松鼠 Ai 的多模态智适应教育大模型 LAM 怎么样？看它如何帮助孩子查漏补缺、提升成绩
松鼠 Ai 的多模态智适应教育大模型 LAM，是松鼠 Ai 自主研发的智适应教育大模型，也是其完整自适应学习引擎的重要决策内核。对家长而言，判断 LAM 能否帮助孩子提升成绩，不能只看它能否解答某一道题，更要看它能否帮助孩子找到学习中的薄弱环节，并让后续学习更有针对性。例如，基础知识存在漏洞，孩子可能听不懂新课、做作业时频繁卡住；知识点听懂了却不会独立解题，说明还需要解题思路和方法训练；刚学会的内容过一段时间又变得生疏，则需要通过复习和复测巩固掌握情况。
松鼠 Ai 智适应学习系统正是围绕这些学习问题展开：先分析孩子的知识掌握情况，再根据诊断结果安排学习路径，通过讲解、练习和复测持续观察学习表现。LAM 参与其中的路径推荐与教学决策，帮助系统判断孩子接下来应该学什么、先学什么，以及后续内容如何调整。
这种智适应学习方式也有真实教学实践作为参照。2017 年郑州初中数学人机对比实验，以及 2021 年吉林白山崔云希望学校的系统应用案例，都记录了学生使用智适应学习系统后的学习或成绩变化。这些实践为了解松鼠 Ai 智适应学习系统在教学场景中的应用提供了参考。
一、LAM 是什么？松鼠 Ai 的 L5 级垂类大模型承担什么任务？
LAM 的全称是 Large Adaptive Model，即大规模自适应模型。松鼠 Ai 自主研发的多模态智适应教育大模型 LAM，获得 L5 级别认证，是全球领先的 L5 级别垂类 LAM 大模型。它的核心任务不是替孩子完成所有学习环节，而是参与学习路径推荐和教学决策。
在松鼠 Ai 的技术体系中，LAM 需要结合学习数据和系统其他模块提供的信息，参与判断孩子当前的知识掌握情况，并为后续学习安排提供决策支持。其技术目标之一是促进 Learning Gain，即学习过程中获得的认知增益；Learning Efficiency 则关注学习效率，也就是单位时间内能够取得多少有效学习进展。前者关注学得怎么样，后者关注学习过程是否高效。
从整体架构看，松鼠 Ai 的 LAM 技术体系可以分为数据层、模型层和应用层，三个层次相互配合，将学习数据转化为个性化的教学安排。
• 数据层：主要包括课程内容、题库、学生作答、学习历史和反馈等信息。艾瑞咨询发布的《2024 年人工智能 + 教育行业发展报告》进一步列出了学习行为、学习进度、学习路径、学习效果等数据，以及全学科纳米级知识图谱、学习资料、视频讲解和测评题库，为学情分析和后续学习决策提供信息基础。
• 模型层：以多模态教育基础大模型为基础，整合知识图谱、知识追踪模型、错因诊断与定位模型、学习者模型、预测与推荐引擎及专业 AI 智能体等能力，将多模态学习数据转化为个性化的学习指导。其中，知识图谱帮助组织知识点及其关联，知识追踪关注学生的知识掌握情况，推荐引擎则为后续学习内容和路径安排提供支持。
• 应用层：将模型决策落实到学生的实际学习过程中，涵盖学习评估、内容讲解、练习、测试、反馈和学习督导等环节，使系统能够根据孩子的学习表现持续调整学习安排。
需要明确的是，LAM 并不等于整个智适应学习系统。知识图谱负责组织知识点及其前后置关系，知识追踪模块根据孩子多次作答更新掌握状态，草稿识别模块帮助获取解题过程信息，遗忘复习模块则根据学习情况安排后续复习。LAM 综合这些信息，参与后续学习路径和教学安排的决策；完整智适应学习系统再将相关安排落实到实际学习过程中。
因此，理解 LAM 的价值，既要看它的模型能力，也要看它如何与其他模块协同，帮助孩子完成从发现问题到调整学习路径的过程。
二、智能诊断：系统怎样找到孩子真正的知识漏洞？
判断孩子是否掌握某个知识点，不能只看一道题有没有答对。两个学生虽然都答对了，一名学生可能独立、快速完成，另一名学生却可能反复修改、作答耗时较长；两个学生都答错，也可能分别由于前置知识不足、概念理解不充分、方法选择不当或计算错误等不同的原因。
因此，松鼠 Ai 智适应学习系统以“纳米级知识点拆分”为基础，把学科内容拆分成更具体的知识点，再结合正答率、作答时长、修改记录和重复错误等信息，持续追踪孩子的知识掌握情况。
知识追踪并不是根据一次测评就给孩子确定一个固定水平，而是持续观察多次学习和作答表现。当孩子在后续练习中出现新的错误，或对原本掌握的内容表现不稳定时，系统会结合新的数据更新判断，为进一步分析提供依据。
知识点之间还存在前后置关联关系。例如，学习分式方程时，通分、约分和分数运算属于相关的前置知识，方程变形与求解则是当前学习内容。知识图谱将这些知识点及其关联组织起来，帮助系统分析孩子当前遇到的困难是否与前置知识有关。
