教育AI智造者

• [EP36] 伊伊子 |自我定义的学位：用AI完成博士的“最后一章”

  本期是一场特别的独白，也是一份记录——我刚刚完成了教育学博士学位的毕业典礼，在博士旅程收官之际，我想和你们聊聊这几年的心路历程、技术探索与角色转变。在这集中，你将听到： 🎓 我的博士研究如何从“项目制学习”转向“生成式AI与教学法对齐”； 👩‍💻 我如何在完成论文之后，独立从零开发出教学AI产品 Pedacode； 🔄 自媒体创作者、开发者、研究者三重身份之间的张力与整合； 🧠 AI如何帮助我建立元认知：反思工具依赖、重塑判断力； 🪄 从 paper 到 product，教学理念如何落地成具体功能和逻辑结构； 🧭 教育技术的“对齐能力”，为什么比“推荐能力”更重要； 🔔 以及 Pedacode 即将开启 beta 测试，欢迎感兴趣的听众加入听友群参与试用！这不只是一期工具介绍，更是一份关于“我是谁、我从哪里来、我要往哪里去”的深刻自我整理。希望我的路径能为你带来一些陪伴与启发。----------------伊伊子开发的一些工具----------------- 图片文字互转可视化Omniverse-note: Youtube sensei (Immersive Language Learning Tools) AI coach, 包含教练端和个人端Guidewise: AI课程Generator CurioLearn AI语音写作 Verso AI报告生成器 reportwhiz beta 版----------------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！

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• [EP35] Prof Diamond｜从教育游戏到社会创业：如何用AI做出“真实有效”的教学设计？

