出品 | 科技《态℃》栏目
作者 | 张郭
当代家长的“情绪耐力测试”，十有八九是从陪写作业开始的。
当代家长大概都有一种错觉：自己在公司能搞定复杂的项目汇报，回家却搞不定小学二年级的应用题。
这种挫败感，往往不是因为题难，而是因为“费妈”。平时能笑着应对熊孩子拆家，可一旦坐在书桌前，家长的角色就从“亲人”变成了“监工”，耐心随着错题数量呈指数级下降！
尤其是在寒暑假，本以为有大把时间亲子互动，结果大半都耗在了“这题我明明讲过八遍”的循环里。
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（图片由AI生成）
此前中国青年报的一项调研显示，超四成家长在辅导作业时频繁情绪失控。即便到了2026年的今天，AI都已经能写代码、画插画、做PPT，却在很长一段时间里，没能帮家长解决这个“千古难题”。
直到最近，行业风向似乎才刚刚开始转动。
以前的AI辅导：错题反复反复再反复
翻过家长群里种草贴的家长们，一定对这几个词不陌生：AI精准学、错题本自动生成、海量题库匹配。
这些词在AI时代听起来很美、逻辑也很直白——哪题错了，就多刷哪题。但这在认知科学里，是个典型的伪精准。
早期AI学习机的“精准”，往往是算法在频率下的粗暴匹配。孩子算错了一道进位加法题，系统立马推来了20道同类型题目：算法默认错误源于“熟练度不足”，却忽略了另一种可能--孩子根本没理解进位算法的基础概念。这时候刷题，并不能完全起到给孩子补短板的作用，而是强行给孩子填塞进一些他完全没能理解、消化不了的“营养”。
（图片由AI生成）
所以，这种模式短期可能会有一些效果显现，但长期来看，就好像是我们得了感冒了咳嗽，然后不分青红皂白每天多吃两片润喉糖：这样的后果是咳嗽可能暂时压下去了，但病灶还在。
所以，如果孩子没有从根本上去理解基础概念，刷题只是在用肌肉记忆掩盖逻辑缺失，甚至会把错误的思维“固化”下来。
现在的AI辅导：开始试着“找病根”了
改变，正在悄然发生。
过去两年中，AI大模型的爆发式发展，为破解上述困境提供了全新的技术底座。相比于传统AI依赖固定规则和浅层数据统计，新一代大模型具备了更强的语义理解、逻辑推理和多轮交互能力。这让AI在教育场景中的应用，有了从“机械刷题”走向“个性化诊疗”的可能。
正是在这一技术浪潮下，行业开始探索如何让AI真正读懂学情。例如近期，学而思通过了中国信通院近期发布的《智能家教系统及应用技术要求与评估方法》——这是国内首个定义“什么叫真的AI家教”的文件。
里面的评估维度很有意思围绕应用场景覆盖度、应用能力支持度、系统服务成熟度三大维度展开，涵盖学情探针、多模态交互、数据保护等24个细分能力项，核心指向一个方向：AI不能只做个搜题器，得像个真老师一样，看懂孩子“为什么不会”。
在这一标准指引下，头部企业也开始了对标迭代。像学而思此次发布的“全新培优AI家教”，就是在尝试将AI进一步推向“家教”角色，将AI诊断规划与AI互动课堂深度打通，串成动态闭环：他们尝试着把作业、试卷、课堂练习的数据串起来，给孩子画出一个个“知识拼图”--什么地方拼上了，什么地方有缺漏，一目了然。
说实话，要做到这个程度，所需要具备的技术门槛真不低，因为这本质上是在做知识追踪（Knowledge Tracing），必须依赖多年教研堆出来的知识树，而不是随便接入一个大模型API就能跑通的。
而且，既然是试验和尝试，它肯定做不到“药到病除”，不可能完美解决当下所有的学习问题；但业内不少人认为，这个思路已经走在了正确的道路上：不再局限于“错了就刷”，而是“先找为啥错”。
这是AI教育正在摆脱以往“伪精准”的关键一步。
技术的中立：把“情绪”从辅导中抽离
AI教育最大的价值，不仅在于它能教孩子知识，而且在于它能把“情绪”从辅导关系中剥离出来。
真人辅导的痛点在于“不耐烦”：家长讲三遍之后就会丧失耐心，老师面对几十个学生也难以做到无限次重复。而AI的优势恰恰在于“无情绪”——它可以把同一道题用不同的方式讲三十遍，永远不会出现血压升高的情况。
这种特性，至少能在两个层面缓解家庭焦虑：
一是降低摩擦。基础薄弱的孩子可以先补底层逻辑，学有余力的孩子可以去拓展拔高，路径由AI根据数据动态规划，减少了家长因“恨铁不成钢”产生的指责。
二是释放精力。学习数据同步到家长端后，家长不需要时刻扮演“监工”，不用一张张翻阅卷子。把机械的讲题工作交给AI，父母才能回归“情感支持者”的角色——毕竟，好的亲子关系，从来不是靠盯着写作业建立的，而是靠理解和陪伴。
（新近上市的学而思学习机T6系列，进一步加强了学习场景的AI体验）
在教育领域上，不必神话AI，它目前仍有局限，例如难以捕捉孩子的微表情，难以进行深度的情感交流。
但作为一种辅助工具，AI教育正在努力跳出“刷题陷阱”，用技术去承担它所擅长的重复劳动。
让人回归人的温度，这或许才是AI进入家庭教育最合理的姿态。
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