聚焦個性化學習，夸克學習加速邁向AI教育深水區

2025 年，中國教育中的“教”與“學”關系正在悄然發生改變。過去以“講完—考過”為主的“教”驅動，正在被以“先學—診斷—教育—再學”為閉環的“學”驅動取代。

推動這一轉變的，正是教育改革以及生成式AI技術發展這兩股力量。一方面，在新課標改革的要求下，校園課堂正越來越聚焦于對學生核心素養的培養。這要求學校教學過程中能夠沉淀學習數據，并形成過程化評價。另一方面，隨著生成式AI技術的進步，人機互動也正在逐步升級為“會診斷問題與會教學的系統”。

當這兩股力量在校內外場景會師時，AI賦能教育的新模式便浮出水面。即在校內積累學生個性化的過程性學習數據，在校外通過生成式AI的新能力提供個性化的互動學習陪伴。學生先學，AI助教，教師點睛的新模式正在形成。

簡言之，如今AI賦能教育的方式，并非著眼于誰能最快提供答案。而是通過AI能力，來成為學生的課外陪伴，記錄學生學習過程的同時，判斷“學到哪”，決定“下一步練什么”。整個決策過程，不僅依靠一次性考試結果，而是依賴連續的過程數據。

面對需求與技術的變化，新的解題者也隨之出現。芥末堆注意到，作為從搜索出發的互聯網科技產品，夸克從解題場景切入首先推出“AI老師產品”。但夸克的目的不僅如此，憑借阿里的AI技術能力，夸克正在構建以“學習”為核心，涵蓋學生、教師、家長三方的學習服務生態。

從答題工具到學習伙伴：AI能力躍遷重構學習關系

2025年3月，夸克正式推出“AI解題大師”。產品以“深度思考”能力為核心，通過讓AI模擬高級教師的解題過程，幫助用戶找到正確的學習方法、拓展思維和認知。

雖然從“解題”場景切入，但夸克并未拘泥于題目本身。據媒體報道，夸克團隊的邏輯是：所有產品決策都從用戶需求出發，不拘泥于既有框架，重新定義“學習”場景。夸克在教育領域最終希望達成的目的是，不僅僅提供一個工具，而是提供一個可以幫助學習者完成所有個性化學習需求的AI家教，可持續覆蓋“學、練、評”全場景AI教育生態。

夸克又于6月推出“夸克老師”，將覆蓋的學習場景進一步拓展。據了解，夸克老師定義為“每個孩子的免費AI家教”，扮演“學習伙伴+家教助理”的雙重角色，定位深度解題、批改作業、免費定制學習資料以及輔導作文四個主要場景。

芥末堆注意到，除解題答疑能力，夸克老師更注重借助AI能力來為學習者構建學習閉環生態。題庫產品解決了學生們對于答案是什么的痛點，但并未解決為什么，以及今后怎么練習等痛點。夸克老師則可通過AI能力，幫助學生定位薄弱知識點，并根據學生需要生成個性化的練習題解決其為什么以及怎么練習等難題。

一方面，夸克學習產品通過提問和引導思考，啟發學生主動思考與探索，真正理解知識，而非簡單抄答案。另一方面，夸克學習還可根據學生的知識水平、學習進度和薄弱環節，為學生難題答疑、批改作業、寫作輔導、找試卷真題，提供個性化的知識講解和練習，真正做到“因材施教”。同時，夸克學習APP上提供的是全免費的教育服務與專業學習資源。

因此，在夸克目標建構的學習服務生態中，學生在遇到疑難時有AI講題輔導，課后作業有AI批改反饋，存在薄弱環節時有AI推薦針對練習鞏固，而在日常學習中，AI老師又隨時伴學、提供知識拓展。在這個過程中，家長和教師也并未缺席，而是通過AI同步獲取了學生的學情數據與資源支持。

正如，夸克學習負責人程飛在接受媒體采訪時提到，“年輕用戶需求的最大公約數其實就是學習。夸克做的是以效率為核心的，以工具為場景的新一代學習產品。”

從答題效率到學習伙伴，夸克構建學生-教師-家長協同網絡

本輪教育改革影響的不僅是校外學習，同樣也對校內環節產生了相當影響。一方面，新課標改革要求要求課堂教學從以教師講授為中心，轉向激發學生主動性和探究精神。另一方面，“一考定成績”的結果性評價正在讓位于全過程、多元化的學習評價。

這些改革都對學校管理和教師能力都提出了更高的要求。其不僅要求教師在教學過程中傾注更多的教學設計，還要求其能對學生的日常學習過程中進行充分地關注。但另一方面，教師和學生管理者日常面臨大量的工作內容，減負需求同樣刻不容緩。

