 条高质量问题+推理轨迹（s1K）做监督微调
- 再用一种叫 budget forcing 的方法在推理时“强制多想一会儿/控制思考预算”
- 在竞赛数学（MATH、AIME24）等任务上取得很强的推理表现（论文与代码公开）
- 同时媒体报道也强调其训练成本“低于 50 美元”的量级（以云算力计）。
对教育 App 来说，s1 的启发不是“我们也去训练一个模型”，而是两句话：
第一，教育更吃“高质量的垂直样本”，而不是无穷无尽的通用文本。
第二，产品竞争力不只在模型大小，还在“教学流程编排”。
国内产品也正在走向“垂直流程化”：
- 面向教师：猿辅导推出“飞象老师”，强调“一句话生成交互教学动画/游戏化课件”，更像把 AI 嵌入备课流程，而不是聊天。
- 面向学生：有道把答疑升级为“生成式视频讲解”，提升理解与沉浸感。
但下一步谁能真正突破，关键仍是：把 AI 从“输出层”推进到“闭环层”。
2025 年底，一个重要信号是：我国已发布《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》，强调教师在育人关键环节必须主导，AI 只能辅助，并提醒内容审查、隐私、价值导向等边界问题。
这份指引其实是在帮整个行业“校准方向”：教育 App 的终点不是“更像老师”，而是“更能让学生变强”；不是“更会生成内容”，而是“更能形成学习证据”。
🔮 对未来的想象与新想法：
1.错因优先的模型与题库：训练目标从“写出正确答案”转成“识别错误路径 + 生成纠偏练习”。
2.“错题本即训练引擎”：默认生成“3 题纠偏 + 7 天复习计划 + 掌握度曲线”，而不是只存档。
3.可追溯讲解：AI 每一句关键解释都能追溯到教材/课标/权威解析，降低“说得很像但不对”的风险。
4.多代理教学编排：将教学流程拆分为引导、练习与测评纠偏三环，由不同 AI 模块分工完成，使教学过程更精细、可验证、可迭代。
