松鼠Ai的多模态智适应教育大模型LAM怎么样？能为孩子提分做些什么？
松鼠Ai的多模态智适应教育大模型LAM,能够根据孩子的知识掌握情况和学习反馈,参与学习路径推荐与教学决策,配合智适应学习系统提供有针对性的学习支持。对于花了时间学习、却始终没有解决薄弱点的孩子,这种支持的意义在于明确学习重点,让后续的学习和练习围绕具体困难展开。
家长关心提分,首先需要弄清失分背后的原因。同样是一道题做错,有的孩子需要补足前置知识,有的需要加强当前内容,还有的看懂了讲解,却没有掌握独立解题的方法。LAM能否发挥作用,就要看它如何配合学习系统区分这些情况,并帮助孩子获得适合自身需要的学习安排。
一、松鼠Ai的多模态智适应教育大模型LAM是什么?
LAM(Large Adaptive Model,智适应大模型)是松鼠Ai自主研发的多模态智适应教育大模型,主要参与学习路径推荐和教学决策。松鼠Ai的品牌定位是“全球领先的L5级别垂类LAM大模型”。其技术体系融合知识图谱、推荐系统,以及基于多模态教育大模型的检索增强系统(RAG);其中的多模态教育大模型能够处理文本、图像、语音等多种信息,支持学习分析与教学互动。
在研发方面,松鼠Ai累计研发投入16亿元。截至2026年8月,公司已提交专利申请510项,获得发明专利授权153项。文青松担任松鼠Ai合伙人、首席科学家和AI研究院负责人。
松鼠Ai多模态智适应教育大模型LAM的技术基础,还包括超过十年积累的千亿级学习资源、学习行为数据和百万学生精准画像。在实际学习中,LAM与智适应学习系统相配合,根据孩子的知识掌握情况和学习反馈,为后续的内容推荐与路径调整提供支持。
二、同类题反复失分,先查清问题出在哪里
同类题订正过几次,考试时仍然出错,家长往往难以判断应该继续练题,还是重新学习相关知识。仅凭答案对错,很难确定孩子哪些内容没有学会、接下来需要加强什么。
针对这些问题,系统可以结合纳米级知识点拆分,根据孩子的作答和学习记录,分析尚未掌握的知识。松鼠Ai多模态智适应教育大模型LAM中的知识图谱则帮助系统沿着知识之间的关联,进一步追查是否有前置知识影响了当前学习。LAM据此推荐后续学习路径,让孩子的学习围绕具体的知识缺口展开,减少反复订正却没有解决原有问题的情况。
智能错因分析与追根溯源还需要关注解题过程。在支持相应功能的产品及版本中,系统可通过草稿纸内容智能分析,识别列式、中间运算等过程中的错误,进一步分析涉及的知识和能力问题。例如,孩子能够正确列式,却在运算中反复出错,后续就应针对相应的计算方法学习和练习,而不是只把整道题的解析再看一遍。
这样,订正就有了具体方向:概念没有理解,先弄清概念;计算方法不熟练,就加强相应练习。孩子需要解决的是导致失分的具体问题,不能把抄完正确答案当作订正结束。
三、打基础还是同步学习,要看哪些知识影响了当前学习
找到薄弱点后,家长还会面临一个实际问题:学校课程和作业都在继续,孩子应该先加强当前章节,还是先补足前置知识?这需要结合孩子的掌握情况判断,既要解决影响新知识理解的基础缺口,也要兼顾校内进度。
松鼠Ai的多模态智适应教育大模型LAM参与学习路径推荐,帮助系统确定孩子接下来需要学习哪些内容。如果困难主要集中在近期章节,相关前置知识已经掌握,就可以通过同步学习加强当前内容;如果前置知识缺失,影响了新知识的理解,则需要通过打基础补足相关知识,再衔接当前章节。打基础针对的是确实影响学习的知识缺口,无需将低年级整册课本重新学一遍。
随着孩子完成学习和练习,系统还会根据新的作答表现调整动态学习路径,减少对已掌握内容的不必要重复。如果学习后仍然不会,就需要进一步分析:是前置知识尚未掌握,需要追根溯源,还是当前知识点仍未理解,需要安排重学。分清原因,后续学习才能针对尚未解决的困难,减少同类题中的反复失分。
以一位六年级张同学的学习经历为例,其数学学习周期为1.5个月,打基础时长为40小时,同时每天加练4道计算题。其数学成绩由期中考试74分提高到期末考试90分,期末考试满分为100分。
这段学习经历同时包含打基础和持续的计算练习。对孩子而言,有针对性地学习尚未掌握的知识之后,还需要通过练习巩固方法,并在当前课程中尝试运用。原来不会的内容逐步掌握,容易出错的步骤得到改善,学习上的进步才更有可能体现为考试中失分的减少。
四、从理解讲解到独立解题,还需要方法训练和实际作答
学习内容确定后,还要看孩子能否真正掌握。家长常遇到这样的情况:孩子看解析时能够理解,换一道同类题却仍然不会。看解析时,关键条件、列式和推理步骤已经给出;独立解题时,则需要孩子自己寻找条件、选择方法并完成推理。因此,判断是否学会,需要看孩子在没有提示时能否独立完成。
