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小猿学习机亮相2026服贸会新一代“超拟人AI老师”以多智能体协同重塑个性化学习


速读:9月9日,在2026年中国国际服务贸易交易会教育服务专题展区,小猿学习机携新一代“超拟人AI老师”亮相。 其核心突破在于对学科规律、学生学情和学习场景的综合理解。 这让AI老师不只能讲一道题,更能理解孩子为什么不会、卡在哪里、下一步学什么,在真实学习场景中做到因材施教。 我们希望‘超拟人AI老师’真正进入学习过程,在恰当的时机提供恰当的帮助,让每一次辅导都指向学生能力的真实提升。 下一步,小猿将通过多智能体协同积累的海量学生数据,搭建进化式学生学习模型,探索结果驱动型教育AI的落地路径。
2026年09月09日 15:5

9月9日,在2026年中国国际服务贸易交易会教育服务专题展区,小猿学习机携新一代“超拟人AI老师”亮相。该AI老师首次深度融合分学科教学、个性化辅导和全场景伴学三大能力,以多智能体协同贯通学习全过程,推动教育AI从“能回答”向“能教会”升级。

此次展会集中展示了小猿学习机在教育AI领域的创新成果,搭载“超拟人AI老师”的小猿AI学习机T6、T6 Pro等产品同步亮相。

深度参与学习全程,“超拟人AI老师”重新定义个性化学习

过去,学习工具的AI能力多集中于识题、解题和讲解。此次升级的“超拟人AI老师”进一步贯通多学科、全场景和全学情,覆盖学习全过程,为学生提供持续的一对一辅导。

其核心突破在于对学科规律、学生学情和学习场景的综合理解。“超拟人AI老师”依据不同学科特点实施“一科一策”:人民教育音像数字出版社与小猿共同研发“中小学课本学习智能体”,AI老师以1V1互动讲解方式带学语文、英语学科。其中,语文学科围绕朗读、字词、理解和赏析循序引导,帮助学生提升语言运用、文学理解和审美鉴赏能力;英语学科先用主题激发兴趣,再输入词汇和句型,最后通过口语练习帮助孩子真正开口表达。而对于数学学科,AI老师通过追问、提示和分步推理,帮助学生建立数学思维,并将数量关系与推理过程转化为可视化表达。

学习路径规划只是起点。AI老师结合学生的动态学情和学科素养发展需求进行分层讲解:基础薄弱时拆解步骤、夯实基础,学有余力时聚焦难点、拓展思维,并将每次学习数据沉淀为新的学情,持续校准后续辅导。

以“小明、小红平均体重32千克,加上小英后平均体重上升1千克,求小英体重”这道题为例:面对一名此前在“平均数变化”知识点上多次出错的孩子,AI老师讲解依据不是题目本身,而是孩子的知识点掌握情况——“这道题你这次还没做对,之前你对这类平均数变化的问题掌握得还不够扎实,我们一步步从总体重的关系来拆解。”先接住孩子的薄弱点,再一步步引导。

学习也发生在屏幕之外。全新的“超拟人AI老师”可感知课堂、练习、阅读、纸面作业等多种场景,在学生遇到卡点时及时介入,实现从屏幕伴学到桌面伴学的连续陪伴。

“教育AI的关键,不是增加一个会答题的入口,而是建立能够持续感知学情、作出教学决策并验证学习结果的系统。我们希望‘超拟人AI老师’真正进入学习过程,在恰当的时机提供恰当的帮助,让每一次辅导都指向学生能力的真实提升。”猿力科技集团副总裁、小猿学习机CEO王向东表示。

以 AI 老师为驱动,多智能体协同打通学习全链路

“超拟人AI老师”实现能力跨越的背后,是小猿十余年高质量教育数据与自研大模型的双向共振、多模态感知技术与智能硬件的协同,以及专业教研体系对学科认知与教学规律的深度理解——三者共同构成小猿教育AI能力的底层基座。这让AI老师不只能讲一道题,更能理解孩子为什么不会、卡在哪里、下一步学什么,在真实学习场景中做到因材施教。

近一年来,小猿以AI老师为核心搭建了超级学练智能体、课本学习智能体等多智能体协同体系。AI老师不再是被动等待指令的工具,而是深入理解全场景、全学情、全过程的学习主体。它既是教学决策的中心,也是多智能体协同的中枢——调度学练智能体、课本学习智能体、学习评估智能体、学习规划智能体分别完成学习训练、课本带学、效果追踪、路径调整等专项任务,各司其职又协同配合。随着AI老师能力的持续升级,各智能体的能力边界也在同步拓展,整个系统的教学精度和响应效率都在不断提升。

王向东表示,小猿以多智能体协同为技术架构,将分散在不同学习场景中的数据和任务统一连接起来:各专业智能体负责具体环节,AI老师负责整体调度与教学决策,持续沉淀学生的学习数据,形成可追踪、可迭代的个性化学习支持体系。

从“会教”到“教会”,探索结果型教育AI新范式

当前,小猿聚焦学科规律和学生学情构建了“教学型AI”,持续提升AI老师的教学能力。下一步,小猿将通过多智能体协同积累的海量学生数据,搭建进化式学生学习模型,探索结果驱动型教育AI的落地路径。

学生学习模型是基于每个孩子长周期学习数据构建的个体认知画像——记录这个孩子在每个知识点上的掌握程度、典型错误模式、学习节奏和思维习惯,并随每一次学练持续更新。它不是静态的标签,而是一个动态演进的“孩子学习档案”。

有了学生学习模型,AI老师才能进入真实的学习过程,理解孩子每一步怎么想、为什么错、需要怎样的点拨,再通过练习和测试验证是否真正掌握。学习机上的每一次学练既让孩子进步,也让AI老师更懂得对这个孩子、在这个时间点,给出最合适的教学决策,帮助孩子真正学会。

从“会教”到“教会”,从单一功能实现到多智能体协同,超拟人AI老师参与孩子的学习过程、让学习效果真实可验证的升级路径,清晰勾勒出小猿在“教育+AI”融合方向上的创新答卷。正如王向东所言,“教育AI的价值,不是AI在场时孩子做对多少,而是AI离场后孩子真正会了多少。”

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主题:学习|AI老师