AI 鸡娃

[lgc653]

AI 鸡娃

前言

虽然自己小时候接受的是快乐教育，年轻时也对传统教育模式嗤之以鼻，但是年过中年，自己也成为了鸡娃爱好者中的一员，这里就给大家评测一下使用 AI 来鸡娃的真实体验

首先给出我自己的结论

• 学语文：能够满足低端的学习要求，比如找错别字、报听写、查找素材、或者帮你写一篇能及格的作文，但是 AI 是没有灵魂的……
• 学数学：高速发展中，AI 从一题都做不对已经逐步进步到能做对一部分奥数题了，但是对我来说最大的困境是，我不知道他到底是做对了还是做错了，看他的推理都是蛮有道理（虽然它也许在一本正经的胡说八道）
• 学英语：不用说了，这效果杠杠的。只要你想得到，从初级到特级，各种使用场景都很牛逼。

学语文

这是我和小孩联合开发的学习语文工具，给他们语文老师评测过，老师很善良的说很有用，当然我了解她的善意。

作文构思

根据用户输入的参数，生成符合要求的思路或范文供参考。

这个我想大家在小孩写不出作文时应该都尝试用过，应给也对 AI 的想象力和创造力有所了解，也许偶尔会有你喜欢的思路

作文批改

提交作文照片，识别其中的文字并找出错别字和语法错误。

这个其实利用了 OCR 或者多模态大模型进行识别，实际使用多模态大模型效果会好很多，然后找出错字和病句出来，这个功能说实话还有点用，很低级的错字病句还是能找出来，但是乱改的问题也很严重。

看图作文

提交一个事物的图片，理解图片内容并按用户的要求写出小的段落。

这个利用了多模态大模型的图片理解技术，其实这个功能还是有一点的作用，很多情况下小孩写作文并不是完全没有思路，只不过是对一些场景缺乏描写经验和描写技巧，我个人觉得这个有可能会应用到高端一点的语文学习场景。

学数学

这是各家 AI 巨头群雄逐鹿的场景，OpenAI 的 o1 模型，阿里的 qwq ，大家都以更高的目标而不断追逐，但是要说实用性来说，可能还是没有作业帮、猿辅导的会员强，但是我还是坚信这些推理模型是更好的未来。我这里用 Google 的 gemini 、阿里的 qwq 、qwen2.5-math 来做做实验。

奥数题

由于很多数学题是使用的图片 PDF ，可能我们还需要一个多模态大模型进行辅助

这里我用的是我小孩的奥数题，gemini 进行的多模态识别。

我们来看看第一题，别小看它喔，好多大模型这题都会折戟沉沙

首先是 gemini ，我的好搭档，写代码能力很强，看看做奥数呢

这题做的 gemini 跪地求饶……，这题的答案我在作业帮上查了一下，好像是 17 ，大家有兴趣可以试试看。但是我们还是可以看出大厂的风范，不会就是不会，不会经过严谨的推理给你一个自信满满的错误答案，当然 gemini 大部分时候也和大家一样……

来看看阿里的 qwq ，花了半分钟做对了，当然由于大模型的随机性，他也不是每次都能做对。

再来看看 qwen2.5-math ，公式推演画面更漂亮，但是可惜没有做对

那么怎么判断 AI 做对没有呢？如果大家数学还不错可以根据 AI 的推理自行判断

如果您和我一样，看所有推理都是正确的，那么可以用作业帮或者猿辅导看看答案是否匹配，这样可以省一个看视频辅导的会员收费项目。如果您不差钱……，那就随意了。

日常刷题

除了要学这些拔尖题，日常训练也少不了，根据课本资料要 AI 出点基本功的训练题不在话下，来看看效果如何，通过多模态技术，我们可以让 AI 自动理解知识点，出题并批改。

