教育AI智造者

• [EP34]赵晗博|SaaS老兵重构AI记忆力，打造可演化的教育AI大脑

  大家好，欢迎收听《教育AI智造者》。这一集的嘉宾是MemoBase的联合创始人赵晗博——一位让我极为钦佩的创业者。他曾在欧洲连续打造多家SaaS产品，也见证了从0到数亿的增长。而他现在投身的，是一个看似“冷门”但在我看来极可能改变教育AI格局的命题：让AI真正拥有“长期记忆”。我们聊到： 大模型并不“记得”你，但教育需要这种记得 为什么传统推荐系统的标签逻辑，不适用于人类学习 如何用结构化 JSON 存储 AI 的长期记忆，并支持上下文推理 什么信息“值得被记住”？谁来决定？（人？规则？模型？）我扮演了一回“产品经理”的角色，把教育理论和用户心理模型都搬上来和他“过招”脑暴——认知主义的长期记忆、Spacing Learning、心理感知（perception）等等。最打动我的是一个细节：他们在产品设计时，不是让人类写死规则，而是让模型自己判断——什么信息值不值得写进用户记忆。这不只是技术问题，而是一个真正理解“人”的过程。你也会听到我们延伸讨论到： 教育应用中的信息过载 vs. 压缩 多角色记忆协同：老师+学生+家长 教师间的教学知识如何结构化传承 “教育产品不能仅做推荐系统”的底层逻辑我越来越确信，如果AI未来真的要做教育，它不能只是会“说”，它得“记得住”人，也得“被人信”。希望这集内容，能帮你重新思考什么才是真正有用、可持续的AI教育系统。如果你是开发者、研究者，或老师，我建议你听完这一集后： 思考你的AI产品是否有结构化的用户画像机制？ 是否具备动态更新认知模型的能力？ 是否有“memory governance”来优化推理效率？🗂 内容大纲开场介绍 本集嘉宾：MemoBase 联合创始人赵晗博 从推荐算法到AI记忆系统的跃迁 主持人以“产品经理”身份深入拆解教育AI的长期记忆可能性💡 大模型可以推理，但它记不住你 为什么当前大语言模型缺乏“记忆感”与“连续性” 推荐系统的协同过滤 vs. ChatGPT 的语义表达 教育场景的痛点不是推理能力，而是缺乏个体认知延续🧱 什么是结构化记忆？ Markdown和JSON：是格式更是注意力指令 大模型的注意力机制如何被格式语言“暗示” 如何通过结构化信息提升AI在教育场景的稳定表现🧠 教育心理学中的长期记忆理论 认知主义视角：信息组织与记忆检索才是“学会了”的关键 教育学中的Long-Term Memory ≈ AI系统中的Persistent Memory 从间隔学习（Spaced Learning）到“信息价值排序”的类比分析🛠️ MemoBase 是如何实现“可被调用的记忆”的？ Time-aware Memory：每条交互自动打上时间戳 用户画像 + 行为标签：支持动态演化 Memory Governance：让AI“知道”该看哪里、忽略哪里✨ 教育记忆 = 功能价值 + 情绪价值 情绪价值来自被理解的感觉：“你真的记得我” 功能价值来自能辅助教学的推理基础 记忆系统是建立“AI信任关系”的关键载体🧩 如何捕捉“学生的心理模型”？ Perception是关键：AI不仅要知道学生看了什么，还要理解学生“怎么看” 主观 vs. 客观的心理模型建构 AI建构认知过渡层：从知识图谱 → 用户画像 → 表达匹配📈 结构可以更新，记忆也该进化 静态 vs. 动态画像：如何构建“成长型用户模型” 事件驱动、人工触发、模型自动判断三种触发逻辑 用Jason格式灵活存储 → 提供模型召回入口🧑‍🏫 多角色协同：学生、老师、家长如何共享AI记忆？ 教育不是孤岛式互动，而是角色协同系统 家长/老师可以为学生“补档案”，强化模型对用户的理解 教育AI的“使用者”不仅是学生，还有支持者🔺 三角模型：重新理解教育知识结构 正三角：通用知识 / 团队知识 / 个体知识 倒三角：知识库规模的反向映射 用户记忆是小而精、却需要高度定制的存储层📚 教师知识的传承机制也需要“记忆” 新加坡教师协作模型案例：教学法老师如何协助一线教师 美国教育平台如何让老师间共享教学输出 教育AI不仅服务学生，也能增强教师团队之间的知识复用与透明协作🎯 教育产品该记住什么？又该忘掉什么？ 不是所有内容都值得被“记住” 技术实现简单，难的是教育归因与记忆选择 教育产品开发者必须理解教学目标与认知阶段的动态匹配🧠 结语：教育AI的未来，是“有判断力的记忆系统” 真正有效的个性化，不是只靠算法，而是人+AI共同定义的注意力机制 让记忆成为教育AI的“底盘”，而不是花哨功能 希望教育者、研究者、开发者一起推动记忆驱动的AI学习系统建设需要详细文字稿的听众们可以关注微信公众号，爱思考的伊伊子，输入“播客EP34"，即可获得。----------------近期伊伊子想做的一些事情-----------------最近，随着大家对 AI 与教育的热情逐渐高涨，越来越多的朋友开始打造属于自己的 AI 教育工具。我也在小红书上分享了三个基于 AI 辅助编程、从零开始制作的教学工具，包括：作文批改“神器”、历史可视化以及数学公式可视化师生端等，大家都反馈非常好。随后，我也逐渐在小红书开启了直播，手把手展示如何与 AI 一起头脑风暴并完成相关的编程。许多观众向我反馈，认为这是一个从“不了解”到“掌握”的清晰过程，帮助他们一步步地解构并去神秘化教育 AI 产品的研发，也让他们感受到“自己做得到”。接下来，会开始做专题圆桌讨论，内容涵盖如何开发相关产品、国内外的产品对比分析，以及关于产品增长、推广和商业化的头脑风暴。如果你对此感兴趣，可以添加微信(yiyizihere)；我也会在群里更新讨论时间和内容。