8月，釘釘宣布聯合夸克上線“AI作業批改”功能，將夸克的學習技術系統性引入課堂教學場景。據了解，該功能允許老師和學生通過拍照上傳作業，由AI自動完成批改判分、對錯標注，并進一步自動歸類錯題、生成班級與個人錯題本。這也代表著，夸克開始從課后輔導場景走入校內教學環境，直接幫助一線教師提質減負。

從C端學習者到B端教師，夸克在解決兩個場景中各自面臨的難題，同樣正在幫助將校內與校外學習場景鏈接結合。這也正是雙減后教育產品的另一個發展趨勢。雙減政策要求學習中心回歸校內，但并非意味著校外無可厚非，校外應作為校內輔助環節呈現。

這其中的難題便是，如何打通校內和校外的學習場景，將兩者的學習數據打通。在過去很長一段時間內，校外和校內教育產品都處在分割狀態，兩者數據并不互通。

芥末堆注意到，基于小程序的產品形式優勢，夸克學習并不拘泥于具體的硬件形式，用戶通過手機、平板、電腦等設備均可使用。家長，學生通過一個小程序，便可查詢校內考試成績、作業完成情況等，便捷地了解校內的學習情況。

夸克學習在學生端同步生成個人錯題本，還同步將數據反饋給教師，幫助教師動態追蹤班級學情，從而及時調整教學策略。同時，通過其AI能力還能夠更好的為學生提供即時反饋、精準推題與階段成長報告，為教師與家長輸出可視化學情洞察，助力學校及教師及時調整教學策略，構建全鏈路教學閉環。

而夸克學習App，也打通了學生校內外學情信息，通過AI模型深度分析學情，提供給學生專屬診斷報告及個性化學習計劃。配合全面的學習資料及產品工具，為學生課后學習，提供針對性的引導和輔助，讓家長輔導更安心，學生學習更專注。

據了解，夸克通過整合合作伙伴能力，滿足家校連接場景中的教師端的需求。結合合作方在AI閱卷、學情評價和個性化學習手冊上的多年實踐經驗，“夸克學習”小程序提供給家長及學生專屬的學情診斷，從而為學生設計“千人千面”的個性化學習路徑。

根據芥末堆此前報道，AI+教育的此前浪潮重點在于借助技術提升效率。而如今的浪潮則更注重在陪伴和鏈接。AI+教育的目的不是要取代教師或放任學生，而是以智能手段串聯起教與學的各個節點，讓每個參與者都更高效、更有針對性地發揮作用。

大模型基礎能力是核心

回顧這場由AI大模型引領的教育變革，不難發現一個清晰的脈絡：教育技術的價值取向正從“提效”轉向“賦能”。倘若把“AI 教育”看作技術競賽，容易陷入“誰更會做題”的糾結；把它看作證據與決策的基礎設施，才更接近 2025 年的本質。

事實上，而這考驗的正是大模型作為基礎設施的底層能力。上一代拍照搜題的核心能力是“檢索+模板化解析”，交互多為單輪、反饋單向。2025 年的關鍵躍遷在推理與多模態：模型不僅能讀文字、讀圖形，還能做多步鏈式推理；前臺通過深度解題模式與提示階梯，把“直接告訴答案”改為“先想一步—再看一步—最后對比”。

芥末堆了解到，夸克學習用到了阿里Qwen最新的閉源模型。基于這樣的AI的底層能力，夸克才能進一步實現錯因聚類和個性化推薦，即對學生的錯題按背后的知識點或思維誤區進行分類歸因。同時，夸克的AI作業批改功能在識別對錯之外，更會匹配對應的知識點標簽，從而自動歸納哪些知識薄弱點導致了錯誤。

另一方面，根據此前報道，夸克的多場景數據積累（如搜索行為、資源使用習慣）為學習業務提供了精準的用戶畫像。例如，為備考考研的用戶優先推薦真題解析，為職場人群強化職業資格考點。與此同時，夸克學習在高頻剛需場景的技術以及數據積累，進一步推動AI能力在語義理解與意圖識別持續優化。

2025年初，中共中央國務院印發《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》中明確提出，促進人工智能助力教育變革。在教師端，《中共中央 國務院關于弘揚教育家精神加強新時代高素質專業化教師隊伍建設的意見》中明確提出要在中小學教師培訓中強化學科素養提升，推動教師更新學科知識，緊跟學科發展。

AI+教育的下一步，不在單點功能，而在系統化能力與場景深耕：誰能在真實班級的時間與成本約束下，穩定交付“更少時間的更好學習”，誰就能在這輪行業變革中占據先機。