学习机“下一站”：效果可量化

3月26日，猿力科技旗下教育硬件品牌小猿宣布推出AI学习机T6 ，并搭载“超级学练智能体”，试图把教育AI从“工具辅助”转向“效果驱动”。

小猿市场副总裁张兰璞说，超级学练智能体不是简单的功能叠加，而是一个基于海量学练数据与AI技术研发的“数据—应用—效果”三层一体闭环智能系统，它的价值在于能够实现“学练深度衔接、效果可量化、个性化赋能”。

2023 年小猿推出学练机，提出 “学习不能只学不练，要以练促学”。通过三年多的用户数据和实际使用反馈验证，小猿团队发现，即便“练习”功能已经普及，市面上大多数的学习平板依然存在一种叫“数据孤岛”的现象，即学习、练习、试卷和教学数据彼此割裂，互不相通。

一个很直观的例子：数学不是一章一章独立存在的，而是前后关联、层层递进的完整知识体系。比如小学阶段：万以内加减法→ 多位数乘法→小数乘法→分数运算→应用题列式是一条完整链条。孩子如果在 “小数乘法” 上频繁出错，传统学习机大概率只会判定：小数乘法没学好，那就多练小数乘法。但实际上，问题往往出现在更早、更基础的前置知识点上。

出现这种偏差，一个重要原因是，大多数学习机的课程与练习板块分属在不同界面。学生看完一节视频课，需要手动退出课程模块，再去搜索对应知识点的练习题，学习节奏很容易被打断。

更深层的问题是，学习数据与练习数据不是互通的。课程模块记录的是观看时长、完播率；练习模块记录的是正确率、错题数量，两者彼此独立。学生只能看到单次练习的正确率，却不清楚自己对整个知识点的真实掌握程度。

张兰璞说：“这就导致一次学练完成后，学生不清楚自己学了什么、学会了吗，家长也很难评估，一台学习机会没过多久就被闲置了，因为谁也不清楚这个产品到底对孩子有多大帮助。”

在张兰璞看来，要解决学习机的闲置问题，第一是要学和练不脱节，孩子学完就能练；第二是要效果看得见，不再模糊地感觉孩子进步了，而是有具体指标、等级明确孩子对课程的掌握度；第三是要辅导更有针对性，每个孩子对知识的薄弱点不一样，推送的内容也不一样，不搞“千人一面”的刷题。

要支撑起这套智能体跑起来的关键：一是必须有足够多、足够真实的学练数据；二是成熟的AI算法，能够实现多维度的数据拟合、精准学情推送和学习效果量化。

这种由AI驱动的个性化学习路径，也正在成为学习机市场竞争的关键。

过去一年，学习平板市场并不太平。洛图科技（RUNTO）发布的报告显示，2025 年中国学习平板全渠道销量为632.1万台，同比增长6.7%；2024 年销量为592.3 万台，同比增长25.5%，销量虽然保持正增长，但增长动能明显放缓。

与此同时，学习机产品迭代的核心逻辑开始从硬件堆砌转向“AI+场景+生态”，有三大创新方向主导了2025年学习平板市场：大模型深度整合、学龄段向成人教育拓宽、AI老师服务渗透加速。

2025年小猿团队做的最重要的工作，就是把体系内沉淀多年的数据资源 “用起来”。这些数据主要来自小猿AI App后台积累的千亿级校内作业、试卷、教辅拍批，以及数百亿级手写练习数据。

她说，事实上，每家教育企业都有大量的用户和批改题库数据，但为什么小猿到今天还要强调数据，特别是手写练习数据的重要性？原因在于，如果仅看课程观看记录和完播率，只能知道孩子今天 “有没有学”“学了多久”，但无法判断“有没有学会”。

但练习数据不一样。一道题做对还是做错、同一类错题会反复错几次、孩子遇到“卡壳”时会向AI提出什么问题、解题思路卡在哪一步，这些“个性化”的信息才是最贴近孩子真实的学习结果。

张兰璞说：“当把这些海量、真实、贴近学习结果的数据整合起来，就能持续训练算法、迭代模型，让AI越来越懂孩子。”

除此之外，支撑这一切的，还有成熟的AI算法。一台学习机要有用，光有数据还不够，还需要“靠谱”的AI能看懂这些数据：比如孩子这道题错了，是粗心还是没学会？AI要把这些零散的数据整合分析，再推送给孩子最适合的学习内容和练习题。

张兰璞认为，行业下一阶段的方向，是跳出单纯的功能叠加，真正推动学习机从辅助工具，转向可衡量、可验证的效果引擎。

对此，小猿团队的解题思路是以“掌握度”为目标，将抽象的学习效果转化为直观、可量化的数值，呈现用户每个知识点、每个单元的掌握情况。

张兰璞说，2023 年，小猿推出学练机，在行业中提出 “以练促学”；2025年推出其首款AI学习机，到2026年又在AI学习机T6上搭载“超级学练智能体”。三年间，小猿对学习机的定位已经完成了一轮调整：从功能型学习工具，转向以效果为导向的学习系统。

在产品矩阵上，未来的小猿仍将沿用学练机与学习机双线并行的布局：学练机侧重练习、阅读和护眼场景，学习机则主打系统闭环实现效果可视化，彼此不合并、不替代，各自服务不同用户需求。

张兰璞说，目前国内学习机整体渗透率仍偏低，距离市场饱和还有很大空间，未来小猿仍将以创新拓宽教育AI的价值边界，让学习机成为孩子的个性化学习伙伴。

（作者 李静）

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李静

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