教育垂類AI的不可替代性，本質上源于其對教育場景的系統性重構與價值重塑。

文 ｜動點科技

作者｜黃塵

排版｜羅慧君

本文預計閱讀時長7分鐘

在普羅大眾已經習慣于用聊天機器人解答生活中的問題時，教育領域的AI使用問題成為了橫亙在家長和教育者間的一個困惑。通用人工智能大模型夠用了嗎？

在通用大模型日益滲透日常生活的背景下，教育領域的特殊性正呼喚更具針對性的解決方案。教育不僅是知識傳遞，更涉及認知發展、情感互動和個性化引導的復雜系統。這要求AI技術必須突破表層問答邏輯，構建覆蓋教學全流程的閉環體系。

小猿AI的野心

近日，猿輔導集團正式推出首個教育AI范式——“小猿AI”，并發布覆蓋家校兩端的“軟件應用+智能終端+通識課程”三位一體解決方案。

小猿AI模型層由猿輔導集團自研的猿力大模型和Deepseek-R1模型矩陣組成。據悉，Deepseek-R1具有強大的推理和自進化能力，能推動猿力大模型不斷進化。而猿力大模型在教育場景理解上更具優勢，能夠保障實時認知對齊，并進行信息安全過濾。

邏輯層的搭建是區別于通用大模型應用的關鍵。據介紹，小猿AI通過與中小學特級教師合作，利用其“教學思維鏈”訓練和推動教學邏輯的進化，使其教學智慧轉化為可規模化的數字資產。

據介紹，小猿AI App深度整合AI作業批改、五重錯因分析、個性化講題等核心功能，將應用場景從作業場景延伸至預習、復習、自主練習等家庭學習全流程。區別于傳統的AI講解，小猿AI App首次實現基于錯因的“1v1個性化講解”，模擬專業老師的講解思路，使整個講解的過程更符合學齡段孩子的接受能力。

另外，猿輔導集團還推出了一款搭配智能基座的AI學習機。不同于學練機，小猿AI學習機打造“診-學-練”閉環流程為孩子的個性化學習提供了更為精準的支持。小猿新一代AI學習機則支持拍照批量上傳過往作業和試卷，進行系統化“審閱”與“診斷”。該系統的學情診斷貫穿學習的每一個環節，據悉孩子上課過程中的互動答疑，平時的練習都會作為其診斷的依據。

猿輔導集團工具業務市場負責人張蘭璞告訴動點科技：“我們認為大模型更好的價值就在于能夠基于孩子的思維能力做一些比較有啟發性的引導。下一個階段，我們這套方案的實現還可以有更好的提升空間，也就是這套方案不僅將了解孩子學習背后錯題的數據，能力的數據，還會知道他興趣的因素，這套方案能把他的興趣更好地融入在教學和體系里，知道他的思考框架體系是怎樣的，從而對每一個孩子的教育引導，講解方式，這些主動輸出的邏輯可能就和其他人不一樣。”

算法解構一切，技術將為教育帶來什么

教育垂類AI的不可替代性，本質上源于其對教育場景的系統性重構與價值重塑。在技術層面，垂類AI通過垂直數據的長期積累形成核心壁壘。

早在2014年，猿輔導集團就成立了行業首個人工智能實驗室，覆蓋100多個教育應用場景。經過十多年的探索，積累了涵蓋學習內容數據、動態學情數據和豐富合作資源的高質量數據集。這種教育專屬的數據資產有利于其構建“認知診斷-教學決策-情感反饋”的閉環系統，這是通用大模型難以企及的深度。

在應用場景中，一些垂類AI正在重塑全鏈條學習生態。從課前預習的詩詞情境互動，到課后作業的帶圖應用題智能批改，再到心理健康領域的情緒疏導路徑，AI已突破工具屬性成為全流程學習伙伴。

這種能力延伸并非簡單的功能疊加，而是基于分層模型架構的有機整合——垂類精調大模型負責教育場景理解，主流的大模型（如Deepseek-R1）負責邏輯推導，再通過特級教師經驗構建的“教學思維鏈”實現人機協同。

教育倫理與安全機制的差異化設計，則是垂類AI區別于通用模型的另一關鍵。去年，猿輔導集團自研大模型通過備案，并通過信通院最高等級（5級）認證。同時，其牽頭制定了團標《智能學習終端內容審核基本要求》。當通用大模型還在面臨價值觀輸出的不確定性時，垂類AI已通過行業標準制定確立教育向善的技術路徑。

結語

教育垂類AI的發展揭示了技術與教育融合的深層命題。當前通用大模型雖能解決知識檢索問題，但在動態學情追蹤、認知路徑規劃等教育核心環節仍存在明顯局限。小猿AI展現的“教學思維鏈”架構，實質是通過多年在線教學經驗與算法模型的耦合，探索人機協同的教育新范式。這類嘗試的價值不在于技術顛覆，而在于驗證了教育數據資產積累與場景化模型調優的重要性。

未來教育AI的突破點，或將取決于技術賦能與教育溫度的統一、算法效率與認知規律的適配、智能工具與教師角色的互補。當行業不再執著于“替代”敘事，轉而專注構建可驗證、可迭代的人機協作系統時，教育AI才能真正走出概念期，進入價值沉淀的新階段。

本文為動點科技記者原創文章，未經授權不得轉載，如需轉載或開白請在后臺回復“轉載”。

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