教育 Agent 的第一场考试：让大模型学会 “主动教学”。
文丨陈然
2011年，乔布斯与比尔·盖茨的最后一次会面中，两人曾深入探讨教育领域的技术革新。乔布斯直言，无论是苹果还是微软，都未能通过技术真正提升教育质量。盖茨对此表示认同，并指出技术需要更专注于提供个性化课程与启发性反馈，才能从根本上重塑教育体系。
盖茨的论断揭示了教育改造的复杂性：教育过程不仅依赖知识传递，更涉及情感与价值观的多层次互动。传统数字化手段虽能优化资源分配，却难以突破“单向输出”的局限。语言学习领域尤为典型——单纯依赖教材与课堂，往往难以实现真正的语言习得。
语言学家史蒂芬·克拉申在1980年代提出的“语言习得假说”中，明确区分了“习得”与“学习”的概念。他认为，语言学习应更接近自然、直觉的“习得”过程，而非机械的规则记忆。然而，当前多数语言学习者仍停留在“学习”阶段，导致口语能力薄弱，“哑巴英语”现象普遍存在。
口语提升的核心在于高频互动与即时反馈，脱离语言环境与互动场景，口语能力难以实质性进步。这也解释了为何口语教育成为语言学习中最薄弱的环节——传统教学模式难以满足个性化、互动化的需求。
2011年，乔布斯与盖茨均未预见技术突破口语教育瓶颈的清晰路径。直到人工智能浪潮兴起，大模型技术的出现为语言教育带来了变革的可能。
供需失衡的口语市场：大模型的破局契机
在大模型普及前，外教一对一教学是提升口语的主要方式。然而，外教资源稀缺导致成本高昂。2020年教育部数据显示，中国教育机构外籍教师仅6.71万人，在线外教单次课程费用超100元，长期学习成本远超多数家庭承受能力。班级制教学虽降低费用，却大幅减少开口机会，影响学习效果。
斑马首席产品官修佳明指出，口语学习需求与供给的严重不匹配，是导致口语水平停滞的主因。大模型技术的出现，为解决这一痛点提供了可能——其个性化交互与规模化部署能力，理论上可实现低成本、高效率的口语教学。
早期AI口语产品多以“万能语伴”形式出现，用户可自由对话，大模型能生成复杂句式，接近语言习得的本质。然而，这些产品仍存在明显缺陷：缺乏教学目标设定与难度分级，对话内容随机性强，难以形成教学闭环。克拉申的“语言输入假说”强调，输入材料需略高于学习者水平，而大模型的“全能对话”模式，未能满足这一核心需求。
工具型AI产品的被动响应特性，进一步限制了其教育价值。用户提问，AI回答——这种模式无法主动引导学习，更像传统工具的智能化升级，而非原生AI教育产品。
用户需求升级：什么样的AI口语产品能脱颖而出？
AI教育市场潜力巨大。Grand View Research报告预测，2024至2030年全球AI教育市场规模年复合增长率将超30%。然而，当前市场仍缺乏基于大模型Agent技术的原生AI教育产品。拍照搜题类工具虽因AI优化效率提升，但功能单一，难以形成学习闭环，更像传统工具的AI增强版。
修佳明认为，AI教育产品的核心竞争力在于“不可替代性”。斑马口语的推出，正是对这一理念的实践。作为“首个落地教育场景的教育Agent”，斑马口语通过大模型技术实现自主教学闭环，突破传统工具属性，重新定义AI口语教育。
斑马口语技术架构图
斑马口语的核心优势在于“自主完成教学闭环”。其三分屏设计整合AI外教、用户实时画面与交互式动画课件，形成沉浸式学习场景。AI外教Jessica不仅回答用户问题，更通过儿童心理学知识主动引导表达，课件中的彩蛋动效（如生日烟花）进一步增强互动趣味性。内测数据显示，单节课用户开口次数超100次，远超传统班级制教学。
斑马口语将英语水平划分为六个梯度，每个梯度含24个单元，共96节课，课程设计兼顾系统性与个性化。随着学习深入，AI外教会根据用户兴趣与学习情况调整互动策略，模拟真人教师的动态适应能力。
修佳明强调，斑马口语从设计之初便遵循“AI原生”原则，实现大模型主动交互、教学目标体系化与产品界面机制的协同。这一模式在国内尚属首次，为AI教育产品树立了新标杆。
技术攻坚：与模型的“持久战”
斑马口语的基座是猿力大模型，针对儿童语言教育场景进行特训微调，数据来源于斑马多年积累的1500万分钟真实教学数据。然而，专有数据与大模型能力仅是基础，团队需投入200人规模，历时两年完成模型层与工程化实践的双重挑战。
模型层特训包括两方面：一是融合口语教学法、心理学与语言学技巧，提升模型应对突发场景的能力（如儿童捣乱）；二是将课件信息、学习目标与评价标准纳入模型，使其明确教学目标。工程化实践则需平衡控制与灵活：既要确保模型遵循教学流程，又要保留应答灵活性，避免过度限制导致交互生硬。
数据筛选与规则设定是另一大难点。模型训练阶段需严格匹配儿童心理年龄发育数据，排除不安全内容。斑马通过“弹性边界”策略，将每堂课拆分为十几个环节，设定2-3分钟的环节目标，引导模型能力沿教学体系发展。这种精细颗粒度设计虽延长开发周期，但显著提升了模型的主导能力与教学针对性。
内测阶段的案例印证了这一设计的有效性。AI学伴在用户提及收到礼物时，自然回应“I’m jealous”，这种情绪化、意料之外的反应，展现了大模型Agent在开放场景中的独特价值。
修佳明认为，AI外教Jessica的人格特质是其核心优势之一。她知识广博、温暖热忱，教学能力超越普通外教，且记忆力极强。通过大模型Agent实现的高质量互动，使AI外教能模拟真实教学中的多维交流，涵盖知识、情感与价值观。
主导型Agent：教育市场的重构者
口语教学市场的供需失衡，为主导型Agent产品提供了广阔空间。斑马口语定位为“首个AI外教一对一产品”，价格参考同级别真人口语课程，旨在通过技术普惠解决资源稀缺问题。内测反馈显示，用户对产品效果普遍认可，斑马更推出“口语力”指标（含准确度、流利度、丰富度三维度），量化衡量口语提升过程。
修佳明坦言，教育领域的AI应用需谨慎对待。儿童英语的精密教学衔接与难度设计，仍需人工经验辅助，模型无法完全替代人类教师的细腻判断。斑马为这款产品投入超两亿元研发成本，凸显AI教育产品从技术到落地的艰难跨越。
斑马口语的形态是否具有泛用性？修佳明认为，AI教育产品的未来仍需持续探索。主导型Agent形式或适用于特定场景与人群，但其技术路径与商业模式已为行业提供重要参考。随着AI技术迭代，教育市场的规模、增长前景与商业模式正面临重构——在口语教学领域，AI外教已展现出不逊于真人教师的潜力，而这距离ChatGPT发布仅过去三年。
题图来源：《模仿游戏》
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