Hello 大家好！今天我邀请到了AskSia产品负责人吴科锦，来分享他们团队在AI教育领域的创业历程与产品创新。吴科锦作为大学毕业即投身AI教育创业的年轻创业者，他的经历充满了勇气与深思。他选择放弃留学，全心投入到AI助教产品的开发中，为学生们带来了全新的自主学习体验。

AskSia是一款面向全球学生的AI助教工具，特别针对留学生和大学生用户，帮助他们在学习中更好地掌握知识。吴科锦与他的团队通过创新的“思维链”技术（Chain of Thought），帮助学生将复杂的问题分解成多个易于理解的小步骤，大大提升了学习效率与用户体验。他们重视用户反馈，不断优化产品设计，让学习过程更贴合学生的需求。

本期播客不仅揭示了AskSia产品背后的故事，还深入探讨了AI如何在教育领域实现个性化学习、提升学习效果，以及AI助教如何与人类教师协作，推动教育的未来发展。如果你对教育技术、大模型应用、或者创业心路感兴趣，这一期绝对不容错过！

为什么要听这一期：

• 了解创业者的真实故事：听吴科锦分享他从大学毕业到全心投入AI教育创业的历程与思考。
• 洞悉AI教育的前沿产品：了解AskSia如何通过技术创新，解决学习中的痛点，为学生提供更加个性化的学习体验。
• 激发对教育未来的思考：AI技术如何改变传统教育模式？人类教师和AI助教之间如何协作？这一期带你一同探索教育改革的前沿。
• 真实且实用的经验分享：吴科锦与团队的市场推广策略、用户调研方法，以及面对挑战时的选择，都能为教育创业者和AI从业者提供宝贵的参考。

准备好深度思考与灵感碰撞吧，这一期播客将带你领略AI如何为教育注入全新活力，激励你在AI时代的学习与成长旅程中不断前行。

内容大纲：产品背景与团队的创业故事

• AskSia AI学习产品的开发背景与初衷。
• 吴科锦的创业心路历程：大学毕业即投身AI教育创业的决定。
• AI 教育工具在当代的作用和使命。

大模型技术的爆发与教育改革

• 生成式AI技术的应用如何推动教育创新。
• AI助教产品如何帮助学生突破传统学习障碍，提供个性化学习路径。

产品定位与核心设计理念

• AskSia的产品定位：从学习辅助工具到学习的全方位助力。
• 核心设计理念：如何通过“思维链”COT技术帮助学生更好地理解复杂知识点。
• “用户需求驱动”是产品迭代的关键，通过用户调研反馈不断改进。

从交互设计到用户体验

• 交互设计的创新：思维链与用户体验的结合，如何使用户在处理复杂问题时更高效、更有条理。
• 核心模块与功能：如何通过“提示词工程”转化为用户友好的界面，帮助学生自我调节学习节奏。
• 产品的四大核心功能：作业解题、知识点拆解、个性化学习路径、及时反馈。

AI辅助学习的优势与挑战

• AI助教的最大优势：帮助学生根据个人需求定制学习路径，提升学习效率。
• 产品设计的挑战：如何平衡学习辅助与自主学习，避免学生过度依赖AI。
• AI助教如何通过正面反馈激励学生持续学习，保持动力。

面向未来的个性化教育解决方案

• 未来愿景：通过知识树、跨学科关联，实现大规模个性化教育。
• AI与人类教师的协作：AI提供工具与资源，教师提供引导与支持，共同实现因材施教。
• AI助教对教学角色的重塑：教师从单纯的内容提供者转变为教学设计师。

目标用户群体分析与产品落地

• 目标用户群体：留学生、大学生为主，未来将逐步扩展到更广泛的用户群体。
• 用户反馈如何驱动产品改进，尤其是通过社媒收集用户反馈。
• 市场策略与增长路径：从广告投放到依赖社交媒体的自然增长，分享团队在增长过程中的经验与教训。

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-------------------------相关词介绍------------------------

AI助教（AI Tutor）

AI助教是一种利用人工智能技术设计的教育辅助系统，旨在模拟人类教师的部分功能。它能够根据学生的学习进度、强项和弱点提供个性化的学习内容和反馈。AI助教可以24/7全天候为学生提供支持，回答问题，解释概念，甚至评估学生的作业。在大规模教育中，AI助教可以帮助缓解教师资源不足的问题，同时为每个学生提供更多的个性化关注。然而，AI助教也面临着理解复杂语境、提供情感支持等方面的挑战。

思维链（Chain of Thought, COT）

思维链是一种先进的AI推理技术，旨在提高AI系统解决复杂问题的能力。这种方法通过模拟人类的逐步思考过程，将复杂问题分解为一系列小步骤。每个步骤都包含中间推理过程，使AI能够"解释"它是如何得出结论的。在教育中，思维链方法可以帮助AI助教提供更详细、更有逻辑的解答，使学生不仅知道答案，还能理解得出答案的过程。这对于培养学生的批判性思维和问题解决能力特别有价值。

Fine-tuning（微调）

Fine-tuning是一种机器学习技术，用于调整预训练模型以适应特定任务或领域。在AI教育中，fine-tuning扮演着关键角色，使得通用的大语言模型能够更好地适应教育场景。这个过程通常包括以下几个步骤：

• 选择基础模型：从已经在大规模数据上预训练的模型开始，如GPT或BERT。
• 准备特定领域数据：收集与教育任务相关的数据，如学科特定的问答对、教学对话或习题解析。
• 调整模型参数：使用准备好的教育数据对模型进行进一步训练，调整模型的权重以更好地适应教育任务。
• 评估和迭代：测试微调后的模型在特定教育任务上的表现，并根据需要进行进一步调整。

