摘要：有一次二宝突然问晓楠，人是不是就是被写好的代码，如果能改变人生该怎么活。

晓楠家有两个娃，养起来简直是两种画风。

大宝17岁高三，典型学霸，自律到不用家长操心学习和生活。

二宝9岁上四年级，成绩不算突出，却是跟着AI长大的孩子。

这两段养育经历放在一起，AI给教育带来的改变一下子就显出来了。

大宝小时候，晓楠最头疼的不是学习，是沟通。

明明是为孩子好，可提出的要求一旦被大宝反驳，俩人能掰扯半天。

最后意见统一不了，还得带着情绪不欢而散。

那种想帮孩子却找不到方法的无力感，不少家长怕是最有体会。

到了二宝这儿，同样的矛盾却有了不一样的解法。

俩人意见相左时，晓楠不会硬争了。

她会把问题抛给AI，让AI用孩子能懂的逻辑去解释。

没想到这么一来，不仅省了时间，还少了很多情绪冲突。

AI就像个中立的沟通桥梁，悄悄化解了亲子间的小摩擦。

二宝跟AI打交道已有两三年，用法早就超出了单纯的做题。

他会用AI解数学题，搜天文知识，甚至会缠着AI聊哲学。

有一次二宝突然问晓楠，人是不是就是被写好的代码，如果能改变人生该怎么活。

听到这话的晓楠挺惊讶，这孩子的思考深度，明显是AI带来的全新视角催生的。

原来AI不只是解题工具，还能悄悄改变孩子的思维方式，这大概是很多家长没预料到的。

不止晓楠家，很多家长都被辅导作业这件事逼到过崩溃。

方瑜的儿子5岁上幼儿园，每天放学后她都会教点基础数学和英语。

可孩子总是心不在焉，怎么教都不会，方瑜忍不住经常生气。

打开社交平台就会发现，这样的困扰太普遍了。

有的家长怀疑自己讲解不清楚，有的觉得孩子理解能力有问题，还有的抱怨作业难度超出预期。

没时间没精力的家长，一想到辅导作业就唉声叹气。

海南那位快递员父亲辅导女儿作业的照片，之所以能引发共鸣，就是因为它戳中了无数普通家庭的痛点。

移动互联网兴起后，拍搜产品的出现缓解了部分压力。

遇到不会的题，拍一下就能找到答案和解析，不用翻教材问老师。

这类产品很快在家长和学生群体中普及，还成了在线教育产品的重要流量入口，为后续的直播课、付费课程导流。

本来想拍搜能彻底解决辅导难题，后来发现它的局限越来越明显。

拍搜全靠题库匹配，没收录的题目就容易匹配失败，给出的解析也可能不恰当。

更关键的是，它只给标准答案和解析，不会分析孩子的解题思路，也找不到出错的原因，根本没法帮孩子长期提升能力。

2021年，相关部门对拍搜工具进行管控整改，就是担心它会惰化学生思维，强调教育要以培养能力为先，而不只是交付答案。

晓楠的观点很实在，人与人交流时带着情绪，可能一个眼神、一句话就让孩子心里不舒服，哪怕道理是对的，孩子也未必能接受。

AI就不一样了，它没有情绪，知识库又庞大，能客观理性地跟孩子沟通。

这一点，恰恰弥补了家长辅导时的短板。

教育科技行业早就察觉到了家长的潜在需求。

学而思技术总监白锦峰一直觉得，家长需要的不是单纯的搜题工具，而是能批改作业、分析学情的产品。

AI时代的到来，让这个想法有了实现的可能。

要做AI批改，第一步就得让AI能识别孩子的答案，还要会解题、会讲题。

2022年末ChatGPT发布后，学而思的技术团队就开始找突破点。

可当时的大模型处理不了复杂图片，分不清哪里是题干哪里是答案，第一步就卡住了。

孩子的作业本情况太复杂了，数字粘连、涂改痕迹、超出作答区域的答案，还有图上作答、画勾画圈的情况。

这些难题，直到多模态模型成熟后才找到解决方案。

团队紧接着开始“洗库”，把十亿级体量的题库数字化，翻译成AI能理解的语言。

这步工作需要大量人力投入，目的就是让AI先学成“老师”，不依赖题库也能自行解题。

