陈林再创业项目银河智学：邓澍军详解小鹿爱学技术架构

就在11月9日晚，字节跳动原高级副总裁、今日头条及大力教育原CEO陈林刚以《我为什么还要做教育？》一文，对外公开了自己的再创业项目“银河智学”，引发行业广泛关注。大模型能力越来越通用，陈林团队却选择重回教育深水区，他们究竟想做出什么样的AI教育产品？

两天后，这个问题在技术与课堂层面被系统拆开。邓澍军演讲的题目是《让每个孩子学会、会学、爱学——AI 支持规模化因材施教的探索与实践》，他详细分享了公司旗下产品“小鹿爱学”的技术架构，以及这套产品进入学校场景的落地逻辑。

邓澍军认为，大模型能很快生成解题步骤，却未必答得上“学生为什么不会”。通用模型变成基础设施之后，教育AI真正的分水岭在于能不能深入学习过程：理解学科逻辑、识别个体认知差异，再把技术变成真实课堂里可验证的学习效果。

银河智学创办于2024年12月，创始人是陈林。团队骨干此前在字节跳动教育业务和豆包大模型相关团队任职，围绕“学生自主学习”和智能教育体系摸爬多年，积累集中在自主学习产品研发、课程教研，以及大模型长期记忆、解题讲题能力训练这些方向。首席科学家邓澍军当过清北网校负责人、大力教育算法负责人，豆包爱学、河马爱学的研发他也有参与。

双核技术底座：让AI既能读懂学生，也能启发思考

通用大模型的通识能力很强，可一旦面对严谨的学科逻辑，仍可能出幻觉。银河智学围绕教育场景，采用豆包大模型与自研智能学习引擎相结合的“双核”技术架构，把通用智能能力和教育专业算法融到一起。

语言理解、内容生成和基础推理这些任务，主要交给通用大模型。团队针对教育场景做了专项调优，包括构建解题思维链、对齐苏格拉底式启发，以及开发基于长期记忆的Agent能力。模型会把解题过程中的关键步骤拆开，在合适的地方停下来抛出启发式问题，带学生一步步理解知识、发现思维盲点。

自研智能学习引擎则建立在学习科学与认知测量分析之上，融合深度知识追踪（DKT）、项目反应理论（IRT）、认知诊断模型（CDM）和知识空间理论（KST）等技术。它通过分析学生的作答、提问和订正记录，判断学生已经掌握了哪些知识、当前薄弱环节在哪里、下一步适合学什么，为学情诊断、能力测评、学习难度匹配和后续任务规划提供依据。

两者各管一头、互相补位：通用大模型负责知识讲解、启发追问和过程引导，自研智能学习引擎负责学情诊断与学习路径判断。邓澍军博士在演讲中把分工概括为，前者要“引导得好”，后者要“算得准”。在此基础上，银河智学把Agent能力进一步延伸到学生学习规划和教师教学支持。

学生端的规划智能体依托大模型长程记忆，结合学生长期的学习情况推荐下一步学习任务，并说明推荐依据。教师端的助教智能体则从学生学习记录中提炼具体的努力与进步线索，供教师开展个性化指导时参考。

学生的学习行为、教师的教学指导和学校的教学反馈，由AI学习闭环持续衔接起来。学生的学习表现进入下一轮学情分析和任务安排，教师也能依据反馈调整教学策略，让AI能力持续作用于真实学习过程。

这套技术架构的核心，是把学科知识、认知测量、学习状态分析与大模型的交互引导结合起来，再通过持续的学习反馈优化后续支持。

从回答问题到引导思考，AI需要进入完整的学习过程

对教育AI来说，技术能力最终要落到具体的产品交互上，体现在对学生学习过程的理解，以及对学习效果的持续验证。

眼下不少AI教育产品仍以问答为核心：学生输入问题，AI生成解释，学习过程往往到拿到答案就结束了。可真正的学习还包括理解问题、梳理思路、练习应用和检验掌握情况，这些环节共同决定知识能不能真正变成学生自己的能力。

小鹿爱学的设计强调“让技术退到幕后，让学生走到前面”，并围绕完整的学习过程设置具体功能：AI在适当的时候提供支持，学生亲自经历选择、尝试、出错、调整和验证，在掌握知识的过程中逐步学会认识和管理自己的学习。系统支持学生围绕学习内容进行多轮提问和追问，把知识理解、练习应用与效果检验连接起来。

邓澍军博士在分享中举了一个例子：圆柱体的高保持不变、底面半径变为原来的两倍时，体积应为原来的四倍，但部分学生可能会误以为体积只是翻倍。针对这类理解偏差，小鹿爱学引入动态概念实验和苏格拉底式启发——学生拖动滑杆，就能直观看到半径变化对圆柱体体积的影响；AI则围绕体积公式、底面积变化等关键步骤逐层追问，引导学生自己推导出结论。

“这些引导为学生搭起理解知识的‘梯子’，帮助他们找到可以迈出的第一步，并在关键环节自主思考、一步步作答。”理解加深之后，系统会适时撤去辅助，通过独立作答、解释思路和变式练习，检验学生能否做对、能否讲清楚、能否把所学迁移到新的问题中。“团队希望，学生通过走完攻克难题的过程，获得‘原来如此’‘我做出来了’的顿悟与成就感。”