此外，欢迎加入我的小红书海外 AI 讨论群，期待与你们进行思维上的碰撞!-----------------------关于伊伊子----------------------伊伊子2024年的复盘伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门----------------------关于听友群-----------------------如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊请大家在填写微信联系方式时，务必确认拼写是否完整和正确。我们遇见过好几次微信ID无法识别的情况~谢谢大家！--------------------相关词介绍-------------------1. 结构化记忆（Structured Memory）通过标准格式（如JSON、Markdown）组织信息，使AI能理解数据的逻辑结构。它不仅提升了信息处理效率，也让AI具备类似“关注重点”的能力，在教育场景中可用于构建可调、可追踪的用户模型。2. 用户画像（User Profile）个体在AI系统中的数字建模，包括认知偏好、学习风格、兴趣倾向与行为轨迹。结构化用户画像可支持教学个性化，动态更新的画像能帮助AI适应学生的成长与变化。3. 时间感知记忆（Time-aware Memory）AI系统自动为记录打上时间戳，使其具备“记得什么时候发生了什么”的能力。这对于间隔复习、学习节奏调控和教育干预时机的识别至关重要。4. 间隔学习（Spaced Learning）源自艾宾浩斯遗忘曲线理论，强调“重复但分散”的学习策略比集中复习更有效。若AI具备时间感知能力，能更智能地安排教学复现，提升长期记忆效果。5. 感知建模（Perception Modeling）不仅记录“用户看了什么”，更关注“用户如何理解”。AI需识别并适应学生对内容的主观解读，是构建符合其心智模型的教学内容的前提。6. 认知主义学习理论（Cognitivism）教育心理学三大核心理论之一，强调信息的组织、编码与提取。认为有效学习依赖于学习者已有的知识结构，与AI记忆系统的“上下文依赖”高度相似。7. 长期记忆（Long-term Memory, LTM）人类记忆系统中保存时间最长的信息层级。教育学中认为，学习的真正指标不是短暂记住，而是能在未来使用中表现出行为或理解的改变。AI模拟长期记忆，是实现深度个性化的关键。8. 记忆治理（Memory Governance）指对AI记忆系统中信息的优先级、来源可信度、生命周期等进行管理与调控的机制。类似人类“注意力分配”，用于减少token浪费、提升推理准确率。9. 压缩 vs. 召回（Compression vs. Retrieval）压缩：筛选高信息密度内容，节约token成本。召回：在大语料中查找相关信息片段供AI调用。MemoBase主张用压缩+结构化记忆替代传统RAG型大检索，以提升性能和速度。10. 教学归因（Teaching Attribution）衡量某种教学法或老师行为是否真正引起学习结果变化的机制。是将“教学行为”与“学生成果”建立因果关联的研究重点，对构建可评估的AI教学系统至关重要。11. 动态用户模型（Evolving User Model）与静态建模不同，动态模型支持实时更新用户画像，记录其认知演化与行为反馈，适应学生的成长轨迹与阶段性差异。可支持更精细化的教学推荐与干预。12. 认知过渡层（Representation Bridge）AI在知识图谱与用户心理模型之间生成的中介表达，旨在将抽象知识以用户可理解的方式表达，是生成“可理解解释”内容的重要机制。13. 注意力机制（Attention Mechanism）深度学习中的关键机制，决定模型应聚焦输入中的哪些部分。教育类AI系统通过“结构化输入”或“提示词策略”引导模型关注重要教学信息，提升响应相关性。14. 教学法一致性（Pedagogical Alignment）教育AI产品需确保其输出内容与教学目标、课程大纲、学习阶段一致。缺乏教学法一致性，即使功能强大也难以落地于实际课堂。15. 双三角模型（Knowledge Pyramid）赵晗博提出的知识层级结构：正三角为通用知识 > 组织知识 > 个体知识；倒三角为知识库数量与粒度的反比分布。帮助产品团队理解记忆系统设计的层次与扩展性。16. 生成式教学表达（Generative Pedagogy Expression）AI根据学生画像生成定制化讲解、练习或反馈的方式。需同时考虑教学目标、学生理解路径与表达风格，融合语言生成与教学设计。17. 教学协同画像（Collaborative Profile Mapping）在学生画像构建中，引入老师、家长等多方输入，以丰富信息维度与理解深度。使AI能够更完整地感知学生在不同环境下的学习状态与反馈。18. 默认配置偏差（Default Configuration Bias）用户习惯使用系统默认设定，极少修改设置。这意味着AI系统初始画像、提示词模板等默认选项，对用户体验与学习轨迹影响巨大。19. 教育产品的可解释性（Interpretability in EdTech）教育AI输出的内容或决策路径需对学生与教师可理解、可审查。是保障AI产品信任度、可落地性与教学伦理合规的前提。20. 个性化教育的边界（Limits of Personalization）个性化并非无限细分，每位学生的学习路径既需基于数据，也需结合教学共性与教师判断。教育AI的价值不在“千人千面”本身，而在找到“共性中可变的最小单元”。

