
编者按:
本文为读者投稿,作者炳炎是教育领域的资深专家。当免费大型模型将“AI解题”变成基础服务,效率竞争似乎已到尽头。行业的下一步该走向何方?本文强调,真正的区别在于能否从“提供更准确答案”的工具智能,升级到“激发更强烈动机”的关系智能。教育的未来,不在于创造一本更完美的指南,而在于守护一颗更炽热的求知心。
最近,通用大模型巨头以“免费”的AI家教策略,强势冲击本已拥挤的教育AI市场。拍照搜题、自动批改、即时出答案——在“解题效率”的赛道上,各大模型凭借多样化的方法,似乎难逢对手。
但这可能是一条用“正确率”交换“好奇心”的道路。当AI把学习简化为“问题-答案”的快速匹配,学生失去的正是学习中最珍贵的部分:思考的历程、试错的勇气以及与知识建立自发连接的深层乐趣。
巨头们赢得了“工具性能”的速决战,却暴露了整个行业的核心弱点:他们正用智能工具,培养“思维的消费者”,而非“知识的创造者”。
下一代教育AI的竞争,不再是“谁更快”,而是“谁更懂”。教育AI的竞争维度,已从“准确率”悄然转向“关系力”。
巨头们的入局影响巨大。通过“免费+全学科覆盖”模式,巨头们将“AI家教”从高附加值的增值服务变成了标准配置。
然而,这种将AI工具属性发挥到极致的“效率”,是否真的是教育效果的最佳选择?这类AI隐含着一个危险的假设:学习,是用“公共表达的语法”,规范“私人思考的诗意”。当学习被分解为“步骤”与“答案”的对应过程,真正的学习者,反而在这股效率洪流中消失无踪。
并非无人察觉这一悖论,可汗学院的AI助手“Khanmigo”的设计逻辑就是一个例子——当学生索取答案时,AI通过引导性提问逐步启发学生自主思考,而不是直接给出答案步骤。可汗本人对教育AI助手的思考更进一步:“我问自己,要是一个好的人类导师,会怎么做呢?我觉得他不会干坐在房间里等着别人来问问题,他会在房间里走来走去,主动说:‘给我看看你是怎么做的’,‘等等,你为啥要这么做?现在你该做这个’。” [1]可汗的这段话不仅突出了功能差异,更展示了产品哲学的分野——教育AI面对的,从来不是答案问题,而是关系问题。
这恰恰揭示了下一代教育AI必备的能力:关系感知与关系修复。当前的工具AI只能冰冷地判断对错,本质上仍是一个高效的“说明书”;只有当工具能感知到一个提问背后,用户与知识、与他人、与自我的关系疏离与断裂,并给予积极识别与修复时,它才开始扮演“教育者”的角色。后者所构建的用户粘性和价值壁垒,远非前者可比。这正是教育AI的范式革命——从“工具智能”转向“关系智能”。教育AI的估值逻辑将彻底改变:资本和用户为之付费的,不再是“数据库的深度”,而是“关系构建的深度”。
什么是“关系智能”?它不是虚无的概念,其核心是三种能力:
1.关系诊断能力:在辅助学习领域,就是从告诉“你错了”升级到“你是在概念上不理解,还是容易粗心,或是失去了耐心?”AI分析的不是学生回答的对错,而是学生如此思考和表达的原因。
【产品与商业暗示】:这标志着产品的核心竞争力,从比拼“最终答案的准确性”,转向比拼 “引导对话的Prompt设计艺术” 与 “交互流程的精心编排” 。一个优秀的“关系诊断”AI,其灵魂不在于模型本身多强大,而在于它能否像一位经验丰富的导师一样,设计出一系列恰到好处的问题,揭示学生提问背后的种种认知关系。
2.关系修复能力:在辅助学习领域,就是从“我带你完成练习”到“你是如何认识这道题的?”“你能用自己的话描述今天所学吗?”正如产品设计领域一句经典的话:Frustration is a feature, not a bug(挫败感是功能,不是缺陷)——优秀的产品不是消除一切困难,而是设计适度的、可克服的挑战,让用户在战胜挑战的过程中认识自我,从而获得真正的成就感。AI的回应不是确认用户给出的步骤与作答是否“回归正轨”,而是理解和梳理学生的认知关系网,修复学生和标准答案之间缺失的认知桥梁。
【产品与商业暗示】:这要求产品逻辑发生根本逆转:从追求“用户尽快得到答案并离开”的效率工具,转变为追求“用户在引导下思考并理解自我”的互动教练。关键指标将从“响应速度”变为“对话深度”和“用户顿悟时刻”。商业模型也将随之变化,为“深度引导”而非“快速应答”付费。
3.关系管理能力:在辅助学习领域,就是帮助学生建立“思维的关系图谱”而非仅呈现“知识图谱”。例如,当学生犯错时,反馈不是“你又错了,你对XX知识(来源底层知识图谱)掌握不足”,而是“这个错误非常宝贵,它意味着你的思维网中,从XX知识到XX行动出现了断层,我们一起看看为什么……”AI管理的不是学生与一个固定知识图谱的已知未知指标,而是学生与知识图谱之间构建关系的过程与路径:学生是更喜欢类比,还是更喜欢解构?是更喜欢诗性的理解,还是充满学术论文般的渴求?它让学生看到的是自己与知识的关系,让家长看到的是学生的思考进步路径,让学管师(包括AI)看到的是学生的理解偏好和解读习惯。
【商业模式暗示】:这将催生全新的数据资产和变现模式:动态的“认知关系图谱”。它不仅是辅导AI的“燃料”,更能衍生出面向家长、教师和学校的个性化学情分析报告。未来的商业模式,很可能将从按次付费的“答案交付”模式,转向按学习时长/深度的“认知服务”订阅模式。
总而言之,关系智能是真正站在使用者视角的智能模式,在辅助学习中,当学生发现AI不再“告诉答案”,而是“帮助看清自己”,学习与进步,粘性与增益,才会真正显现。
巨头们的轮番入局,以极高的效率结束了教育AI的“工具性能”战役。但这恰恰为更具价值的“关系智能”战争拉开了序幕。未来的分野在于,是继续在“提供更准答案”的维度内卷,还是升维至“激发更强学习动机”的竞争。这并非舍弃效率,而是追求一种更根本、也更持久的效率——让用户从“被动接收知识”转为“主动构建关系”。
免费策略掀了牌桌,而下一局的筹码已然改变。真正的壁垒,将不再是数据或算力的静态优势,而是动态构建“认知关系”、持续提供“情绪价值”与“动机理解”的系统能力。 其商业回报将直观体现在用户粘性、对话深度与生命周期的显著延长上。
这远非理想主义的呼唤,而是下一代产品必须面对的现实:当工具的效率红利见顶,关系的深度将成为唯一可持续的竞争优势。 能够率先将“关系智能”工程化、产品化的团队,定义的不再只是一个功能,而是教育AI的第二个时代——
一个从追求“完美的书”转向激活“炽热的火”的时代。
参考资料:
[1]当AI成为“免费家教”,教育会变得更加平等吗?三联生活周刊
http://mpre.lifeweek.com.cn/h5/article/detail.do?artId=241884
[2]教育AI的范式革命:从“辅学”到“辅心”——基于“关系智能”的白皮书
https://docs.qq.com/doc/DV2dIdXpNRU9Qd0Fk
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