36氪获悉，自适应AI教育品牌 「悉之」，近日完成了产品上的升级。
悉之切入的是高中课后AI智能陪练环节，学生利用碎片化时间在APP「悉之数学」上做课后专项练习。悉之会对不同个体的错因做查漏补缺，用 AI 进行辅导后再做同类练习，完成“测、学、练”的闭环。悉之APP将于九月正式进行推广，包月价格为 199 元。
课后辅导这个场景下，自适应题库和知识测评等产品由来已久，但在“检测-学习-复测”这个闭环中，测练都可以由工具完成，而“学”的部分大多都绕不过“真人教学”，因为教的环节需要做到：
知道学生这道题问题和错误点、了解学生的整体知识结构和能力水平、用学生可以理解的语言讲清楚。此外，老师还有指引方向、调节情绪的作用，对学生进行鼓励、支持和引导。
当我们把教的过程拆解开来后，会发现知识结构和能力水平已经可以通过“题库”、“测评工具”等产品检测完成，而“教”暂时还无法完全自动化。现在主流的解决思路有两种，一是作为学情辅助系统，把报告交给真人教师进行 1v1 教学；另一种则是在错误基础上，自动匹配出已经录制好的“真人讲解视频”、“讲义”等材料，让学生以自主学习为主，真人老师做教学辅助。
而悉之在完成技术升级后，提出“AI对话式教学”方案，将教学部分完全交给人工智能。
AI 怎么知道一道题目究竟错在了哪儿？
此前大多数自适应产品，都是从知识点维度对用户进行检测、分析和推送题目，并通过收集学生的选项作为数据以对学生水平进行评测。
而问题在于，收集选项信息就能找出学生的真实错因吗？更有针对性的做法应该是：了解学生的解题思路、知道卡在哪一步，通过学生的反馈了解情况，再辅以讲解。AI 教师怎么才能做到这一点？
悉之回溯了解题的脑回路，发现解题的过程先是将题目中的各种条件进行梳理，然后将不同的条件与需要考察的知识点、能力进行串联，并结合各种运算，得出本题需要得到的结论。在这个过程中，梳理条件、串联知识点、运算都是解题的必要过程，每个步骤都有可能出错。
悉之的“教”，就是以知识图谱为基础，从这套完整的解题逻辑入手，进行对话式的询错和教学。
知道怎么错了，那AI应该怎么教？
用 APP 悉之数学做错某道题后，和 AI 的互动过程是这样：
AI 询问错处-确诊症结-教-询问是否听懂-不懂再从更基础的部分教起-确认教会-做题练习。
这个过程有两个关键点。其一，用户的知识结构和易错点，直接由用户本人反馈得出，AI可以直接收集到用户的知识图谱和能力画像，不需要在反复的测试中获取，数据收集的效率很高。
其二，教学部分非常有针对性。同样的题目，不同情况的学生展现完全不同的讲题策略；甚至，同样的学生处于不同的时期，AI也会采用完全不同的讲题策略。
找准问题、有针对性，是不是就能代表能教？悉之的第三个特点是：多角度模拟真人教学场景。共有三个关键词：对话、板书、情绪调节。悉之给 AI 教师设计了一个“二次元小姐姐小希”的形象，在“教”的过程中，APP里会有专门的“板书区”，与语音讲解相配合。APP最下方还设计了对话区，以“情绪抚慰”、“总结学习状态”为主。像不像高中上课时老师授课的场景？
悉之的优势在于？
市场中已有的数学产品，切口大都是初中和小学，悉之是我接触到的第一个做高中数学的自适应产品。为什么要做高中数学，悉之有什么优势？
从需求来看，第一，高中学习时间紧迫，学生面临的考学压力较大，但高中复习时通常是按知识点或章节进行，教学不分层、没有针对性；且海量刷体效率极低。高中学生最需要“千人千面”的个性化教育。第二，由于高中是应试教育中学生和家长最焦虑的时期，付费的意愿最强。
而从技术层面来看，K12 教辅中高中数学知识点量级最大、难度最高、内容层层关联、非常依赖掌握式学习法，对团队要求极高。悉之团队本身有 22 位来自清北的高考状元，在今年 1 月拿了新东方的天使轮融资后，获得了新东方 20 余位金牌教师的教研助力.
悉之已与新东方旗下 K12 业务线的优能中学、新东方在线、东方优播达成全面合作，在 9 月开学季后以 AI 课后智能陪练的形式赋能传统班课，让学生在课后的碎片化时间里，由悉之的 AI 教师智能习题课来进行个性化查漏补缺。
AI 教学有效果吗？在内测期间，悉之进行了符合学术标准的对照实验。
从结果来看，悉之创始人孙一乔表示：“在悉之 AI 老师的帮助下，学生能够更加享受学习，并显著提高了学习的动机和自信心。而在学习效果上，使用悉之数学课后智能练习的学生，比使用传统课后作业的学生整体有 0.75 个标准差的提分，在学术界处于一流水平。”作为对比，西北大学教授 Steenbergen-Hu 曾在研究后得出“ K12 数学 AI 学习系统平均可提高学生成绩 0.05 个标准差”的结论。
为什么要做 AI 教育？
不论是对于早期的古希腊还是中国，教育最初的形式都是通过“智者”在小范围传递经验、知识和技能，作为文化传播的手段之一，更侧重“育人”而非“教书”。
而第一次教育领域的大变革，发生在工业革命时期，生产方式的变革引起了教育的变革。孙一乔表示，此前人们种田织布自给自足，而蒸汽机的出现催生了对工人的需求，社会需要有工作技能的人去纺织厂做工、去造火车开火车，来提升社会规模化生产的能力。在工业革命后，德国设立了“九年业务教育”。
到今天，我们已经走到第四次工业革命的风口，然而，在信息革命和人工智能革命的浪潮下，教育领域却依旧没有发生大的改变。
孙一乔表示，现代社会的信息量比 17 世纪膨胀了 1 万倍。但牛顿作为大学教授，在 17 世纪课堂上教授的微积分，与现在大学课堂上教授的内容，却没有太大的区别，这说明信息传递的效率并没有发生本质的提高。而更为严重的是，由于知识的更新迭代越来越快，我们当今在学校学习到的东西，已经脱离了社会实践的轨迹，许多我们在大学学习的知识在毕业之时已经派不上用场了。
技术在进步，但因为优质教育资源的稀缺，教育的效率、效果，以及教学的方式都没有发生质的改变。
虽然互联网打破了“时间”与“空间”的限制，“线上”能将一二线城市的优质师资共享给三四五线城市，但线上资源依旧不能满足每一个学生个性化的需求。在 K12 市场里，有 1.7 亿学生，就有 1.7 亿种个性化教学的需求，但却没有 1.7 亿个优质师资的供给。
人工智能就是悉之看到的机会：AI 也许可以从根本上改变教育形式，为每个人带来他所需要的、个性化的、优质的教育内容。“我们想做的，就是一个‘无论你想学什么 AI 都可以教’的产品，K12是我们的切入点。而最终，我希望有一天我能够用上自己这个产品。”