培养兴趣和信心这块，团队的做法是把深度知识追踪和最近发展区理论搭在一起：先由模型算出学生答对下一题的概率，再据此配对难度合适的任务。邓澍军博士在演讲里说，系统挑的题目预测答对概率大概在70%—80%，目的是让孩子使把劲就能往前挪一步。

邓澍军博士说：“一次靠自己取得的小小突破，可以成为孩子重新建立信心的‘火种’。”按照他的介绍，系统会记下学生在各个阶段的表现，并对照前一天、前一周给出具体进步，让细小的努力和突破看得见。学习战队负责让同伴互相打气、一起挑战，助教智能体则给老师提供依据，方便老师及时给出有针对性的鼓励。团队想让孩子觉得“这一步是我自己迈出来的”，一点点攒起“我能学会”的信心，这样更愿意去碰下一个未知，再往前试一步。

放到学校场景里看，单点AI工具很难构成完整的教学解决方案。一个学生可能在AI的帮助下很快做完练习，但如果没有真正理解知识，效率提升也未必等于学习质量提升。

小鹿爱学这套方案定位在学校场景，做人机共育的课堂。它把学生的学习过程记录下来并做分析，据此给学生提供个性化支持，同时帮教师看清学生对知识的掌握程度和个体差异。教学设计、关键知识讲解、学习引导和情感支持仍由教师负责，教师再参考AI给出的反馈来调整教学策略。

借助学情看板，教师能掌握学生的进度、共同卡住的地方以及订正情况，进而安排精讲、分层指导和个别辅导。到了学校管理这一层，校长端会把教学过程数据汇总起来，用于教学观察、复盘和管理。学校把自主学练、独立检测和针对性补学排进日常课程与课表，检测结果又进入下一轮的学情分析和任务安排，由此形成教师主导、学生自主、AI支持的教学闭环。

AI教育的真正难题，是如何让个性化学习规模化

个性化学习算不上新提法。因材施教这件事，教育领域追求了很久，可传统课堂里教师的时间和精力就那么多，要持续盯住每个学生的学习过程很难，想给每个人及时、有效的个性化指导就更难。

AI给出的可能，是借助学习过程数据和智能分析，把识别学生差异、给出个性化反馈的成本压下来，让过去高度依赖教师个人经验的那些环节变得更及时、更能持续。不过，从给一个学生做个性化辅导，走到学校层面的规模化应用，挑战依然不少。

据银河智学介绍，2022年其核心成员曾参与大力教育时期河马爱学在安徽阜南亲情学校的驻校探索。长期和一线师生打交道，团队看到学生的困难不只在知识掌握上，学习方法、学习信心同样会出问题。这段驻校经历影响了团队此后对AI教育产品的设计思路，让他们更在意学生怎么理解知识、怎么掌握方法，以及能不能在持续进步中把信心立起来。

真正铺开落地时，各校的教学条件、课程进度和学生基础并不一样。教师能不能把AI用进日常教学，产品运行是否稳定，学习反馈能不能落成教学动作，这些都会影响实际效果。

贵州纳雍宏星高级中学就是一个例子。团队顺着学校原有的早读、正课、限时练和晚自习等课型，把背诵听写、组卷分发、在线检测、AI批改和学情反馈这些功能一点点接进日常教学流程，帮教师及时了解学生情况，并针对共性问题集中讲解。这样基于真实课堂持续共创，AI系统也就从单点学习工具，进一步走进学校的课程组织、教学反馈与日常管理。

从技术方案走到真实课堂，教育AI的应用正在往更深处走。眼下，银河智学旗下小鹿爱学已在不同地区、不同类型的学校落地。银河智学披露，产品累计服务及合作学校超过500所，覆盖24个省级行政区。最近几个月，银河智学先后公开了安徽阜南亲情学校、首都师范大学附属回龙观育新学校、贵州纳雍宏星高级中学、青岛国科高级中学、河南新蔡蓝天高级中学、内蒙古四子王旗宽高实验学校等案例，展示人机共育模式在不同校情下怎么落地。

从知识获取到能力培养，AI时代需要重新审视学习的价值

大模型正在改写知识获取的方式。教育技术的第一阶段更多盯着知识获取和学习效率，AI带来的下一步变化，则可能是让人重新审视学习本身。

以前，学生要花大量时间找资料、理解概念、获取答案；现在，AI能很快给出信息、解释知识，甚至帮忙完成复杂任务。知识获取的门槛一再降低，教育的价值也就需要从知识传递进一步转向能力培养。

所以，评价AI教育产品的标准也得跟着变：答题速度、练习数量、交互频次不能当作唯一指标，还要看学生是不是真的理解了知识、有没有形成有效的学习方法、能不能逐步独立解决问题并主动探索，以及能否在持续进步中培养起学习兴趣和信心。

银河智学把“学会、会学、爱学”定为教育目标，原因就在这里，这也和创始人陈林再次进入教育行业创业的初衷有关。陈林在文章里回顾了自己对AI时代教育的思考。他认为，面对AI带来的技术变革，教育要帮孩子具备应对不确定性、解决真实问题的能力。文章最后他写道：“这个时代已经有很多人在让AI变得越来越强，而我想帮人变得越来越好……”

AI走进课堂，最终指向的是人的成长：在教师引导和技术支持下，学生逐渐学会理解世界、独立判断、解决问题，长成能独自面对未知世界的人。技术不再急着证明自己“有多聪明”，而是俯下身去弄懂每个孩子的认知盲区，点燃他们自主探索的内驱力，并和学校的育人实践长期协同，教育AI的价值才算真正落下来。