  --------  

  1:15:58
• [EP33英文原版]John Gamba|1.8亿美金退出后，在宾大打造加速器，搭建“有用且有效”AI教育产品孵化体系

  大家好，欢迎收听《教育AI智造者》。 这一集的嘉宾是我非常尊敬的一位教育科技引路人——John Gamba。他既是当年通过语音家校沟通平台Pace实现1.8亿美元退出的连续创业者，也是如今宾夕法尼亚大学Catapult加速器的总监，致力于支持全球教育创业者走得更深、更远。我们从他的创业起点聊起，一直到他如何帮助数千位来自50+国家的创业者实现“从点子到影响”的转化。最打动我的是，他不是用大词堆砌愿景，而是一次次强调一句非常朴素却被忽视的话：“你说你的产品能提升学习效果——那你有证据吗？”这句话给我极大的提醒。作为一个做教育AI工具的人，我们常常沉浸在技术迭代与产品上线的节奏里，却容易忘记——教育的核心从来不是功能，而是有效性。是否真的教会了？是否真的改善了学生或老师的状况？是否真的可以规模化地持续生效？John详细拆解了教育科技产品要想走得远，必须跨过的三个门槛：一是学生是否真的愿意用（用户参与度），二是产品是否和教学目标对齐（教学法一致性），三是是否可以融入学校已有的技术体系（整合性）。这三个门槛，如果你只过了其中之一，也许可以短期获客；但只有三者兼备，产品才真正“有牙齿”。对我个人而言，这场对话让我重新看待“研究”在创业中的作用。以前我觉得research只是为了写PPT、获得资助、提升说服力；现在我更清晰地意识到：research其实是决策的基准线，是帮助我们理解教育场景、预判产品边界、设计评估机制的“底层架构”。它不是锦上添花，而是避免你走入死胡同的方向盘。在这一集中你会听到非常多案例，包括如何在危机中建立Pace语音通知系统、如何将澳洲的教师韧性研究模型引入美国并发展为联邦项目、以及如何用AI搭配逻辑模型为教育创业者设计评估方案。我非常希望，这期内容能让更多在做教育产品的朋友们意识到：不是所有功能都是价值，只有那些能带来可被评估的真实改变，才是值得长期投入的产品方向。如果你已经在做EdTech项目，建议你： 回头看看你的产品是否真正教学对齐； 是否设计了一个逻辑模型、评估路径； 有没有想过把研究者请进团队，哪怕是咨询性质； 有没有定义你自己的“护城河”，并用用户成功去强化它。研究驱动，不是多写几页引用文献，而是——你有没有办法让结果被信任。🗂内容大纲开场介绍 Gamba的多重身份：连续创业者、教育导师、Catapult加速器负责人 从被Blackboard收购的Pace平台讲起：如何用语音家校沟通系统服务百万家庭💥 高光瞬间：危机中的教育科技 从科伦拜枪击案到911：产品如何在关键时刻展现价值？ 什么是真正的系统兼容性与影响评估？从成本中心到价值创造研究驱动的产品设计 教育创业不能靠感觉，要用数据与逻辑模型说话 日本“家长代上课”案例：如何启发Pace的家校参与设计Catapult的诞生与三类创业者 初创者：要什么学习资源？ 有MVP团队：如何进行一线试点？ 已营收的团队：如何从100万到1500万？🎯 产品设计的三大黄金标准 高度用户参与感 教学法对齐（Desmos/i-Ready/Reading Science） 易于整合进教育系统（LMS、SIS等）📊 教育创业者的“成长门槛”系统 什么是Waypoint评估点？ 如何在融资PPT里加入研究文献？ NRR比ARR更重要：教育产品的真正生命力在哪里？✨ 案例讲解：澳洲PeopleBench如何将研究变600万联邦项目？ Catherine McEwen量表实践、跨文化调整与数据反馈闭环AI与加速器如何结合？ AI不能替代导师，但能放大辅导系统的效率 用AI校对Lean Canvas、自动检测教学对齐、建议融资策略🧠 金句爆发：创始人的成功悖论 “谦逊与意志力的悖论”：可教又能执行的人最有可能走得远 从Swift Score聊起：只有你对齐教学标准，你的AI产品才“有牙齿”🧩 创业团队如何搭建？ 教师+技术+设计 = 1+1=5 的团队结构 为什么跨职能团队远胜Solo创业者？🚀 商业模式、融资与护城河 教育产品适合风投吗？耐心资本是“绿灯” 如何用客户体验筑起真正的护城河？ 《Seven Powers》：每个创始人都该读的护城河圣经需要详细文字稿的听众们可以关注微信公众号，爱思考的伊伊子，输入“播客EP33"，即可获得。----------------近期伊伊子想做的一些事情-----------------最近，随着大家对 AI 与教育的热情逐渐高涨，越来越多的朋友开始打造属于自己的 AI 教育工具。我也在小红书上分享了三个基于 AI 辅助编程、从零开始制作的教学工具，包括：作文批改“神器”、历史可视化以及数学公式可视化师生端等，大家都反馈非常好。随后，我也逐渐在小红书开启了直播，手把手展示如何与 AI 一起头脑风暴并完成相关的编程。许多观众向我反馈，认为这是一个从“不了解”到“掌握”的清晰过程，帮助他们一步步地解构并去神秘化教育 AI 产品的研发，也让他们感受到“自己做得到”。接下来，会开始做专题圆桌讨论，内容涵盖如何开发相关产品、国内外的产品对比分析，以及关于产品增长、推广和商业化的头脑风暴。如果你对此感兴趣，可以添加微信(yiyizihere)；我也会在群里更新讨论时间和内容。此外，欢迎加入我的小红书海外 AI 讨论群，期待与你们进行思维上的碰撞!-----------------------关于伊伊子----------------------伊伊子2024年的复盘伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门----------------------关于听友群-----------------------如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊请大家在填写微信联系方式时，务必确认拼写是否完整和正确。我们遇见过好几次微信ID无法识别的情况~谢谢大家！--------------------相关词介绍-------------------教学法对齐（Pedagogical Alignment）教育AI产品最常被忽视的一点就是是否真正符合课程目标、教师评估标准与学生认知路径。John特别强调，如若没有教学逻辑支撑，即使产品“看起来很AI”，也会在落地时被老师拒绝。成长门槛 WaypointsCatapult 为创业者设置的“关键通关点”，比如：是否定义了用户画像？是否验证了逻辑模型？是否将产品目标与数据评估方式对齐？它是帮助团队自我校正的一套路线图。NRR（净经常性收入）相比ARR，NRR更能反映教育产品的真实生命力。如果学校用了你一年后不续约，那你只有收入没有价值。续费率、使用频率、推广意愿，才是真正的增长指标。逻辑模型（Logic Model）产品背后的理论与结构图谱——输入、活动、输出与短中长期目标之间的因果关系。如果一个教育产品没有逻辑模型，就像没有路线图的旅程，很容易失焦。护城河 Moat不仅是技术壁垒、算法独创，更可能是教学影响路径、数据闭环、客户体验的复利。教育产品的护城河，往往不是“代码难度”，而是“信任成本”。耐心资本（Patient Capital）不是所有投资人都追着5年内IPO，也有一批人愿意陪教育产品走一个缓慢但扎实的路径。这类“慢钱”反而可能成就真正长期的影响。