起步阶段的AI可没少闹笑话，连1/2和0.5的区别都搞不清。

题库答案写0.5，孩子写1/2就会被判定错误，批改准确率远远达不到预期。

为了提高准确率，丁灿和同事们近两个月天天熬到深夜，反复复盘调整，那段日子用“熬”字形容再贴切不过。

2025年“五一”前，单个填空的准确率突破90%，但没人庆祝，大家都知道真正的挑战才刚开始。

更难的是，批改功能的工程链路太庞大，单靠一个团队根本扛不下来。

白锦峰团队只好叫来其他部门帮忙，获取产品和数据支持。

硬件迭代不够灵活，软件就按周甚至按天迭代，一切都围绕用户体验推进。

用户体验的核心是准确率，一道题判错，家长就可能怀疑所有答案，团队干脆把衡量指标从“空准率”改成了“页准率”。

空准率是说100个空批对95个，页准率要求10页作业至少7页全批对。

如此看来，这两种指标的差别可太大了。

对家长来说，要是还得逐题检查，那AI批改就失去了意义。

新指标一出，团队压力陡增，原先的高空准率对应的页准率并不理想。

他们只好重新研究批改策略，同时优化输出效率，这成了工程师张兵兵过去半年最棘手的任务，用户反馈也成了迭代的重要动力。

团队建立了全渠道监控机制，门店服务群每天汇总家长吐槽，工单系统专人跟进高优先级问题，社交平台定期爬取负向反馈，还会发放调查问卷做系统性复盘。

有家长反馈批改错误，产品经理就会引导对方添加企业微信，结合后台数据做针对性优化。

当然，AI批改现在还不算完美。

手写识别偶尔会出错，长尾题型还是会让模型卡壳，批改耗时有时也会超出家长耐心。

但正如郑凯旋所说，用户不会关心准确率高了几个点，他们只看自己孩子的那一页作业，错一个就可能全盘否定。

AI带来的改变，还不止于家庭和城市。

晓楠作为心理咨询师，参加过不少公益活动，接触过很多县域和乡村的孩子。

那些地方的班级里，四五十个学生要靠一位老师兼顾三四个班，老师根本没精力深入了解每个孩子的学情。

回到家里，家长大多没能力辅导功课，只能反复叮嘱孩子“好好学习”“考出去”，张兵兵对这种差距怕是最有体会。

他在河南小县城长大，上大学后才第一次见识到城市的繁华，报考计算机专业时，甚至不知道这个专业到底是做什么的。

毫无疑问，北京的孩子和家乡的孩子，在教育资源上的差距至今依然存在。

教培行业的初衷，其实就是为了弥补公共教育资源分配不均。

小红书博主“AI+教育研究君”从业十多年，他发现互联网教育兴起后，这种差距正在慢慢缩小。

直播大班课让偏远地区的孩子也能听到优质师资的授课，虽然不如面对面交流生动，但比起录播视频，沉浸感更强，帮学生突破了地域限制。

如今的AI教育，正在延续并放大这种趋势。

从学习机到AI学习软件，每一次技术迭代，都在推动优质教育资源普及。

2024年有个“AI教育进乡村”的公益项目，给云南、甘肃的乡村学校配备了AI学习机，当地孩子的数学平均分都有了明显提升。

张兵兵现在做的工作，对他来说有种特殊的使命感。

他希望通过技术，让优质的教育资源无论在什么地方，任何人都能接触到。

白锦峰也说，AI批改只是起点。

未来，AI要能识别每道题对应的知识点，分析孩子的薄弱环节，结合知识图谱推荐例题，甚至组卷出题。

叠加孩子的历史学习数据，AI就能勾勒出个性化的学习路径。

这条路注定不会平坦，技术要迭代，需求会变化，批评声也不会消失。

但这群想用技术改变教育的人，目标很清晰。

AI给教育带来的，不只是解题效率的提升和亲子矛盾的缓解，更是教育公平的新可能。

它让每个孩子，无论出身何处，都有机会被看见、被理解、被点燃。

这大概就是AI与教育相遇后，最动人的样子。

来源：冷秋月