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08/11
2025

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精品專欄

松鼠Ai智能老師亮相ASU+GSV 峰會,探討AI時代的批判性思維與自主學習能力

近日,由美國亞利桑那州立大學(ASU)與全球硅谷(GSV)聯合主辦的“ASU+GSV全球教育科技峰會”于美國加利福尼亞州圣地亞哥的曼徹斯特大格蘭德凱悅酒店(Manchester Grand Hyatt)正式舉行。本屆峰會以“以光速學習”為主題,吸引了超7000名教育工作者、企業(yè)家、投資者及政策制定者共同參與。出席嘉賓有可汗學院創(chuàng)始人Sal Khan、斯坦福大學教授/Coursera聯合創(chuàng)始人吳恩達等。

松鼠Ai智能老師聯合創(chuàng)始人梁靜受邀出席峰會,并與可汗學院首席學習官Kristen DiCerbo、SchoolAI首席執(zhí)行官(CEO)Caleb Hicks等國際頂尖專家同臺,在專題討論環(huán)節(jié)圍繞“人工智能導師時代如何培養(yǎng)人類批判性思維”展開深度對話。

ASU+GSV峰會被譽為教育技術領域的“達沃斯論壇”,是全球教育和勞動力學習領域最具影響力的盛會之一。為來自“學前教育到終身學習”(PreK to Gray)的創(chuàng)新領袖,提供了一個交流思想、分享最佳實踐、探索合作機會的平臺。

在討論初始,梁靜博士就拋出觀點:AI并不會取代人類思考,反而是激發(fā)深度認知的工具。并以松鼠Ai智能老師自主研發(fā)的全學科多模態(tài)智適應教育大模型為例,做出了進一步解釋。

在LLM、ChatGPT引發(fā)通用AI熱潮的背景下,松鼠Ai智能老師的全學科多模態(tài)智適應教育大模型深度聚焦教育垂直場景,通過微顆粒知識點拆分和追根溯源等117項專利技術,實現動態(tài)追蹤學生解題過程,定制個性化學習路徑,從而讓每個學生都能找到最適合的學習方法,推動了個性化教育的進程。

松鼠Ai智能老師全學科多模態(tài)智適應教育大模型,通過優(yōu)化多模態(tài)智能人機互動功能,支持語音或文字與學生進行互動。例如,當學生在解答數學題時,松鼠Ai智能老師不僅會反饋結果,還會以蘇格拉底式提問引導學生:‘如果條件改變,結論是否成立?’以此推動學生主動驗證邏輯,反思解題思路,激發(fā)學生主動思考和深化理解能力。

與此同時,其MCM(學習思想、能力、方法)專利模型,可以幫助學生深度挖掘自身的特長和潛在優(yōu)勢。對此,梁靜博士總結道,“松鼠Ai智能老師在不同學科的教學中都非常注重培養(yǎng)孩子的思維能力,而非訓練依賴機器的學生,因為這對他們來說是終身受益的。”

更值得一提的是,GSV公布了2025年教育科技150強全球榜單,松鼠Ai智能老師憑借近年來技術的創(chuàng)新實踐和市場占有率的大幅增加,從2500多家全球風險投資和私募股權支持的公司中脫穎而出,成功入選榜單,并榮獲The Most Transformational Growth Companies In Digital Learning and Workforce Skills(數字化學習與工作技能領域最具變革性成長的公司)獎。

在峰會期間,多位國際學者表示熟知并認可松鼠Ai智能老師的智適應教育大模型。其中,哈佛教育學院Michael教授更是表示,他曾多次在課程中將松鼠Ai智能老師作為案例分享,對松鼠Ai智能老師十余年來的技術迭代和創(chuàng)新突破給予高度評價。

據悉,為持續(xù)推動教育普惠,松鼠Ai智能老師將每年銷售額的30%投入研發(fā),組建了擁有國內外頂尖人工智能科學家和教育學專家的研發(fā)團隊,并且與全球多所知名高校和研究機構建立合作。目前,松鼠Ai智能老師已在全國多個城市開設了3000+家線下門店,與超6萬家公立學校達成合作,累積了超2400萬學生近100億條學習行為數據。

當人工智能與教育的深度融合成為教育變革的核心議題時,松鼠Ai智能老師的實踐為行業(yè)提供了具象答案,AI技術不應該是替代學生思考的工具,而是助力學生培養(yǎng)批判性思維的好伙伴。教育的未來,需要技術迭代的“光速”,但也離不開對思維獨特性守護的“溫度”。

AI財評
【財經視角】松鼠Ai智能老師入選GSV全球教育科技150強,展現了其在AI教育垂直領域的商業(yè)化潛力。核心看點:1)技術壁壘:117項專利支撐的全學科多模態(tài)大模型,通過微顆粒度知識圖譜實現動態(tài)個性化教學,差異化競爭優(yōu)勢顯著;2)商業(yè)模式:B2B2C雙輪驅動(3000+線下門店+6萬公立校合作),年銷售30%投入研發(fā)的"教育界特斯拉"策略,形成數據飛輪(2400萬用戶100億條行為數據);3)估值邏輯:入選榜單印證其"教育AI操作系統"定位獲國際認可,但需關注研發(fā)轉化效率及公立校采購周期對現金流的影響。風險提示:AI教育賽道政策敏感性高,需平衡技術投入與盈利節(jié)奏。未來看點在于MCM模型能否打開職業(yè)測評等增量市場。
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