  --------  

  1:26:11
• [EP33]John Gamba|1.8亿美金退出后，在宾大打造教育AI加速器，搭建“有用且有效”AI教育产品孵化体系

  大家好，欢迎收听《教育AI智造者》。 【本期由AI做翻译和文字转语音，把英文音频做成了中文音频发布。Gamba先生的部分有AI配音完成。音频中还有不太清楚的部分，请见谅！】这一集的嘉宾是我非常尊敬的一位教育科技引路人——John Gamba。他既是当年通过语音家校沟通平台Pace实现1.8亿美元退出的连续创业者，也是如今宾夕法尼亚大学Catapult加速器的总监，致力于支持全球教育创业者走得更深、更远。我们从他的创业起点聊起，一直到他如何帮助数千位来自50+国家的创业者实现“从点子到影响”的转化。最打动我的是，他不是用大词堆砌愿景，而是一次次强调一句非常朴素却被忽视的话：“你说你的产品能提升学习效果——那你有证据吗？”这句话给我极大的提醒。作为一个做教育AI工具的人，我们常常沉浸在技术迭代与产品上线的节奏里，却容易忘记——教育的核心从来不是功能，而是有效性。是否真的教会了？是否真的改善了学生或老师的状况？是否真的可以规模化地持续生效？John详细拆解了教育科技产品要想走得远，必须跨过的三个门槛：一是学生是否真的愿意用（用户参与度），二是产品是否和教学目标对齐（教学法一致性），三是是否可以融入学校已有的技术体系（整合性）。这三个门槛，如果你只过了其中之一，也许可以短期获客；但只有三者兼备，产品才真正“有牙齿”。对我个人而言，这场对话让我重新看待“研究”在创业中的作用。以前我觉得research只是为了写PPT、获得资助、提升说服力；现在我更清晰地意识到：research其实是决策的基准线，是帮助我们理解教育场景、预判产品边界、设计评估机制的“底层架构”。它不是锦上添花，而是避免你走入死胡同的方向盘。在这一集中你会听到非常多案例，包括如何在危机中建立Pace语音通知系统、如何将澳洲的教师韧性研究模型引入美国并发展为联邦项目、以及如何用AI搭配逻辑模型为教育创业者设计评估方案。我非常希望，这期内容能让更多在做教育产品的朋友们意识到：不是所有功能都是价值，只有那些能带来可被评估的真实改变，才是值得长期投入的产品方向。如果你已经在做EdTech项目，建议你： 回头看看你的产品是否真正教学对齐； 是否设计了一个逻辑模型、评估路径； 有没有想过把研究者请进团队，哪怕是咨询性质； 有没有定义你自己的“护城河”，并用用户成功去强化它。研究驱动，不是多写几页引用文献，而是——你有没有办法让结果被信任。🗂内容大纲开场介绍 Gamba的多重身份：连续创业者、教育导师、Catapult加速器负责人 从被Blackboard收购的Pace平台讲起：如何用语音家校沟通系统服务百万家庭💥 高光瞬间：危机中的教育科技 从科伦拜枪击案到911：产品如何在关键时刻展现价值？ 什么是真正的系统兼容性与影响评估？从成本中心到价值创造研究驱动的产品设计 教育创业不能靠感觉，要用数据与逻辑模型说话 日本“家长代上课”案例：如何启发Pace的家校参与设计Catapult的诞生与三类创业者 初创者：要什么学习资源？ 有MVP团队：如何进行一线试点？ 已营收的团队：如何从100万到1500万？🎯 产品设计的三大黄金标准 高度用户参与感 教学法对齐（Desmos/i-Ready/Reading Science） 易于整合进教育系统（LMS、SIS等）📊 教育创业者的“成长门槛”系统 什么是Waypoint评估点？ 如何在融资PPT里加入研究文献？ NRR比ARR更重要：教育产品的真正生命力在哪里？✨ 案例讲解：澳洲PeopleBench如何将研究变600万联邦项目？ Catherine McEwen量表实践、跨文化调整与数据反馈闭环AI与加速器如何结合？ AI不能替代导师，但能放大辅导系统的效率 用AI校对Lean Canvas、自动检测教学对齐、建议融资策略🧠 金句爆发：创始人的成功悖论 “谦逊与意志力的悖论”：可教又能执行的人最有可能走得远 从Swift Score聊起：只有你对齐教学标准，你的AI产品才“有牙齿”🧩 创业团队如何搭建？ 教师+技术+设计 = 1+1=5 的团队结构 为什么跨职能团队远胜Solo创业者？🚀 商业模式、融资与护城河 教育产品适合风投吗？耐心资本是“绿灯” 如何用客户体验筑起真正的护城河？ 《Seven Powers》：每个创始人都该读的护城河圣经需要详细文字稿的听众们可以关注微信公众号，爱思考的伊伊子，输入“播客EP33"，即可获得。----------------近期伊伊子想做的一些事情-----------------最近，随着大家对 AI 与教育的热情逐渐高涨，越来越多的朋友开始打造属于自己的 AI 教育工具。我也在小红书上分享了三个基于 AI 辅助编程、从零开始制作的教学工具，包括：作文批改“神器”、历史可视化以及数学公式可视化师生端等，大家都反馈非常好。随后，我也逐渐在小红书开启了直播，手把手展示如何与 AI 一起头脑风暴并完成相关的编程。许多观众向我反馈，认为这是一个从“不了解”到“掌握”的清晰过程，帮助他们一步步地解构并去神秘化教育 AI 产品的研发，也让他们感受到“自己做得到”。接下来，会开始做专题圆桌讨论，内容涵盖如何开发相关产品、国内外的产品对比分析，以及关于产品增长、推广和商业化的头脑风暴。如果你对此感兴趣，可以添加微信(yiyizihere)；我也会在群里更新讨论时间和内容。此外，欢迎加入我的小红书海外 AI 讨论群，期待与你们进行思维上的碰撞!-----------------------关于伊伊子----------------------伊伊子2024年的复盘伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门----------------------关于听友群-----------------------如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊请大家在填写微信联系方式时，务必确认拼写是否完整和正确。我们遇见过好几次微信ID无法识别的情况~谢谢大家！--------------------相关词介绍-------------------教学法对齐（Pedagogical Alignment）教育AI产品最常被忽视的一点就是是否真正符合课程目标、教师评估标准与学生认知路径。John特别强调，如若没有教学逻辑支撑，即使产品“看起来很AI”，也会在落地时被老师拒绝。成长门槛 WaypointsCatapult 为创业者设置的“关键通关点”，比如：是否定义了用户画像？是否验证了逻辑模型？是否将产品目标与数据评估方式对齐？它是帮助团队自我校正的一套路线图。NRR（净经常性收入）相比ARR，NRR更能反映教育产品的真实生命力。如果学校用了你一年后不续约，那你只有收入没有价值。续费率、使用频率、推广意愿，才是真正的增长指标。逻辑模型（Logic Model）产品背后的理论与结构图谱——输入、活动、输出与短中长期目标之间的因果关系。如果一个教育产品没有逻辑模型，就像没有路线图的旅程，很容易失焦。护城河 Moat不仅是技术壁垒、算法独创，更可能是教学影响路径、数据闭环、客户体验的复利。教育产品的护城河，往往不是“代码难度”，而是“信任成本”。耐心资本（Patient Capital）不是所有投资人都追着5年内IPO，也有一批人愿意陪教育产品走一个缓慢但扎实的路径。这类“慢钱”反而可能成就真正长期的影响。