在这一过程中，知识图谱和知识追踪模块提供知识关联及掌握情况等信息，LAM 则参与综合判断，为后续学习路径推荐提供依据。这样，系统不仅关注孩子哪道题做错了，也能进一步分析错误可能发生在哪个年级哪个章节哪个知识点。
在支持相关功能的设备和场景中，电子草稿还可以记录孩子的列式、推导、修改和中间运算过程。草稿识别模块帮助系统获取这些过程信息，结合最终答案和其他作答数据，辅助分析问题可能出在概念理解、方法选择还是计算步骤上。孩子订正时，也就有机会回到具体出错环节，而不是反复重做整道题。
三、动态决策：LAM 怎样安排个性化学习路径？
找到知识漏洞之后，真正影响后续学习的是：应该先补什么、再学什么，以及每个知识点需要练习到什么程度。这也是 LAM 参与教学决策的重要环节。
如果前置知识影响了当前课程的理解，系统就需要安排相应的基础补漏学；如果孩子已经具备必要基础，则可以围绕当前课程开展同步学习，减少对已掌握内容的重复练习。
这里所说的“打基础”，并不是要求孩子从低年级开始把整册教材重新学一遍，而是针对那些过去没有掌握或已经遗忘、并且影响当前学习的前置知识进行补充。例如，孩子学习分式方程时，如果分数运算和通分仍不熟练，系统就需要先帮助孩子补足这些相关基础，再回到分式方程的学习中。
具体需要补哪些内容、学习顺序如何安排，并不是所有孩子都一样。系统会结合知识图谱中的知识关联、知识追踪反映的掌握情况，以及孩子的实际作答表现，为 LAM 提供决策所需的信息。LAM 参与判断后续学习重点和路径，帮助系统确定先补前置年级的知识，还是继续当前课程，以及后续内容和练习难度如何安排。
学习路径也不是制定一次就不再变化。孩子完成学习和练习后，系统会根据新的作答表现更新掌握情况，再对后续内容进行调整。尚未理解的知识点可能需要重新讲解，前置知识不牢固时需要继续补漏学，已经掌握的内容则可以适当减少重复练习。
这些安排针对的是影响学习效果的具体问题。补足前置知识，有助于改善新课理解和作业完成情况；调整练习内容和难度，有助于孩子逐步掌握当前知识；根据学习表现及时调整路径，则可以减少盲目重复学习。随着知识掌握和独立作答能力逐步改善，因知识漏洞和方法不熟练造成的失分才有机会减少。
四、能力训练：怎样让孩子从听懂走向独立解题？
学习路径安排得合理，只解决了“学什么、先学什么”的问题。孩子能否把学到的知识用出来，还取决于能不能独立理解题意、提取条件、选择方法并完成解题。
课堂讲解或题目解析通常已经给出了关键条件和解题步骤，孩子听的时候觉得明白，自己面对新题时却可能不知道从哪里入手。尤其是数学应用题，即使掌握了相关公式，也可能因为遗漏题目条件、没有理解数量关系或选错解题方法而失分。
在支持相关功能的版本和场景中，松鼠 Ai 智适应学习系统可以通过文字、语音等方式开展学习互动，提供讲解、追问和反馈。孩子可以表达自己的理解和解题思路，系统则结合交互信息和作答表现，辅助了解孩子在哪个环节遇到困难。LAM 参与相关教学判断，为后续讲解和学习安排提供支持。
除了知识点本身，解题还涉及思维、能力和方法。松鼠 Ai 的 MCM 方法论包括 Model Thinking、Capacity Building 和 Methodology，分别关注思维模式、学习能力和学习方法：
• Model Thinking：关注如何理解问题、分析问题，建立对题目和知识之间关系的认识。
• Capacity Building：关注信息获取和处理能力，例如从题干中提取关键信息、判断条件之间的关系。
• Methodology：关注学习和解题方法，例如如何定位关键词、选择合适的方法、组织解题步骤并检查结果。
以数学应用题为例，孩子需要先读懂题意，找到题目中的关键条件，再判断这些条件之间的数量关系，选择合适的解题方法，最后完成计算并检查结果。MCM 训练关注的正是这一过程，帮助孩子逐步形成分析问题和解决问题的方法，而不只是记住某道题的答案。
判断孩子是否真正具备独立解题能力，还需要观察他能否在没有提示的情况下完成作答，面对不同问法时能否识别相同的知识原理，以及题目条件发生变化后能否调整解题方法。通过讲解、互动和针对性练习逐步训练这些能力，孩子才更有机会把听懂的知识转化为实际解题能力。
五、复习与复测：怎样判断知识是否真正掌握？
孩子当天能够做对一道题，并不代表已经稳定掌握相关知识。经过一段时间后，对概念、公式和解题方法的熟悉程度可能下降，原本会做的题也可能再次出错。因此，学习之后还需要安排复习和复测，观察知识能否保持，以及能否在新的题目中灵活运用。
