除了對話，AI主導教學的能力更為關鍵。

作者｜田思奇

編輯｜栗子

中國孩子學英語，最常見的情況是：掌握幾百上千個單詞后，口語能力卻突然停住?？荚嚹苣酶叻?，卻無法在真實場景中自然開口——不是不會，是說不出來。

“孩子學到歐標A1/A2水平后，就沒有合適的口語資源了。”斑馬首席產(chǎn)品官修佳明說。最需要練口語的階段，反而最難找到穩(wěn)定可規(guī)?；馁Y源；真人外教雖然可能是優(yōu)解，但專業(yè)訓練不足、難以控制的教學質(zhì)量和資質(zhì)問題，讓家長和機構都無從解決。

那么，一個理想的口語老師需要具備什么特質(zhì)？或許它應該是超人類的：擁有永不疲憊的耐心、絕對精準的教學記憶、以及不受任何情緒影響的、恒定頂尖的教學水準。

基于這個判斷，斑馬團隊意識到，能完美承接這一任務的，或許不再是人，而是一個真正意義上的AIAgent?！凹热淮竽Ｐ吞焐瞄L語言，我們能不能讓它不僅會說，還能‘教’？”

11月18日，斑馬為行業(yè)打響了AIAgent教育落地應用的第一槍：推出超人類AI教師為主導的系統(tǒng)性學習產(chǎn)品「斑馬口語」，按年訂閱，最長可學習6年。與陪練式產(chǎn)品最大的差異在于：AI外教可主導教學節(jié)奏，能判斷孩子是否理解、是否需要更多等待時間，也不會因難度提升而降低要求。

這些細節(jié)勾勒出一個判斷：兒童口語，也許是AIAgent最扎實的商業(yè)化入口之一。因為它直面一個嚴肅命題：教學的準確性。

1.口語瓶頸期與AI的必然性

在立項之初，斑馬團隊憑借其教育經(jīng)驗，將范圍不斷縮窄，最終聚焦于一個被長期忽視的痛點：口語瓶頸期。

其用戶畫像是：7到12歲，掌握300到1000的英語詞匯，能進行初步閱讀的學生，但口語表達卻與讀寫能力嚴重脫節(jié)。他們渴望真實、有效、能引導其進行結構化表達的對話環(huán)境。而真人外教除了資源和資質(zhì)稀缺外，更核心的問題在于一個普遍誤區(qū)：“是外國人就能教英語”。

修佳明向「甲子光年」強調(diào)，語言教學是復雜的科學。許多外教缺乏系統(tǒng)訓練，在臨場壓力下，“老師也會緊張，他不一定能采用最好的引導給到孩子，”甚至會因本能的“偷懶”，用“你說得不對，應該這樣”的粗暴糾正方式打擊孩子的積極性。

AI外教的設計，正是為了系統(tǒng)性規(guī)避這些人類瓶頸。它的教學水平由教研團隊預設，因此是恒定的，并且能聽懂孩子的中文意圖。

在AI外教的教學中，孩子不需要在頭腦中將一句話組織得盡善盡美后再開口。比如一個孩子說：“我昨天吃月餅……呃，就是那個round的?！闭嫒送饨炭赡軙蚵牪欢霸嘛灐倍D，AI外教則能理解其意圖并用英文承接：“You mean mooncakes? So yesterday you enjoyed mooncakes with your family?” 這個過程在不降低教學難度的前提下，幫助孩子將中文思維遷移到英語表達上。

面對孩子天馬行空的表達，AI外教也能將其重新拉回教學軌道。當屏幕展示的是食物，孩子卻偏要聊奧特曼時，它不會生硬地打斷，而是會說：“Ultraman sounds cool! But look, in today’s story we are at a restaurant. Can you tell me which food Ultraman might choose?” 這種方式既未扼殺孩子的興趣，也保證了教學目標的達成。

因此，AI外教并非真人外教的廉價替代品，而是為解決規(guī)?；⒏哔|(zhì)量口語教學難題提供的一種新解法。

基于此，斑馬的產(chǎn)品開發(fā)路徑與多數(shù)科技公司快速發(fā)布迭代的模式有所不同。從2023年8月立項到產(chǎn)品發(fā)布，團隊花費近兩年時間進行打磨?！拔覀冏龅臅r候也沒有想到要做這么久，” 修佳明坦言。

這種做法，與硅谷創(chuàng)業(yè)圈流行的最小可行產(chǎn)品（MVP）理念存在根本差異。MVP的核心是用最小成本快速驗證商業(yè)假設，但在教育領域，這種模式幾乎沒有試錯空間。一次糟糕的學習體驗，就可能挫傷孩子長期的學習興趣。

因此，斑馬的實踐遵循從MVP發(fā)展出來的更嚴苛的原則：最小有效產(chǎn)品（Minimum Effective Product）。該理念要求產(chǎn)品在推向市場前，必須在核心教學效果和用戶體驗上，達到一個足夠高且穩(wěn)定的標準。