  --------  

  1:01:32
• [EP32] KK | 重生之程序员觉醒：AI是副本，自我是主线任务

  大家好，欢迎收听「教育AI智造者」播客！今天我对话了一位身份多元的技术探索者——既是大厂前端工程师，又是深受欢迎的LangChain教育者，更是拥有十万月活的开源项目创造者KK（个人网站：kaiyi.cool).在这场近两小时的深度对话中，我们从他的成名作品「Qwerty Learner」切入，一路探索了AI时代下创作者的身份蜕变之路。KK坦言在大厂舒适区中感受到的"意义真空"，以及如何通过个人项目找回那种即时反馈与存在感的电流。当他描述自己如何在前端岗位上主动拥抱AI转型时，那种"既恐惧又兴奋"的矛盾心态，恐怕是当下无数技术人的真实写照。最引人深思的部分是KK对"Vibe Coding Trap"的犀利剖析——那种只关注AI生成结果而忽视底层逻辑的开发方式，如何让程序员从创造者逐渐沦为检查者。"当你习惯让AI写代码，却不理解它的架构时，你已经在走下坡路了"——这句话点醒了多少依赖Copilot的开发者。谈到他开发的英语学习工具时，KK热情洋溢地分享了如何将打游戏的肌肉记忆原理应用到语言学习中，以及项目如何从自用工具意外成长为拥有庞大用户群的开源社区。在商业化的多重诱惑下，他毅然坚持开源之路的理由令人动容："我更看重作品而非产品，看重表达而非利益"。本集最精彩的金句莫过于KK对未来劳动力的重新定义："在Agent时代，衡量一个人效率的标准不再是'投入多少时间'，而是'能同时调动多少智能体协作'的能力"。这一洞见彻底重构了我们对职业竞争力的理解。无论你是正在技术转型路上挣扎的开发者，还是思考如何在AI浪潮中保持创造力的内容创作者，或只是对"未来我们如何与AI共事"感兴趣的探索者，这场对话都将为你提供难得的前沿视角与实战经验。一场关于技术、教育、自我实现，以及在算法时代重新寻找人类价值的深刻对话，不容错过。🗂内容大纲开场介绍与嘉宾登场 KK的多重身份：前端工程师、开源作者、AI课程开发者 为什么他是「既动脑又动手」的代表人物？驱动力：大厂稳定之下为何坚持做独立项目？ 找不到“意义”的打工困境 ✨ 高光：个人项目如何带来即时反馈与存在感Copilot时代的程序员困境与自我反思 前端“被取代”的焦虑是真是假？ Debug开始变难，是不是AI的错？ 🤯 冲突时刻：从创造者沦为检查者，Web Coding 的诱惑与陷阱SaaS与Web基础设施的简化如何重塑创作门槛？ 技术不再是壁垒，idea才是 ✨ 高光：程序员的杠杆不再是代码，而是“能调动多少Agent”探讨教育系统与职业路径的错位 通识教育 vs 个体特长 AI带来的范式转换：不再重用代码，而是即时生成、即时抛弃教程开发背后的学习哲学 用LangChain开发课程是如何“逼迫”学习？ ✨ 高光：什么是AI做不到的？“有灵性的讲解”仍然属于人类 课程开发的价值判断 割韭菜？还是陪伴成长？ 🧩 认知冲突：真正缺的不是入门课，而是“过渡期”课程Quarter Learner背后的故事 打字也能学英语？灵感来源竟然是打游戏 + 肌肉记忆 意外的用户画像：雅思考生 vs 技术人 ✨ 高光：从自用工具变成十万月活的开源项目为什么坚持开源？产品与作品的分界线在哪里？ 商业化诱惑 vs 创作者自我：我选择作品 🤯 冲突时刻：抗拒旧作，追求表达“当下真实的自己”自我时间管理与AI时代的战略思考 AI产品化的红海：何时入场，何时沉淀 从“被需要”中跳脱出来，重新理解「作品型人生」教育的终极命题：成为更完整的人 教育不该阶段化，而应是人生化 ✨ 高光：如何在被AI放大的时代中，反而找回“人的尺度”需要详细文字稿的听众们可以关注微信公众号，爱思考的伊伊子，输入“播客EP32"，即可获得。----------------近期伊伊子想做的一些事情-----------------最近，随着大家对 AI 与教育的热情逐渐高涨，越来越多的朋友开始打造属于自己的 AI 教育工具。我也在小红书上分享了三个基于 AI 辅助编程、从零开始制作的教学工具，包括：作文批改“神器”、历史可视化以及数学公式可视化师生端等，大家都反馈非常好。随后，我也逐渐在小红书开启了直播，手把手展示如何与 AI 一起头脑风暴并完成相关的编程。许多观众向我反馈，认为这是一个从“不了解”到“掌握”的清晰过程，帮助他们一步步地解构并去神秘化教育 AI 产品的研发，也让他们感受到“自己做得到”。