放弃“AI+教育”的宏大叙事|AI教育场景的深耕和击穿

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作者：微信文章
今天早上看了一个文章



模型还在卷大卷快，价值却越卷越模糊。

热闹之后，一个更现实的问题摆在所有企业和开发者面前——到底什么才是真的价值创造？

吴恩达给出的答案很直接：先评估，后模型；选能深入打磨的场景；用闭环把 AI 接进业务主干。

2012 年的吴恩达，还在研究神经网络怎么放大规模，追求“模型越大越准”。

而现在，他关心的不是模型本身有多强，而是 “能不能用起来”。

在这场播客里，吴恩达这样描述他最新的工作重点：

“我现在每天都在看：这个想法有没有明确问题、能不能融入流程、能不能用 AI 真正做成点什么。”

这种转变，并不是他“看淡技术”，而是从他一路走来的经历中“看透技术”。

他说得很清楚：

“很多人追的是参数、架构，但我想问：你有没有找到一个真正的问题？你能不能用 AI 让这件事省下一半时间？”

在 AI Fund，他不再投那些技术花哨、方向模糊的项目，而是专注于 “用 AI 解决一个实际流程”。

吴恩达认为，AI 的技术储备其实已经足够，“不是缺聪明才智，而是缺落地逻辑”。

很多人还沉浸在“AI 能不能做到”的讨论里，他已经在推着团队问另一件事：

你是不是真的在解决问题？

你是不是只是做了个很厉害的工具，却没人用？

所以他把“做一家公司”这件事，简化为一条核心判断：

“这个场景，够不够具体，够不够深，能不能持续优化。”

这也是他在近 60 分钟访谈中反复强调的底层逻辑——AI 要有价值，不是靠技术新奇，而是靠能不能真的被人用上。

在他的操作逻辑里，一个“深场景”至少要满足三个条件：

一、明确任务，而不是模糊概念

“我们希望项目从具体问题出发，比如：怎么减少客服的响应时间？怎么用 AI 帮医生起草报告？怎么自动生成教材题目？这种就是好起点。”

也就是说，不是“AI+教育”“AI+医疗”这种泛泛的赛道，而是要直接指向一个具体任务，最好能写在用户的待办清单里。

二、能打第一版，就能走后几步

吴恩达很清楚，AI 应用不是一锤子买卖。如果做完原型就没了空间，那就是“浅场景”——表面看起来亮眼，实则不值得花太多时间。

相反，一个能从 50% 提升到 80%、再提升到 90% 的场景，就具备了“深度”。它能给模型成长的空间，也能给公司建立长期优势的可能。

三、融得进流程，不是靠人捧着用

在他看来，真正的 AI 落地，不是“造个新流程”，而是融进旧流程，代替原本需要大量人力的环节，让效率自然提升。

吴恩达先生提出的核心思想——“场景够不够深”是 AI 价值创造的唯一标准，我将以此为基础，为 AI 在教育场景的落地提出构想
AI 教育场景应用落地建议：以“场景深度”为核心

吴恩达的理念揭示了一个事实：AI 教育的竞争早已不再是技术参数的比拼，而是场景深耕能力的较量。与其盲目追求模型的炫酷，不如扎实找到一个能融入教学主干、持续优化、真正为师生“省时增效”的具体任务。
第一节：放弃“AI+教育”的宏大叙事，聚焦“原子化任务”

错误思路：我们要做一个“AI 老师”或“AI 智慧教育平台”。（场景过于泛化，价值不明确）

正确思路（吴恩达式提问）：在当前教学流程中，哪个环节最耗时、最重复、最让师生感到疲惫？这个环节就是黄金切入点。



可深入的具体“深场景”建议：

课堂教学与备课：

◦ 场景：教师在备课时，寻找高质量习题、制作个性化课件、生成课堂小测等环节非常耗时。

◦ 落地建议：开发基于 AI 的备课助手。不只是简单链接题库，而是能根据本节课的教学目标（如“二元一次方程的应用”）、班级学生的平均水平和易错点，自动生成包含讲解案例、分层练习题和答案解析的教案初稿。教师的工作从“从零创造”变为“审核与优化”，效率显著提升。

作业批改与反馈：

◦ 场景：教师批改主观题、作文、编程作业时重复性高，且难以为每位学生提供个性化反馈。

◦ 落地建议：开发 AI 批改与反馈引擎。对于数学解答题，AI 能识别步骤和结果的正确性；对于作文，能进行语法检查、逻辑结构分析并给出修改建议；关键是将批改结果直接融入教师现有工作流（如在学校的学习管理系统中呈现），而不是让教师额外操作新系统。

个性化学习路径：

◦ 场景：“因材施教”是教育理想，但仅靠人力难以为每个学生定制学习计划。

◦ 落地建议：开发自适应学习系统。基于学生的作业和考试数据，AI 自动识别知识薄弱点，并精准推送讲解视频、专项练习和拓展阅读。该场景的“深度”体现在系统的闭环：学生练习→AI 诊断→推送内容→学生再练习→验证掌握程度，形成持续优化循环。
第二节：采用“原型先行，快速验证”的敏捷策略

不要一开始就尝试开发一个功能齐全的大系统。

MVP（最小可行产品）验证：选取上述某个细分场景，快速搭建原型。例如，可以先做一个只生成数学应用题题干的小工作流。

寻找“冠军用户”：找到痛点最明显的教师或学校，让他们立即试用原型，并在一两周内收集反馈：“这个工具为你节省时间了吗？输出结果可用吗？你愿意继续用吗？”

基于反馈迭代或放弃：如果反馈是“能省半小时，但格式总有问题”，就快速优化格式。如果反馈是“完全没用，不如我自己做”，则果断放弃或调整方向。要快速试错，降低成本。

第三节：构建“数据闭环”，实现场景的持续深化

一个场景能否“深”，关键在于是否能越用越好。

• 设计反馈机制：教师对 AI 生成教案的每一次修改，都是宝贵的优化数据。

• 持续优化模型：利用这些高质量、场景化的反馈数据对基础模型进行微调（Fine-tuning），让后续版本的推荐更精准、内容更符合教师偏好。这样，产品就建立了坚实的护城河，难以被复制。
第四节：牢记“融入流程”，而非“增加负担”

最理想的 AI，是让人几乎感受不到它的存在。它应该像水电一样自然地融入现有环境。

• 集成优先：你的 AI 工具应能轻松集成到教师已经在用的平台，比如钉钉、微信、学校的在线课堂系统、Moodle 等，避免让教师额外记住账号或打开新网站。

• 输出即用：AI 生成的教案最好直接是 PPT 格式，周报则是 Word 或 PDF 格式，尽量减少格式转换步骤。始终以“最小化用户操作”为设计原则。
结语：教育 AI 的价值锚点

回到吴恩达的核心问题：“这个场景，够不够深？”

在教育领域，判断标准也很具体：

• 是否针对一个明确、高频且痛点明显的具体任务？

• 能否在 1-3 个月内做出可用原型并获得真实反馈？

• 能否融入现有教学流程，而不是成为一个孤立的“展示品”？

• 它能否通过持续的数据反馈和模型优化，建立起越来越深的技术壁垒？

最终，AI 在教育中的价值，不在于它能模拟多少人类讲师，而在于它真正帮助教师摆脱重复性劳动，让他们更专注于启发、互动和关怀这些真正创造教育价值的活动，同时为每个学生提供前所未有的个性化支持。

“AI把适切的教学场景打穿，比什么都重要。”这才是 AI 教育应用落地最核心的底线。