這一理念最極致的體現(xiàn)，是團隊對“實時打斷”功能的取舍。技術上，讓AI在孩子犯錯瞬間進行打斷并糾正，無疑是先進的。然而，在超7000節(jié)內(nèi)測中，團隊發(fā)現(xiàn)該功能嚴重破壞了教學場景下的對話節(jié)奏和尊重感，反而打擊了孩子的表達欲。面對技術炫技和真實教學體驗的沖突，斑馬選擇了后者。

這種“為效果負責”的邏輯，也延伸到了其商業(yè)模式上。斑馬口語被設計成一個長周期的“教學產(chǎn)品”，而非一個輕量的“AI工具”，并采用了按年付費3600元的產(chǎn)品模式，未提供門檻更低的短期訂閱選項。

修佳明解釋，這是對教育規(guī)律的尊重，因為口語能力的提升遵循螺旋式上升的節(jié)奏，很難按月衡量和交付成果。他對比道：“如果是跟大模型聊，最多也就是讓你多一些交流經(jīng)驗。但斑馬背后的教學體系做得比較縝密，能夠讓孩子一點一點地真的去把口語水平提上來。”

2.為教學而生的AI，不是“好好先生”

如果將AI外教視為一個能獨立完成教學任務的AI智能體，那么支撐它運轉(zhuǎn)的并非一個通用大模型，而是一套圍繞兒童口語教學，從數(shù)據(jù)、感知、決策到記憶全鏈路定制的系統(tǒng)。

一切從“聽懂”開始。這是通用 AI 在兒童語言學習場景中最容易失敗的環(huán)節(jié)。對于正在學習語言的孩子，被誤解是最直接的挫敗來源。因此，斑馬首先打造的是一雙真正聽得懂孩子的“耳朵”，其核心來自兩類獨特數(shù)據(jù)。

第一類是斑馬多年積累的中國兒童英語發(fā)音數(shù)據(jù)。它覆蓋模糊發(fā)音、吞音、口水音、家庭噪音，以及典型的“中式口音”，讓模型能理解孩子真實意圖。例如孩子說 “bruhther”，系統(tǒng)能識別為 “brother”，而不是錯誤輸入。

第二類來自多年的真人外教一對一。數(shù)萬小時教學語料讓模型學習如何當老師——如何處理興奮、走神、膽怯等不同情緒，如何引導、糾錯、鼓勵，而不是僅僅維持對話。

這兩類數(shù)據(jù)，分別教會模型“聽懂學生”和“像教師一樣回應”。

但一個好的老師不僅要聽懂，還要判斷何時糾正、何時鼓勵。斑馬在內(nèi)測中提出一個關鍵指標——受挫率。團隊發(fā)現(xiàn)，低齡兒童大量發(fā)音不準來自生理發(fā)育，并非態(tài)度問題。強行頻繁糾正反而損傷開口意愿。因此ASR引擎被訓練成能識別“表意準確但發(fā)音不完美”，優(yōu)先確認“我聽懂了”，讓孩子保持表達的信心。隨著年齡增長，這些發(fā)音會自然校正。

接下來是口語教學中最棘手的難題：節(jié)奏感。為判斷孩子是說完還是在思考，斑馬開發(fā)了作為ASR前置的智能VAD（語音活動檢測）策略。它結合音頻能量、語義完整度和上下文環(huán)節(jié)動態(tài)判斷，不依賴固定靜音時間，從而在正確的節(jié)點自然接話。

在“說”的維度上，AI外教的TTS引擎經(jīng)過專項訓練，聲音標準、溫和，語速和重音可隨教學需要調(diào)整。更底層的協(xié)作在于大模型承擔了相當于“教學導演”的角色：控制動畫、口型、重點詞高亮等狀態(tài)，實現(xiàn)對多模態(tài)教學節(jié)奏的實時編排，這是通用模型所無法勝任的。

真正讓 AI外教 成為“能教”的 AI，是其內(nèi)部的決策原則。通用大模型的本能是迎合用戶，但在教學場景中，這會破壞學習結構。面對“我不想學了”“我們聊別的吧”，通用模型常會順從，而 AI外教 會先安撫，再將對話帶回教學主線。它能聽懂中文，但從不輸出中文，保證任務目標不被稀釋。

這一切的核心是對“教學準確性”的追求。真人教師在壓力下難以在瞬間做出最優(yōu)判斷，容易因緊張或疲憊出現(xiàn)跳級、越級或直接糾錯的情況。而AI沒有情緒與惰性，能穩(wěn)定執(zhí)行最合適的策略。修佳明認為：“它會充分思考，給出既不傷孩子信心，又能推進知識點的反饋?！币虼嗽谝龑蚀_性上，AI 在很多環(huán)節(jié)甚至具備超越真人的穩(wěn)定性。

但大模型不可避免地面臨“幻覺”。在教學中，最危險的不是說錯一句話，而是“卡住教學流程”。教學綱與互動路徑都依賴模型按要求推進，只要某一環(huán)節(jié)未按預期返回響應，整個學習過程可能無法繼續(xù)。對此，斑馬構建了異常監(jiān)測與自動回退機制，能實時捕捉到模型偏離教學任務的狀態(tài)，將話題回溯一至兩輪，重新拼接上下文，讓學習回到主線。