接下来，会开始做专题圆桌讨论，内容涵盖如何开发相关产品、国内外的产品对比分析，以及关于产品增长、推广和商业化的头脑风暴。如果你对此感兴趣，可以扫码加入相应的讨论群；我也会在群里更新讨论时间和内容。此外，欢迎加入我的小红书海外 AI 讨论群，期待与你们进行思维上的碰撞！-----------------------关于伊伊子----------------------伊伊子2024年的复盘伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门----------------------关于听友群-----------------------如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊请大家在填写微信联系方式时，务必确认拼写是否完整和正确。我们遇见过好几次微信ID无法识别的情况~谢谢大家！--------------------相关词介绍-------------------Vibe Coding AI主导编程新范式，提供了"无门槛创造"的诱惑，但同时带来了代码理解的表层化问题。这种"看结果不看过程"的开发方式，虽然大幅提升了速度，却可能导致开发者与代码架构的疏离，最终在复杂项目中付出更高的维护成本。Qwerty Learner (https://qwerty.kaiyi.cool/) KK打造的创新英语学习工具，通过将键盘敲击与单词记忆融合，创造了一种"做中学"的学习体验。其独特价值在于将枯燥的记忆转化为肌肉层面的自然反应，结合艾宾浩斯遗忘曲线和多源词典支持，成功吸引了从考研学生到技术人在内的多元用户群体。Copilot / Cursor 代表AI辅助编程新时代的工具，不仅是简单的代码补全，而是通过深度语境理解重塑了"人机协作编程"的工作流。这些工具最大的价值不在于替代编码，而在于将开发者从重复性工作中解放，提升到更高层次的架构设计与问题解决层面。Vibe Coding TrapAI编程中的认知陷阱，表现为过度依赖生成结果而忽视底层逻辑。这不仅是技术问题，更是心智模式的危机——当开发者习惯于"拿来主义"后，逐渐丧失对系统整体的把控能力，最终可能沦为AI的"校对员"而非创造者。Scaling of Labor（劳动力扩展定律） Agent时代的核心竞争力重定义：从个人生产力扩展为"调度与整合能力"。这一概念反映了知识工作者角色的根本转变——未来的高效能人士不再以个人产出为衡量标准，而是以"多大规模的智能网络可被一人有效管理"为新指标。费曼学习法 通过"教授他人"倒逼自我理解深化的方法，在KK的实践中体现为从源码解读到实际应用的闭环。这种学习模式特别适合于复杂概念的内化，因为解释过程会自然暴露知识盲点，促使学习者不断填补认知漏洞，最终达到真正的掌握。作品 vs 产品 两种截然不同的创造哲学：作品以创作者表达为核心，追求独特性与完整性；产品以市场需求为导向，强调复制性与规模效应。在AI时代，这一区分变得更为关键——真正的"作品"蕴含着不可替代的人类特质，而纯功能性"产品"则面临着被算法取代的风险。教育的人生化 教育应超越阶段性学习，成为个体生命全程的伴随过程。这一理念挑战了传统的"学校-工作"二元分离模式，主张学习应嵌入生活各个维度，始终围绕"成为更完整的人"这一核心目标展开，尤其在AI重构知识结构的时代更显重要。认知鸿沟（Knowledge Gap） 学习路径中的"中段失联"现象，指从入门到精通之间缺失的系统性过渡内容。这种鸿沟导致许多学习者停滞在"会用但不懂原理"的阶段，无法实现知识的真正内化与创造性应用，是当前教育产品最需要填补的空白区域。AI增强的自我表达 AI工具重塑创作流程，将创作者从技术限制中解放出来，转而聚焦于独特风格与个人洞见的表达。在这个范式中，AI扮演"能力放大器"而非替代品，真正珍贵的仍是人类的创意火花、情感张力与表达的独特性。Anti-Fragile Work (反脆弱作品) 超越商业逻辑的自足型创造，这类作品不依赖外部验证与市场反馈，而是通过内在价值与创作者自身成长形成良性循环。它们往往不追求短期爆款效应，却能在长时间尺度上展现出超越功利的持久影响力，就像经典艺术作品一般具有自我证成的力量。深度专注 vs 表面多元 对比真正的多领域专长与表面的任务并行，强调在AI辅助下，人类更应该培养少数几项真正的深度专长。这一原则提醒我们，尽管AI让并行工作变得容易，但创造性思维与深度洞察仍需要长期专注投入，否则只会产出批量化的平庸结果。