  大家好，欢迎收听《教育AI智造者》。这一集的嘉宾，是我在博士阶段最敬佩的老师之一——James Diamond 博士。他是教育游戏与形成性评估的顶尖研究者，也是约翰霍普金斯大学推动AI教育改革的重要实践者。这集节目，我们从“什么是技术的可供性”谈起，一路聊到AI生成式评估系统、游戏中学习的真实性、设计型研究的落地实践，直到他最近主导的“教育科技×社会创业”MOOC课程。你将听到：🔍 为什么说学习不是技术能不能用的问题，而是“是否真的触发了学习者的主动性”？🎮 如何设计“持久运行的AI游戏世界”，把生成式AI作为教师的“评估教练”？🔁 设计型研究如何帮助你持续迭代产品、避免陷入“AI炫技陷阱”？📊 一个好产品不是功能越多越好，而是“是否真的支撑了你要实现的教学目标”？🧠 如何操作化抽象的学习目标，设计教学任务与评估指标？🚀 为什么教育科技创业，不能只是“做工具的人”，而是要成为“带使命的社会设计者”？这一集，让我感触最深的是Diamond博士说的这句话：“如果你不能真实观察用户做了什么，就无法知道你的工具是否起了作用。”——在AI产品疯狂涌现的今天，很多人都在追“能力边界”，但他反复提醒我们，教育AI不是做出一个能生成的产品，而是一个真正“被教师和学生愿意使用”的教学伙伴。对于正在开发、运营教育AI产品的朋友们来说，这集内容会非常“落地”也非常“进阶”。你会学到： 如何用设计型研究（DBR）推进产品从理念到迭代； 如何将形成性评估嵌入生成式AI； 如何构建“教学法一致性+学生主动性+教师工作流”的三重模型； 以及，在教育科技创业中，如何将“研究”作为你的底层操作系统，而非装饰性的PDF。🎁推荐收听对象： 教育科技创业者 正在设计AI辅助教学产品的产品经理、工程师 教育研究者与教学法设计师 想深入理解AI工具在课堂中真实作用的教师与学校管理者🗂内容大纲开场介绍Diamond博士的背景与研究重点：游戏、AI、评估、DBR、教育社会创业技术的“可供性”与“效力性”什么是技术让人“想用”的关键？不仅是功能，而是情境下的感知主动性 agency：AI不是代替，而是激发行动AI越强，越需要教师理解“谁在学？怎么学？学到了什么？”AI×游戏的形成性评估幻想未来的游戏世界里，AI实时观察学习行为并生成对齐的评估任务Playing with Data：评估型游戏+教师仪表盘设计实践如何帮助教师真正“看懂”学生在游戏中是否在学习？生成式AI作为“教学教练”AI如何参与到教学决策中？不是替代，而是提供理解与建议游戏≠不严肃：深度学习的“真实性”如何构建？批判“游戏不等于学习”的刻板印象，强调设计与支持的关键性设计型研究（DBR）的方法论拆解从随机对照实验到持续迭代的现实研究，DBR如何结合技术与教学法“操作化”的技术指南如何将“历史思维”“批判性”“共情”等抽象目标具体化为可观察行为？如何在AI产品中设计符合教学目标的游戏机制与评估路径？教育科技 × 社会创业：使命导向的产品开发思维教育创业者的第一步不是功能，而是价值——你的工具解决了谁的痛？用了什么学习理论？能否证明它有效？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EP35"，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-------------------可供性（Affordance）这是技术与用户之间关系的起点。可供性指的是用户在特定情境中“感知到的可以做的事情”。比如一张椅子可以坐、可以踩，也可以当门挡。技术本身的功能不等于用户会使用它，关键是用户感受到它对自己是否“有用”。效力性（Effectivity）可供性是“我觉得可以用”，效力性是“我真的用了之后，效果怎么样”。在教育技术中，一个工具不仅要被使用，还要能实际产生教学成效，这种“效果判断”就是效力性的范畴。学习者主动性（Learner Agency）主动性是学习的原动力。学生是否愿意去提问、探索、尝试解决问题，决定了他们能学到多少。当AI能够快速给出答案时，更需要教师设计能激发学生“参与感”的学习路径。设计型研究（Design-Based Research, DBR）一种强调“真实情境”“用户共创”“持续迭代”的教育研究方法。它不像传统教育研究那样只关注实验与控制变量，而是聚焦在解决实际问题中不断调整干预策略。特别适用于教育科技产品的开发过程。形成性评估（Formative Assessment）贯穿于学习过程的实时反馈机制，不是为了打分，而是为了让学生和教师都能及时调整学习策略。AI可以在这里大显身手——即时生成任务、检测薄弱点、提出微型干预。数据仪表盘（Dashboard）不是炫酷图表，而是教师用来理解学生学习状态的“辅助眼睛”。当游戏等活动产生大量数据时，如何将数据转化为教师能用的判断依据？这正是仪表盘的核心价值。教学法一致性（Pedagogical Alignment）AI产品如果没有与教学目标、课程标准、评估路径对齐，就很容易“漂浮在教学之外”。一个有效的教育工具，必须是教学逻辑中的一环，而不是另起炉灶的“外挂系统”。操作化（Operationalization）这是将抽象的学习目标（如历史思维、批判性思考）变成可观察、可评估行为的过程。如果你说学生在“共情”历史人物，那他们要表现出什么行为才能证明？这个过程就是操作化。学习进阶（Learning Progression）描述学生从初学者到熟练者的成长路径。比如，从只会重复知识，到能够迁移应用，再到创新表达。它帮助设计者制定阶段性目标，并据此构建教学活动与评估工具。提示工程（Prompt Engineering）生成式AI时代的新技能。不是乱问问题，而是精准设计提示词，引导AI生成对齐目标的内容。特别是在教学场景中，好的prompt不仅要能“对答如流”，还要能引发学生反思、理解与表达。教育型课程材料（Educative Curriculum Materials）不仅服务学生，也服务教师成长。一套好的教材、游戏或AI工具，应该能够“教会教师怎么教”，而不只是“告诉教师怎么用”。它是教师发展的隐形助力器。AI教学教练（AI Teaching Coach）与其说AI是教师的替代，不如说它是身边的助理或教练。当它能分析学生行为、对照教学目标、生成策略建议时，教师可以专注于判断与引导，而不是陷入繁杂的数据处理。反向设计（Backward Design）先确定“学生应该学会什么”，再设计活动与评估。这是课程设计中最重要的逻辑顺序，也是操作化的基础。没有明确目标的AI产品，很难设计出有效的交互路径。社会创业（Social Entrepreneurship）在教育科技领域，创业不是为了炫酷功能，而是为了真正改善人的学习、成长和发展。社会创业者以使命为起点，利润为手段，而不是相反。他们构建的工具是“有温度的”。研究—实践合作（Research-Practice Partnerships）研究不是象牙塔的工作，实践也不能闭门造车。真正落地有效的教育创新，往往是研究者与一线教师、产品设计者共同完成的长期协作。这种伙伴关系，是未来EdTech成功的基础设施。