Fine-tuning在AI教育中的应用广泛而深远：

• 学科专精：可以为不同学科（如数学、物理、历史）创建专门的AI助教，它们能够理解和回答特定学科的专业问题。
• 教学风格适配：通过fine-tuning，AI可以模仿特定的教学风格或方法论，如苏格拉底式问答或费曼技巧。
• 语言和文化适应：对于跨文化教育平台，fine-tuning可以帮助AI理解和使用特定文化背景下的教育术语和表达方式。
• 个性化学习：通过对个别学生或小群体的学习数据进行微调，AI可以提供更加个性化的学习体验。

Fine-tuning的优势在于它能够在保留预训练模型广泛知识的同时，使模型在特定教育任务上表现出色。然而，这个过程也面临着一些挑战，如如何平衡通用知识和专业知识，以及如何避免过拟合等。在快速发展的AI教育领域，fine-tuning技术的应用正在不断推动个性化学习和智能教学的边界，为创建更有效、更适应性强的教育AI工具提供了重要支持。

提示词工程（Prompt Engineering）

提示词工程是AI应用开发中的一项关键技能，涉及设计、优化和调整输入到AI模型的提示（prompts）。一个好的提示可以引导AI生成更准确、更相关、更有用的输出。在教育领域，提示词工程可以帮助开发者创建更有效的AI教学工具，例如能够生成针对特定学习目标的问题，或者能够以特定的教学风格解释概念。提示词工程师需要深入理解both AI模型的能力和教育学的原理，以创造出最佳的学习体验。

建构主义学习理论

建构主义学习理论是一种教育哲学，强调学习是一个主动的、情境化的过程，学习者基于自己的经验和先前知识构建新的理解。这种理论认为，知识不是简单地从教师传递到学生，而是由学生通过探索、实验和反思来构建的。在AI教育中，建构主义理论可以指导开发更互动、更探索性的学习环境。例如，AI系统可以根据学生的背景知识和兴趣定制学习材料，鼓励学生提问和探索，而不是被动地接受信息。

脚手架（Scaffolding）

脚手架是一种教学策略，源于心理学家维果茨基的近端发展区理论。它指的是教育者提供的临时支持，帮助学习者完成他们目前独立无法完成的任务。随着学习者能力的提高，这些支持逐渐减少。在AI教育中，脚手架可以通过智能系统动态调整难度、提供及时反馈和提示来实现。例如，一个AI助教可能首先提供详细的问题解决步骤，然后随着学生熟练度的提高，逐渐减少指导，鼓励学生独立思考。

混合式教学

混合式教学是结合传统面对面教学和在线学习的教育方法。在AI教育的背景下，混合式教学进一步扩展为人类教师和AI助教的协作模式。这种方法利用了AI的优势（如个性化学习路径、即时反馈、大规模数据分析）和人类教师的优势（如情感支持、复杂问题的解读、创造性思维的培养）。例如，AI可以处理日常的作业批改和基础问题解答，而人类教师则可以集中精力于更高层次的教学活动，如课程设计、复杂概念讲解和学生辅导。

用户生成内容（User Generated Content, UGC）

用户生成内容指的是由产品或服务的最终用户（而非产品所有者）创建的任何形式的内容。在AI教育平台中，UGC可能包括学生的问题、答案、学习笔记、学习心得等。UGC不仅可以丰富学习资源，还可以为产品开发提供宝贵的反馈。通过分析UGC，开发者可以了解用户的真实需求和痛点，从而改进产品。此外，优质的UGC还可以成为平台的宣传材料，吸引新用户。然而，管理UGC也面临着质量控制和版权等挑战。

AI出海

AI出海是指中国的AI公司或产品进入国际市场的战略。这个趋势反映了中国AI技术的快速发展和全球化野心。对于教育AI产品来说，出海面临着多方面的挑战，包括语言和文化适应、不同教育系统的需求差异、数据隐私法规的遵守等。成功的AI教育产品出海策略往往需要深入了解目标市场的教育体系和学习文化，并根据当地需求进行产品本地化。同时，国际化也为这些产品提供了更大的市场和更多样化的用户反馈，有助于产品的进一步优化和创新。

Copilot（副驾驶）模式

Copilot模式是一种人机协作的范式，强调AI作为人类的辅助工具，而非完全替代。在教育领域，Copilot模式意味着AI不是取代教师或学生，而是增强他们的能力。例如，在写作课程中，AI可以作为学生的"写作伙伴"，提供词语建议、语法纠正，甚至是创意灵感，但最终的创作决策仍由学生做出。对于教师，AI可以协助备课、批改作业，使教师能够将更多精力放在个性化教学和情感交流上。Copilot模式强调了人类判断和创造力的重要性，同时利用AI来提高效率和扩展能力。

知识图谱

知识图谱是一种结构化的知识表示方式，用图形化的方式展示概念之间的关系。在AI教育中，知识图谱可以用来表示学科知识体系，帮助AI系统理解知识点之间的联系，从而提供更智能的学习建议。例如，一个数学知识图谱可以展示不同数学概念之间的依赖关系，AI系统可以基于此为学生规划最优的学习路径。知识图谱还可以帮助学生直观地理解知识体系，发现知识盲点，促进跨学科学习。在更高级的应用中，AI可以通过分析学生的学习行为，动态更新和个性化知识图谱，为每个学生创建独特的知识网络。