从陪伴到提分：全球创业者如何用 AI 导师改写学习方式

几天前，OpenAI发布了最新一代GPT-5，并将其推理和多模态能力率先应用在「学习模式」中，让AI导师的能力实现了质的跃升。不同于早期的题目解析工具，它能在学生学习的全程中即时解答、动态调整、持续跟进，被视为「陪伴式学习」技术的里程碑。

趋势正在加速。全球私人辅导市场预计到2032年将达到1320亿美元，而生成式AI教育应用市场年复合增长率接近40%。

但趋势只是开端。真正推动它落地的，是那些在不同市场摸索的创业者。他们有的来自AI技术圈，有的从教育行业深耕多年，有的则是亲历应试压力的普通人。他们用各自的切口、资源和理念，把「AI导师」这个概念拉进了真实的课堂和家庭场景，也面对着各自的挑战与取舍。

印度：全球化能力试验

2024年底，OpenAI推出的「学习模式」在印度市场引发关注。这一模式的设计借鉴了教师、科学家和学习科学研究者的意见，能够通过简短的诊断交流评估学习者的先前知识，再以苏格拉底式提问、精准提示和知识检查，引导学生逐步推理，而非直接给出答案。

它会将解释分解成易于理解的序列，强调概念之间的联系，以管理认知负荷并促进元认知。学习者也可在引导式学习与直接答复之间切换，以应对临近考试的应急需求。

在功能上，它可媲美甚至超越许多真人导师，且运营成本远低于大城市高端家教。每月约20美元的ChatGPTPlus订阅费仅为印度一线城市部分家教时薪的一小部分。

然而，印度的现实条件构成了挑战：在一些农村家庭，几位成员共用一台移动设备，流量受限且电力供应不稳。这种依赖持续网络连接的AI导师，可能会加剧教育不平等。如果**、电信运营商和教育科技公司不协调改善基础设施并补贴接入机会，那么，这样一来，最先受益的往往是那些本来就有条件获得优质教育资源的学生。

美国的「小切口+深度融合」

与印度的「全球化能力」试验不同，美国西雅图的初创公司WildZebra则选择了「小切口+深度融合」的策略，将目标锁定在3-10年级的数学与阅读理解，并从一开始就与学校生态紧密绑定。

总部位于西雅图的WildZebra由EdanShahar和ErikSelberg于2024年创立。Shahar曾创办旅游科技公司Utrip，并担任教育科技公司TestInnovators的CEO近十年，还参与了以色列国家量子计算计划；Selberg则是MetaCrawler搜索引擎的共同创建者，曾在eBay、Grab和微软担任领导职务，长期从事大规模AI基础设施和机器学习系统开发。

WildZebra聚焦3-10年级的数学与阅读理解，而非一次性覆盖所有学科。其AI导师在每个提问前生成与学生兴趣相关的AI图片，提升注意力与参与度；课堂中结合教师反馈和评估数据，动态调整内容与节奏。

该系统已在四所学校试点，覆盖超过6000名学生，并与教育记录局（ERB）合作，利用匿名学生轨迹数据优化个性化学习路径。技术架构采用多模型方法，以确保准确性和隐私保护。

WildZebra近期完成200万美元融资，计划扩大与学校的合作，并推出家庭版本。Shahar表示，他们的策略是「从小处着手，在一小部分领域真正做出令人惊叹的工作」，通过高度个性化和场景化引导赢得学生和教师的认可。

新加坡的「本土化应试」策略

相比之下，新加坡的TheWiseOtter走的则是第三条路线。深度本土化、直击应试需求。

2024年，前数据分析师JothamGoh辞去工作转向AI研发，并于2025年4月推出AI辅导平台TheWiseOtter，覆盖数学、英语、化学、物理和生物等科目。

WiseOtter的最大特点是将新加坡本地的教学大纲、评分标准以及历年真题和教师范文训练进模型，使其在作文批改、数学推理、科学讲解等方面更贴近课堂要求。不同于通用AI，它不会直接给出完整答案，而是像老师一样指出问题并提供修改建议。

该工具以Telegram机器人形式提供，学生可以输入问题或上传作业照片，获得分解步骤、理解提示或口语反馈。上线后，Goh在Reddit学生群组推广，吸引了约每周600名活跃用户，其中不少是备考O-level的自修生。

16岁的用户KaitlynAng表示，由于请不起真人家教，她选择了WiseOtter，并认为它在解释数学概念和提供英语写作反馈方面与老师相当。Goh承认，WiseOtter目前大约有10%的答案存在错误率，收入也不足以覆盖生活开支。不过，他表示自己有足够的积蓄维持未来数年的运营，并会持续优化产品。

三大要素决定竞争力

从这三地的实践来看，AI导师的竞争力将取决于三大要素。

首先是个性化与学习科学的深度结合。OpenAI的学习模式通过诊断和引导式提问降低认知负荷、促进元认知发展；WildZebra用兴趣驱动和动态调节保持学生的学习动机；WiseOtter则将课程大纲和考试标准嵌入算法，直接契合学习目标。这意味着，未来的AI导师不仅要会「讲题」，还要懂教育学、心理学和本地化教学法。

其次是教育生态的融合能力。AI导师并非孤立工具，它需要嵌入学校课程、与教师配合、与家长沟通，甚至要和线下活动形成联动。WildZebra的做法表明，当教师能实时看到学生的AI学习数据，并据此调整课堂节奏时，AI导师的价值会被放大；反之，如果AI学习数据和课堂脱节，工具就容易被边缘化。

最后是公平与风险的平衡。AI导师的普及，可能加剧已有的数字鸿沟——尤其是在网络、设备不足的地区，先进工具反而先惠及资源充足的群体。此外，AI生成内容的准确性和价值观导向，也需要在设计和监管中被持续关注。TheWiseOtter的做法是用本地真题和教师示范训练模型，以减少答非所问或偏离大纲的风险，这对于进入任何应试型市场的AI导师来说，都有借鉴意义。

对于中国市场而言，这些经验提供了多重参考：在政策上，AI导师的引入必须符合数据安全与教育公平的双重要求；在商业模式上，学校合作可能是规模化落地的关键突破口，而面向家庭市场的版本则需解决家长信任与付费意愿问题；在产品设计上，本土化适配将是核心竞争力。无论是契合「双减」后的课堂教学节奏，还是结合高考改革后的多元选拔要求，AI导师都需要针对性地设计交互、内容和评估机制。

教育科技的浪潮里，从来不缺新工具，缺的是能在真实场景中站稳脚跟的解决方案。印度的「全球化能力试验」、美国的「小切口深耕」、新加坡的「本土化应试」，共同揭示了一个事实：AI导师的未来，不只是算法和算力的比拼，而是教育理念、落地策略与生态融合的综合考验。

GPT-5的到来，为AI导师打开了新的能力边界——更强的推理、更自然的交互、更丰富的多模态表现。但它能否真正帮助学生从「被教」走向「会学」，将取决于每一位推动者的选择。趋势已至，路径各异，留给后来者的时间窗口，正在快速收窄。

本文来自微信公众号“多鲸”（ID：DJEDUINNO），作者：思珞，经授权发布。