讓 AI外教不只是一段程序，而成為“能陪孩子長期學習的對象”的，是其多層記憶系統(tǒng)：

• 短期記憶：學習期間實時感知孩子情緒、興趣和開口意愿，隨之調(diào)整節(jié)奏與講法。

• 即時記憶：學習后自動生成學習報告，對流利度、豐富度與準確度進行量化。

• 長期記憶：記錄孩子的個性細節(jié)與曾提到的生活信息，例如寵物名字、喜歡的話題，并在后續(xù)學習中主動引用。例如孩子提到家里的貓“皮皮”，下一次一旦進入相關話題，AI外教會自然問：“How is Pi Pi doing these days?” 這種記憶能力讓 AI 教師具備“同一個人教下去”的連續(xù)性。

這一切最終指向一個明確判斷：AI外教并不是“更強的通用 AI”，而是一個為教學而生的AI。它的價值不在于知識面，而在于能否穩(wěn)定、完整地教完25分鐘的學習，并確保每一句輸出都服務于學習目標。

這正是AI口語教學能否成為真正產(chǎn)品，而不是技術概念的關鍵分水嶺。

3.AI商業(yè)化新路徑：做深、不做寬

斑馬口語的出現(xiàn)，標志著教育行業(yè)里第一個真正落地的AI Agent 老師成型了。這里的Agent，并不是指把通用大模型塞進一個外教皮膚里，而是指它能圍繞明確的口語學習目標自主規(guī)劃教學任務、推進流程、判斷失誤，并據(jù)此給出下一步引導。

它不等待指令，而是帶著目標主動行動，這正是AIAgent 的本質(zhì)能力。

再次審視斑馬給出的解法，可以看出這套產(chǎn)品哲學可以被總結為三個相互關聯(lián)的原則，也正是斑馬口語與“陪練式 AI”徹底區(qū)隔開的根本邏輯。

第一層，是對AI角色的重新定義：從工具進化到責任主體。

在絕大多數(shù)應用里，AI仍是一個增強型工具：用戶提問，模型回答。對于交互的成敗，責任主體是用戶。用戶提問的質(zhì)量，決定了AI回答的價值。

而在斑馬口語的系統(tǒng)里，教學效果的責任，明確轉(zhuǎn)移到了AI身上。它要為教學進度、目標達成和突發(fā)狀況全權負責。這種責任的轉(zhuǎn)移，從根本上改變了產(chǎn)品的設計邏輯，同時極大地推高了技術門檻，重新劃定了“為學習效果負責”的界線。

第二層，是對價值的重新計量：從體驗好不好，轉(zhuǎn)向結果可不可靠。

大部分AI應用在談體驗，語音是不是自然、界面是不是順滑。但在口語教學這種場景里，家長最終關心的是：半年、一年之后，孩子到底有沒有明顯變化。這迫使產(chǎn)品設計從一開始就要綁定教學路徑、評估體系以及可被驗證的學習結果，而不是只針對某一節(jié)課的“爽感”做優(yōu)化。

第三層，是對關系的重新想象：從一次性使用，到長期相處。

語言學習需要長期投入，這意味著系統(tǒng)不僅要在技術上跑得通，還要在情感層面站得住。斑馬在AI外教身上疊加的記憶系統(tǒng)、人格設定和交互細節(jié)，本質(zhì)上是在重建一種類似“固定老師”的長期關系。這也抬高了產(chǎn)品復用成本，但換來的是更強的留存和粘性預期。

在這三層判斷之上，斑馬走了一條相對“重”的路：

不是接入一個通用大模型就上線，而是從ASR、TTS、大模型微調(diào)到互動引擎都自己做，從語料建設到教學法設計也盡量掌握在內(nèi)部。這種重投入，讓token成本可控，服務穩(wěn)定性更容易自洽，也給了他們時間去做兩年的反復打磨。

當然，從行業(yè)視角看，這種路徑并非對所有公司都適用。它對團隊的工程能力、教研資源、資金耐力都有較高要求，也天然更適合客單價相對可觀、用戶愿意長期付費的領域。但它至少證明了一點：在教育這樣結果導向的場景里，AI 產(chǎn)品是可以被當成一個完整的教學系統(tǒng)來構建，而不是一個掛在原有體系邊上的智能插件。

這也讓“AI+教育”這個被討論了多年的命題，出現(xiàn)了一點新的變化：過去更多的想象是AI幫助老師減負，現(xiàn)在則通過斑馬此次AI Agent的成功落地，開始出現(xiàn)AI 在某些高度標準化、又高度稀缺的教學環(huán)節(jié)里，直接承擔主要角色的案例。

隨著更多像這樣的“超人類”老師在不同細分領域出現(xiàn)，AI之于教育的價值，將遠不止于提效，而是真正成為推動教育個性化的一股核心力量。

（文中配圖來源：斑馬口語，封面來源：AI生成）