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• [EP35英文原版] Prof Diamond｜从教育游戏到社会创业：如何用AI做出“真实有效”的教学设计？

  大家好，欢迎收听《教育AI智造者》。这一集的嘉宾，是我在博士阶段最敬佩的老师之一——James Diamond 博士。他是教育游戏与形成性评估的顶尖研究者，也是约翰霍普金斯大学推动AI教育改革的重要实践者。这集节目，我们从“什么是技术的可供性”谈起，一路聊到AI生成式评估系统、游戏中学习的真实性、设计型研究的落地实践，直到他最近主导的“教育科技×社会创业”MOOC课程。你将听到：🔍 为什么说学习不是技术能不能用的问题，而是“是否真的触发了学习者的主动性”？🎮 如何设计“持久运行的AI游戏世界”，把生成式AI作为教师的“评估教练”？🔁 设计型研究如何帮助你持续迭代产品、避免陷入“AI炫技陷阱”？📊 一个好产品不是功能越多越好，而是“是否真的支撑了你要实现的教学目标”？🧠 如何操作化抽象的学习目标，设计教学任务与评估指标？🚀 为什么教育科技创业，不能只是“做工具的人”，而是要成为“带使命的社会设计者”？这一集，让我感触最深的是Diamond博士说的这句话：“如果你不能真实观察用户做了什么，就无法知道你的工具是否起了作用。”——在AI产品疯狂涌现的今天，很多人都在追“能力边界”，但他反复提醒我们，教育AI不是做出一个能生成的产品，而是一个真正“被教师和学生愿意使用”的教学伙伴。对于正在开发、运营教育AI产品的朋友们来说，这集内容会非常“落地”也非常“进阶”。你会学到： 如何用设计型研究（DBR）推进产品从理念到迭代； 如何将形成性评估嵌入生成式AI； 如何构建“教学法一致性+学生主动性+教师工作流”的三重模型； 以及，在教育科技创业中，如何将“研究”作为你的底层操作系统，而非装饰性的PDF。🎁推荐收听对象： 教育科技创业者 正在设计AI辅助教学产品的产品经理、工程师 教育研究者与教学法设计师 想深入理解AI工具在课堂中真实作用的教师与学校管理者🗂内容大纲开场介绍Diamond博士的背景与研究重点：游戏、AI、评估、DBR、教育社会创业技术的“可供性”与“效力性”什么是技术让人“想用”的关键？不仅是功能，而是情境下的感知主动性 agency：AI不是代替，而是激发行动AI越强，越需要教师理解“谁在学？怎么学？学到了什么？”AI×游戏的形成性评估幻想未来的游戏世界里，AI实时观察学习行为并生成对齐的评估任务Playing with Data：评估型游戏+教师仪表盘设计实践如何帮助教师真正“看懂”学生在游戏中是否在学习？生成式AI作为“教学教练”AI如何参与到教学决策中？不是替代，而是提供理解与建议游戏≠不严肃：深度学习的“真实性”如何构建？批判“游戏不等于学习”的刻板印象，强调设计与支持的关键性设计型研究（DBR）的方法论拆解从随机对照实验到持续迭代的现实研究，DBR如何结合技术与教学法“操作化”的技术指南如何将“历史思维”“批判性”“共情”等抽象目标具体化为可观察行为？如何在AI产品中设计符合教学目标的游戏机制与评估路径？教育科技 × 社会创业：使命导向的产品开发思维教育创业者的第一步不是功能，而是价值——你的工具解决了谁的痛？用了什么学习理论？能否证明它有效？---------------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-------------------可供性（Affordance）这是技术与用户之间关系的起点。可供性指的是用户在特定情境中“感知到的可以做的事情”。比如一张椅子可以坐、可以踩，也可以当门挡。技术本身的功能不等于用户会使用它，关键是用户感受到它对自己是否“有用”。效力性（Effectivity）可供性是“我觉得可以用”，效力性是“我真的用了之后，效果怎么样”。