学而思AI：好未来AI教育

为什么需要学而思AI：搜题工具给不了学习闭环

K12学习场景（K12指从小学到高中阶段的基础教育，覆盖幼儿园至12年级）存在三对矛盾：学生卡题时无人即时讲解；家长想辅导但讲不专业、讲不透；教师每天被批改作业和备课占去大量时间。传统拍照搜题App只给答案和简略解析，学生在看不懂推导过程的情况下直接抄答案，学习效果差，还容易形成依赖。

学而思AI的解法是把单次解题升级为“讲解—巩固—归因”闭环。九章大模型对题目做分步推导并标注对应知识点，学生能看懂每一步的来由；讲解结束后系统推送同类巩固题，错题自动归入错题本，形成个人学情画像（即对学生各知识点掌握情况的数字化描述）。教师侧，AI口算批改、作文批改、备课助手把重复劳动压缩到分钟级。这套闭环的价值在于：每一次答疑都在沉淀数据，数据又反过来驱动下一次个性化推荐。

与通用大模型相比，九章大模型是面向K12数学场景的垂直模型，技术目标对齐“步骤正确性”而非“文本流畅度”；与作业帮等搜题工具相比，学而思AI多了一层二十余年教研体系沉淀的题库、讲义和知识点图谱，这是通用模型和纯工具型产品都不具备的内容壁垒。

安装与环境配置：3种身份3条路径

学生/家长·学习机路径

1. 开箱学而思学习机，接通电源，按屏幕引导连接家庭Wi-Fi。

2. 使用手机号注册或登录学而思账号，同一账号可在学习机与手机端同步学习进度。

3. 完成学段设置（年级、教材版本、升学目标），系统据此生成初始学情画像。

4. 在主界面进入“AI应用”专区，选择AI查漏补缺或拍照解题，按提示授权摄像头即可使用。

学生/家长·手机App路径

1. 在应用商店下载“学而思网校”客户端（学而思官方应用），或通过微信搜索学而思官方AI小程序。

2. 手机号注册登录，完成学生姓名、学段信息设置。

3. 进入“AI学习”或“拍照答疑”入口，开启相机权限。

4. 首次使用拍一道题目，验证识别和讲解功能是否正常，即完成环境配置。

教师/机构·B端路径

1. 通过好未来官网（https://www.100tal.com）提交合作意向，由智慧教育团队评估需求。

2. 确认合作模式后，交付团队完成账号体系对接，支持与学校现有系统做统一身份认证集成。

3. 导入班级、教师、学生数据，按角色配置功能权限。

4. 接受交付团队的教师使用培训，用AI备课模块生成一份教案初稿作为上线验收信号。

快速上手：10分钟跑通AI解题闭环

以“拍照解题—分步讲解—同类巩固”为核心场景，这是九章大模型最成熟的能力，也是各端产品共用的主流程。

1. 打开学习机主界面，进入“AI解题”（手机App为“拍照答疑”入口）。

2. 将试卷或练习册平放在光线充足处，让题目完整进入取景框，点击拍摄。

3. 等待系统完成OCR文字识别（OCR指光学字符识别，即把图片中的文字转换为可编辑文本）与题目匹配，通常1-3秒返回结果，先确认匹配的是目标题目。

4. 点击“分步讲解”，逐屏查看每一步推导，每个步骤附有对应知识点标签，可对照课本复习该知识点。

5. 对仍有疑问的步骤，使用“再讲一遍”，或查看配套的知识点微课视频。

6. 讲解结束后，在错题本中查看自动归集的本次错题，并完成2-3道同类巩固题，系统会即时判断对错。

完成以上6步即跑通“识别→讲解→巩固→错题沉淀”的最小学习闭环。进阶技巧：在设置中开启每周学情报告推送，关注薄弱知识点变化趋势；对反复出错的题，优先使用“同类题再练”功能，而不是反复看同一道题的讲解。

核心能力详解：4大支柱

支柱一·九章大模型：分步讲解引擎。 九章大模型是好未来自研的数学领域垂直大模型，训练数据以K12数学习题、教材、教研解析为主，生成策略围绕数学学科设计：先理解题意、定位考点，再规划步骤顺序，最后输出带知识点标签的推导过程。与通用大模型的直观差异是：面对几何辅助线、函数综合等题目，它能输出结构化步骤并标注每步考的是哪个知识点，学生卡在哪一步，就能定位到该补哪个概念。

支柱二·AI批改与学情分析。 口算批改：拍照后逐题判定对错并标注错题位置，完成后自动统计正确率。作文批改：从内容、结构、语言三个维度给出评分参考和修改建议，属于辅助评价而非最终判定。英语口语评测：对发音准确度和流利度打分。所有批改结果自动汇聚为学情画像，按知识点维度展示掌握度，支撑后续的题目推荐和复习计划。

支柱三·学而思学习机：AI能力的硬件载体。 学习机将九章大模型打包进专用硬件，无需另配软件即可使用AI查漏补缺、指尖查词、AI听写、AI批改等功能。家长端可远程查看学情报告和使用数据，儿童模式提供内容过滤和使用时长管理。硬件加本地化交互设计，解决了学生没有手机或手机被管控时无法使用AI的问题。

支柱四·面向学校的智慧教育方案。 好未来智慧教育面向公立校与培训机构输出模块化AI能力：AI备课一键生成教案框架与课件初稿；AI作业实现客观题自动批改加主观题评分参考；AI答疑将讲解过程沉淀为校本资源库；AI学情输出班级维度的知识点掌握报告。方案通过账号开通加系统集成交付，AI定位是“助教”，教学决策仍由教师做出。

生产部署与监控：从上线到运维

C端服务的运维形态：学而思学习机和App的AI能力由好未来云端统一承载，客户端通过OTA（Over-The-Air，指通过网络远程更新设备系统）方式升级系统和AI模型。新模型能力采用灰度发布策略，先向小部分用户开放，观察讲解质量与延迟指标后再全量放开。

B端智慧教育的交付形态：以“账号开通＋接口集成”方式交付。交付团队负责与学校现有教务系统对接、教师培训和上线验收。学校侧最关心的是账号体系和数据边界：教师账号、班级数据、学生学情数据的存储位置与访问权限需在合同中明确。

可观测性与合规监控：教育AI运维的第一指标不是可用率，而是内容质量与安全。需要监控四类指标：AI生成内容是否通过安全审查（涉政、涉暴、涉黄及学科红线内容必须即时阻断）；讲解步骤正确率的抽检结果；请求延迟是否稳定在秒级；未成年人数据的使用与存储是否合规。教育场景的数据合规遵循《个人信息保护法》中关于未成年人信息保护的要求，以及生成式AI服务的管理规定。

<p class="para-label">避坑清单：</p>

<ul class="dash-list"><li>坑1：九章大模型的优势集中在数学与理科解题，对开放性作文的点评只是参考评分，不是权威评价。要对能力边界有预期，主观题仍需教师或家长把关。</li><li>坑2：拍照识别对图像质量敏感。光线不足、纸张倾斜、手写体潦草都会导致识别错题或匹配失败，应尽量拍印刷体、保持题面平整完整。</li><li>坑3：AI讲解是示范性解析，不等于学生已经掌握。只看解析不做同类巩固，学习效果有限；应配合错题本定期复习，避免把学而思AI当搜题工具用。</li></ul>

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