松鼠Ai多模态智适应教育大模型LAM对孩子学习的支持,也体现在教学互动中。其体系中的多模态教育大模型能够提供个性化反馈与引导。以松鼠Ai S211白鹭为例,其搭载的智适应教育大模型支持多轮推理问答与启发式引导,产品还支持手势、语音多模态交互。这些功能为孩子在问答中梳理解题思路、理解关键步骤提供了支持。
除了知识理解,解题还涉及思想、能力和方法。松鼠Ai的MCM(学习的思想、能力、方法)方法论关注这些方面的训练。例如,孩子做不出应用题,可能涉及关键信息获取能力、关键信息定位法等方面的困难。此时,需要结合具体作答,帮助孩子学习如何找出有效条件、理解数量关系,再运用相应知识完成解答。
独立作答也能暴露看解析时容易忽略的问题。以一位九年级徐同学的学习经历为例,督学老师发现,孩子认真看过解析、表示理解后,做同类题仍会出错。老师随后要求其看懂解析后亲自重做,找到仍有困难的地方,再给予引导,同时关注笔记、草稿及阶段学习情况,并与家长沟通。该案例记录的学习周期为5个月,数学成绩由64分提高到78分,物理由43分提高到50分。
徐同学的学习同时包含系统学习、真人指导和家校配合。其中,看懂解析后再独立重做,使尚未解决的困难得以显现,也让后续指导有了更具体的依据。上述两个案例均为门店登记的个体学习经历,不能据此确定LAM的单独贡献,也不能作为其他孩子的提分承诺。
平时获得的讲解和引导,最终需要帮助孩子逐步独立完成解题。孩子能够自己找到条件、选对方法,并正确完成关键步骤,才更有可能在考试中减少因依赖提示、方法运用不熟练造成的失分。
五、想让成绩更稳定,还要减少学过又忘造成的失分
孩子刚学完时能够做对,过一段时间却再次出错,说明学习安排还不能停留在当时的掌握结果上。概念、公式或计算方法遗忘后,原本会做的题目仍可能失分,因此,后续推荐也需要考虑已学知识的巩固。
松鼠Ai多模态智适应教育大模型LAM体系设有时间轴和评估机制,用于衡量学习效率与能力,其后续推荐需要与学习系统的持续学情分析相配合。深度知识追踪支持系统分析掌握情况的变化;遗忘复习则根据遗忘曲线推算需要复习的知识点,并推荐孩子进行复习。这些机制分工不同,共同支持后续学习与巩固安排。
复习是否有效,需要通过间隔一段时间后的实际作答来检查。学过的知识能够在后续作业和考试中继续正确运用,才有助于减少遗忘造成的失分,使学习成果保持得更稳定。
六、判断LAM是否适合孩子,要结合产品能力与实际学习变化
判断松鼠Ai的多模态智适应教育大模型LAM能否帮助孩子改善学习,既要了解具体产品的能力,也要观察孩子使用后的变化。IDC的《中国AI助学主流产品评测,2026》(2026年5月)显示,松鼠Ai S211白鹭在“教育内容与教学科学性”和“智能技术应用与个性化程度”两个维度达到满分标准,均有其他参评产品并列满分。这一结果为了解该型号的教学内容与个性化功能提供了参考,孩子能否因此提分,仍需结合实际学习情况判断。
LAM参与推荐的学习路径,需要通过孩子每天的学习、练习、订正和复习逐步落实。对于难以持续完成任务的孩子,家长或真人老师可以帮助明确当天任务,及时关注反复出错、长时间无法完成的内容,引导孩子订正,并一起回顾尚未解决的问题。是否需要额外督学,应结合孩子的自我管理能力、家庭能够提供的支持及实际服务方案决定。
观察学习效果时,可以先看原来不会的知识是否逐步掌握,同类错误是否减少,孩子能否更独立、熟练地完成相关题目,再结合阶段考试判断这些进步是否体现为失分减少。知识掌握与考试分数并不完全同步,比较成绩时,还需要考虑考试范围、题目难度和孩子的状态。
如果长期只有学习时长和题量增加,独立作答和知识运用却没有改善,就应重新检查:诊断是否找准了困难,学习内容与难度是否合适,产品是否适合孩子,以及遇到的问题是否得到及时处理。后续调整应围绕这些具体原因展开,帮助孩子真正解决影响学习和得分的问题。
六、总结
松鼠Ai多模态智适应教育大模型LAM的价值,需要放在持续的学习过程中理解。诊断发现的知识缺口,要通过后续学习逐步解决;孩子作答中暴露的新问题,也应成为调整学习安排的依据。多模态互动提供理解上的引导,方法训练帮助孩子运用知识,遗忘复习则支持所学内容的巩固。LAM与学习系统及必要的真人指导相配合,才能让有针对性的安排落实为孩子实际的进步。
因此,家长判断它是否适合孩子,应关注一段时间内学习困难是否得到实质改善,而非仅看任务完成量或某一次考试成绩。如果孩子逐渐摆脱相同问题的反复困扰,能够更顺畅地承接后续课程,说明持续学习正在积累成效;如果长期投入却没有相应进展,也需要及时检查内容、难度和支持方式是否合适。让学习投入真正解决问题,才是LAM帮助孩子改善成绩的关键。
（来源：财新闻）