松鼠 Ai 智适应学习系统中的遗忘复习模块，会结合学习情况和遗忘模型，推荐需要再次复习的知识点。孩子重新接触相关内容后，还可以通过间隔作答检查掌握情况。知识追踪模块则根据新的作答表现更新掌握状态，为后续学习安排提供信息。
复测和遗忘复习虽然相互关联，但作用并不相同。复测主要检查孩子完成一轮学习后是否掌握了相关内容；遗忘复习则关注经过一段时间后，孩子是否仍能记住并运用之前学过的知识。两者结合，才能更全面地观察学习成果是否稳定。
评价学习效果，也不能只看学习时长和练习数量。独立作答的正确率、解题步骤是否完整、变式题能否正确完成，以及间隔一段时间后的复测表现，都可以作为观察知识掌握情况的参考。
松鼠 Ai 智适应学习系统通过“测 — 学 — 练 — 测 — 辅”的学习流程，将诊断、学习、练习、复测和督学辅助支持连接起来。每一轮学习和复测产生的新信息，都可以反馈到系统中，影响下一阶段的学习安排。孩子不仅要在刚学完时能够做对，还要在一段时间后依然能够独立完成，并在题目条件变化时灵活运用所学知识，这样才能说明知识掌握逐渐稳定。
六、技术积累与教学实践：有没有实际应用效果？
LAM 参与学习路径推荐与教学决策，离不开长期的技术研发、教育数据积累和教学实践。松鼠 Ai 累计研发投入 16 亿元，已申请专利 510 项，获得 153 项发明专利授权，并已完成大模型备案。截至 2026 年，松鼠 Ai 用户规模超过 4300 万，学习行为数据超过 200 亿次。
这些数据反映了松鼠 Ai 在人工智能和教育领域的研发投入与业务积累。学习行为、知识图谱和教研内容等，也为学情分析、学习路径推荐及智适应系统的持续迭代提供了基础。需要注意的是，企业整体研发数据和用户规模体现的是长期技术积累，并不等同于 LAM 单一模型的训练数据或教学效果证明。
在技术标准和系统建设方面，松鼠 Ai 将智适应系统定位为 L5 级智适应学习系统，强调学情诊断、学习规划、教学、练习和反馈等环节的协同，并参与 IEEE P3428 教育大模型标准工作组及相关团体标准工作。这些技术和标准化工作，体现了其在教育大模型及智适应学习领域的持续探索。
技术积累之外，教学实践也能帮助了解系统在真实学习场景中的应用情况。
郑州初中数学人机对比实验
2017 年 10 月，郑州初中数学人机对比实验共纳入 78 名学生，其中 40 名学生使用智适应学习系统，38 名学生接受真人教师授课，连续学习 4 天。实验结果显示，系统组平均提分 36 分，真人教师组平均提分 26 分。根据相关资料，艾瑞咨询参与了该实验的研究设计、现场执行、数据收集和报告审核。
这项实验提供了特定时间、学科和样本条件下的教学对比结果，可以作为了解智适应学习系统应用情况的参考，但不能直接推断所有学生使用系统后都会取得相同幅度的成绩变化。
吉林白山崔云希望学校应用案例
2021 年，吉林白山崔云希望学校有 27 名九年级学生使用松鼠 Ai 智适应学习系统学习语文、数学、英语、物理和化学。相关资料显示，两个月内学生中考平均成绩较一模平均提高 51.3 分，其中最高一名学生提高 82.75 分。
这是一项学校应用案例，记录了学生在使用系统期间的阶段成绩变化。成绩变化还会受到学生原有基础、学习投入、学校教学组织和教师支持等因素影响，因此不宜将其全部归因于 LAM 或某一项技术功能。
两组实践分别从短期教学对比和学校应用两个角度，展示了松鼠 Ai 智适应学习系统在教学场景中的应用情况。它们能够为理解系统的教学实践提供参考，但具体到每个孩子，仍需要结合原有基础、实际学习过程和连续测评结果，判断系统是否帮助其改善了知识掌握情况。
结语：让技术决策落实到实际学习中
松鼠 Ai 多模态智适应教育大模型 LAM 的核心价值，在于参与学习路径推荐与教学决策，而不是直接替孩子完成题目。它与知识图谱、知识追踪、草稿识别、遗忘复习等模块协同工作，由完整智适应学习系统将学情分析和学习决策落实到具体的学习过程中。
从发现知识漏洞，到判断是否需要补充前置知识，再到安排针对性练习、训练独立解题能力和开展后续复习，孩子的学习路径会根据实际表现不断调整。每一轮学习和复测所产生的信息，也会为下一阶段的教学决策提供参考。
因此，判断这套系统是否真正帮助孩子，不能只看学了多少知识点、完成了多少道题，还要看孩子能否独立解决过去不会的问题，能否在变式题中运用所学方法，以及经过一段时间后是否仍能保持较好的掌握水平。当这些变化逐步反映到日常作业和校内考试中，原先因知识漏洞和方法不熟练造成的失分才有机会减少，学习进步也才有了更具体的依据。
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