AI学习机现状分析：伪智能与教育本质的错位

前几天发了个评论p2，不少姐妹来和我探讨，那我就简单记录一下，我对ai教育的一些看法。 ai学习机的逻辑：其实很简单，人工给每道题、每个视频打上标签，根据学生的练习情况，推对应标签下的内容，没有所谓的大模型分析，这也是为什么我说现在的ai学习机，和十年前一样仍处于“智障”阶段。 不足：说实话，现在市面上的ai学习机，看似功能五花八门，大都是互相借鉴，搞噱头吸引投资，而没有真正站在学生的角度去研究如何学习。从教育的角度来说，学习机想要变“智能”，至少要解决目前的三大问题： 1️⃣知识不成体系。很多学习机总热衷于把整体的知识打散成一个个小知识点，再以一种很复杂的形式呈现给学生，看似高级，实则对知识的构建毫无意义。在使用中也是，不管学生基础好坏，全都逮着知识点刷刷刷[失望R]知识之间是相互联系的，只有呈结构化的知识才有利于学习者储存、提取、和迁移。因此学习机呈现给学生的知识应该是整体的，而非零散的，先打好“面”的基础，再攻破“点”的难题。 2️⃣错题归因太简单。现在的学习机对于错题归因，可以说是简单粗暴，一股脑归为该知识点不熟练，但学生做错一道题的原因有很多，可能是计算能力差、对概念不清晰、不会分析题干等等。这就需要ai去智能分析和溯源，提供参考建议，而不是逮着知识点无脑刷题。 3️⃣检测缺乏参考性。在实践中会发现，很多学生在机子上的检测成绩很漂亮，一到学校考试就不行，这是因为所谓的ai检测缺乏参考性。这些检测题都是从题库中随机抽取出来的，好的差的难的偏的都有，题量太少，随机性太强，不如一套经典试题有参考价值，这样的ai检测怎么能检测出学生的真实水平。 那么ai能改变未来教育吗？肯定能，但我认为，教育有其自身的发展规律，光靠ai带不动，本身的模式已经落后于时代了，现在的教学模式推广于二百年前的大工业化时代，和现代科技不兼容很正常（大人，时代变了.jpg）。因此只有ai+教育自身改革，这种内部外部同时进化，才能带来真正的改变。 有人说：“现在这个行业，懂AI的多，懂教育的少。”我很认同。什么时候ai教育能真的开始重视教育了，便是它起飞之时。 #ai教育[话题]#

小红书 2026-02-07 00:00:00