  --------  

  1:18:49
• [EP31]Yibing| AI是一面镜子：照出老师的认知局限，也映出学生的孤独

  大家好，欢迎收听「教育AI智造者」播客！ 这一期我邀请到的是“洒洒水”播客的主持人之一，Yibing老师(小红书)——一位来自上海国际学校的AI实践者和深度思考者。她不仅在教学中亲手开发AI工具（比如一键生成AB卷的小程序），还在自我探索中反思AI与教育的深层关系。 我们一起讨论了AI落地教学的那些「难言之隐」和「技术幻觉」。这期播客，我们聊得非常尽兴。从“AI能否真正提高学习效果？”到“老师的隐性需求如何被激发？”，再到“生成式AI是否正在改变学生的写作风格？”，我们深入探讨了AI、教学、学生心理、教学法转型等一系列话题。这一集不只是在说AI能不能帮老师写评语、点名、改作业，而是直击几个核心问题： 学生为什么用AI作弊？是因为偷懒，还是「信心缺失」？ 老师明明最了解教学痛点，为什么却很难提出清晰的需求？ AI工具是不是正在吞噬学生的语言风格和个体感受力？ 在赛课、备课、教学评估全流程中，AI到底是装饰品还是真刚需？我们也聊到了Yibing用Python自制AB卷工具背后的故事、老师们使用AI时的种种微妙心理，以及学生面对AI时的「无助」与「依赖」。如果你是老师、教育工作者，或是对教育未来感兴趣的人，这期播客绝对不能错过。它不仅是关于AI工具的使用，更是一次关于教学本质与教育情怀的深度交流。这是一集适合慢慢听的播客，愿你听完后，也愿意像AI那样——学会倾听、反馈、照见彼此。 🧭 内容大纲（Topic Outline）AI教学工具的实践探索 Yibing开发的“一键生成AB卷”程序的由来与使用场景 国内教师使用DeepSeek的不同方式（点名、评语生成、小工具）、作弊与AI介入下的评估新挑战 学生如何借助AI作弊？引发的教育伦理与评估反思 引用沃顿商学院研究：AI使用方式如何影响学习效果？老师的隐性需求与产品思维 为什么老师往往难以明确表达需求？ 从题目顺序调整到答案排序变化的误解案例AI工具的结构化优势与教师工作流 哪些工作更容易被AI加速：重复劳动 vs 情感连接 MagicSchool等工具在评语生成和题目初稿上的应用文化、教材、系统差异对AI落地的影响 中美教育系统的结构化差异 中国教学环境的复杂性和教师个人自由度AI的情绪价值与教师反思 AI如何帮助学生建立学习信心 AI作为“镜子”：促进教师反思和情感表达的工具生成式AI对学生写作风格的影响 学生越来越“像AI”的写作趋势 诗歌教学如何解放语言与感受教育结构、灵活性与技术落地的关键 PBL、教学法老师（pedagogy coach）等机制的作用 新加坡模式：系统性教师支持网络的启示未来教育与AI时代的角色再定义 AI如何打破知识的神秘性，激发创造的可能 教育的情感面与个体认知的觉察力的重要性需要详细文字稿的听众们可以关注微信公众号，爱思考的伊伊子，输入“播客EP31"，即可获得。----------------近期伊伊子想做的一些事情-----------------最近，随着大家对 AI 与教育的热情逐渐高涨，越来越多的朋友开始打造属于自己的 AI 教育工具。我也在小红书上分享了三个基于 AI 辅助编程、从零开始制作的教学工具，包括：作文批改“神器”、历史可视化以及数学公式可视化师生端等，大家都反馈非常好。随后，我也逐渐在小红书开启了直播，手把手展示如何与 AI 一起头脑风暴并完成相关的编程。许多观众向我反馈，认为这是一个从“不了解”到“掌握”的清晰过程，帮助他们一步步地解构并去神秘化教育 AI 产品的研发，也让他们感受到“自己做得到”。接下来，会开始做专题圆桌讨论，内容涵盖如何开发相关产品、国内外的产品对比分析，以及关于产品增长、推广和商业化的头脑风暴。如果你对此感兴趣，可以扫码加入相应的讨论群；我也会在群里更新讨论时间和内容。此外，欢迎加入我的小红书海外 AI 讨论群，期待与你们进行思维上的碰撞！-----------------------关于伊伊子----------------------伊伊子2024年的复盘伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门----------------------关于听友群-----------------------如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊请大家在填写微信联系方式时，务必确认拼写是否完整和正确。我们遇见过好几次微信ID无法识别的情况~谢谢大家！--------------------相关词介绍-------------------ABCD卷（多版本试卷）是为减少学生考试期间抄袭行为而设计的策略。老师会出多套题，或将题目顺序和选项顺序打乱，确保学生即使对答案，也无法复制成功。重点在于“答案互斥”，即某道题在A卷中正确选项是A，则在B、C卷中该题选项必须变化，增加作弊成本。教学法培训（Pedagogical Training）指的是对老师进行系统性教学理论与方法的培训。常见内容包括PBL（项目式学习）、评估设计、课堂引导策略等，强调从“教内容”转向“教思维”。优质的教学法培训不仅提升教学效果，也影响教师的信心和专业认同感，是教育变革的隐形推手。MagicSchool（AI教师助手工具）美国一款流行的AI教师工具集，内含“课堂小测题生成”“个性化评语撰写”等模块。虽然不是自动部署AI教学系统，但它切中教师“效率焦虑”的痛点，尤其在重复性劳动如出题、改作业、写总结等环节发挥价值，也在一定程度上激发了教师的AI使用想象力。构建主义（Constructivism）一种强调“学生主动建构知识”的学习理论。它认为知识并非被教师灌输，而是学习者通过经验、自我探索与他人交流中构建而成。AI介入教育如果无法促进个体认知结构的建立，而只是提供“现成答案”，则容易违背构建主义的本意，因此如何借助AI促进理解，而非削弱思考，是构建主义时代的重要课题。Notion 教案数据库管理Notion 是一个用于组织信息与笔记的数字工具，越来越多老师用它来建立多层级备课资料库。比如，一节课的教学目标、讲义、视频链接、学生反馈等，都可存于同一个页面中。这种结构化信息管理帮助教师打破“孤岛式记忆”，提高重复教学的质量与效率，也为AI接入教学内容提供清晰的语料基础。

  --------  

  1:06:04

More Leisure podcasts

Trending Leisure podcasts

About 教育AI智造者