如下图，理解知识点

如下图，根据知识点自动出题，当然你可以指定题目类型和题数

看看我的口算水平怎么样，居然只得了 50 分，被小孩嘲笑了……

学英语

学英语其实没有啥诀窍，无外乎多读、多听、多背，记得我当初为了学英语，把知名游戏《文明 2 》的英文版玩了个滚瓜烂熟，经常一屁股坐下去就是一整天，我可真是刻苦啊。

用 AI 学英语大家估计也知道，听说读写样样精通，只有你想不到，没有它做不到，至于刷题，参考上面的数学刷题思路，我就不复述了。我们来看看以下的应用。

阅读理解

根据小孩下周的重点词汇，生成一篇阅读理解

光读不行，再来练练听力，把刚才的阅读理解使用 AI 的语音合成功能，生成音频

拓展阅读

拓展阅读也非常重要，使用 AI 的语音识别技术可以大大提升阅读量。这里可以先盲听，然后通过 ASR 技术语音识别后生成字幕进行比对。

还可以通过 AI 生成测试题，实时考察一下是不是真的听懂了。我这里在题词里面要求生成 5 道单选题

太惭愧了，只做对了一题，还是把机会留给我小孩吧，转身发现他已经溜了.

说英语

说英语我想是大家的老大难问题，现在市面上有很多 AI 对话 APP ，做的都很不错，我们来看看简单版本，这里采用了麦克风录音，然后把音频流提供给 AI 使用 ASR 技术语音识别，看看 AI 能不能听懂我说什么？

先让 AI 生成一篇自我介绍。

Hi everyone! My name is Alex. I'm seven years old. I like blue, and my favorite animal is a dolphin. In school, I like to read. I'm excited to be here and learn with all of you!

不好意思，dolphin 忘记怎么读了，AI 你真坏，喜欢个猫和狗不行吗？

总结

总结了怎么多花式鸡娃的办法，其实心里还是希望小孩没有那么累，希望未来 AI 的发展能够给他们更加光明的前程和快乐的生活。

[xing7673]

最大的困难是在验证端，因为 AI 无法保证回答的准确性。
而且过程太让人信服了可能会让学生产生错误的思维路径，这也是我之前想用类似工具给我侄子辅导的一个困境。
总的来说感觉只有职业辅导老师才能利用好这样的工具，用来快速辅导作业或者创造新的教学思维，现阶段普通家长很难说达到一个很好的效果，试错成本也比较高。

之前也想辅导我侄子做高中双曲线的题目，但是感觉还是要我自己熟练了才敢去深度用这类工具

[lgc653]

@xing7673 您说的非常对，所以类似的推理模型是给具备一定水平的小孩或者辅导老师使用才有效果。当然，也可以采用和其它主流辅导软件比对答案的方法来进行粗浅的验证。
其实 AI 编程也是一样，应用过程中需要我们具备一定的代码阅读能力和经验，这样才不会被 AI 蒙蔽。

[qhd1988]

适合文科类的,语文政治历史这种,偏理科的就不行,毕竟比较个 0.11 和 0.9 谁大都比较不清楚呢

[lgc653]

@qhd1988 现在的推理模型进步还是不小，可以试试看，我看了几题，比较像人在分析问题，一步步求解的感觉，仔细看进去还是有收获。如果有一天，它做理科如履平地，可能对我们从业者来说不是什么好事。

[kenshinhu]

最近我也在研究怎样实现这种学习验证/反馈的工具
我比较想做得像我多邻国这样可以按几分钟为一个单位来测试
再按一些个人学习的反馈系统来改善出题的难度

[lgc653]

@kenshinhu 可以试试我这个思路，反正我自己给小孩刷简单题还是蛮好用的，基本我不用介入就能完成整个根据知识点出题、答题、验证的流程。对于有一定难度的题我个人觉得效果不太行。
当然不论什么阶段，什么科目，都少不了需要高度依赖记忆的的知识点，这个就是这类软件的用武之地。

[kenshinhu]

关于这点想请教一下，使用 LLM 的话如果针对某些指定的教材范围内出题，这个有哪些建议？？

[lgc653]

@kenshinhu 其实你自己选好范围全部喂给他就行了，不要使用什么 RAG 啥的，反正现在输入 token 都不值钱，但是建议不要一次喂太长，最好以章节来分割喂送，这样它出的题目也比较有针对性

[dyyhobby]

感觉很不错，有市场前景。