在教育技术中，一个工具不仅要被使用，还要能实际产生教学成效，这种“效果判断”就是效力性的范畴。学习者主动性（Learner Agency）主动性是学习的原动力。学生是否愿意去提问、探索、尝试解决问题，决定了他们能学到多少。当AI能够快速给出答案时，更需要教师设计能激发学生“参与感”的学习路径。设计型研究（Design-Based Research, DBR）一种强调“真实情境”“用户共创”“持续迭代”的教育研究方法。它不像传统教育研究那样只关注实验与控制变量，而是聚焦在解决实际问题中不断调整干预策略。特别适用于教育科技产品的开发过程。形成性评估（Formative Assessment）贯穿于学习过程的实时反馈机制，不是为了打分，而是为了让学生和教师都能及时调整学习策略。AI可以在这里大显身手——即时生成任务、检测薄弱点、提出微型干预。数据仪表盘（Dashboard）不是炫酷图表，而是教师用来理解学生学习状态的“辅助眼睛”。当游戏等活动产生大量数据时，如何将数据转化为教师能用的判断依据？这正是仪表盘的核心价值。教学法一致性（Pedagogical Alignment）AI产品如果没有与教学目标、课程标准、评估路径对齐，就很容易“漂浮在教学之外”。一个有效的教育工具，必须是教学逻辑中的一环，而不是另起炉灶的“外挂系统”。操作化（Operationalization）这是将抽象的学习目标（如历史思维、批判性思考）变成可观察、可评估行为的过程。如果你说学生在“共情”历史人物，那他们要表现出什么行为才能证明？这个过程就是操作化。学习进阶（Learning Progression）描述学生从初学者到熟练者的成长路径。比如，从只会重复知识，到能够迁移应用，再到创新表达。它帮助设计者制定阶段性目标，并据此构建教学活动与评估工具。提示工程（Prompt Engineering）生成式AI时代的新技能。不是乱问问题，而是精准设计提示词，引导AI生成对齐目标的内容。特别是在教学场景中，好的prompt不仅要能“对答如流”，还要能引发学生反思、理解与表达。教育型课程材料（Educative Curriculum Materials）不仅服务学生，也服务教师成长。一套好的教材、游戏或AI工具，应该能够“教会教师怎么教”，而不只是“告诉教师怎么用”。它是教师发展的隐形助力器。AI教学教练（AI Teaching Coach）与其说AI是教师的替代，不如说它是身边的助理或教练。当它能分析学生行为、对照教学目标、生成策略建议时，教师可以专注于判断与引导，而不是陷入繁杂的数据处理。反向设计（Backward Design）先确定“学生应该学会什么”，再设计活动与评估。这是课程设计中最重要的逻辑顺序，也是操作化的基础。没有明确目标的AI产品，很难设计出有效的交互路径。社会创业（Social Entrepreneurship）在教育科技领域，创业不是为了炫酷功能，而是为了真正改善人的学习、成长和发展。社会创业者以使命为起点，利润为手段，而不是相反。他们构建的工具是“有温度的”。研究—实践合作（Research-Practice Partnerships）研究不是象牙塔的工作，实践也不能闭门造车。真正落地有效的教育创新，往往是研究者与一线教师、产品设计者共同完成的长期协作。这种伙伴关系，是未来EdTech成功的基础设施。

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• [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”。

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• [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。

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