据 The Atlantic 报道，Khan Academy 的 AI 辅导工具 Khanmigo 曾被寄予很高期待，但实际使用热度并没有像宣传中那样改变课堂。文章的核心判断很直接：AI 可以回答问题、生成练习、提供个性化反馈，但它解决不了很多学生“不想学”的问题。

这其实戳中了教育科技最老的痛点。每一代新工具都会承诺个性化学习，从在线视频到自适应题库，再到今天的 AI 家教。技术确实越来越强，反馈越来越快，解释也越来越像真人。但学生学习不是简单的信息传输。一个孩子有没有动力，和同伴关系、教师期待、家庭环境、课堂氛围、自我认同都有关系。

AI 家教最擅长的是“你已经愿意学，只是卡住了”。它可以解释一道题、换一种说法、陪你练习。但如果学生根本不打开工具，或者打开后只是让 AI 代写答案，再强的模型也没法自动变成教育效果。The Atlantic 提到 Khanmigo 覆盖学生数大幅增长，但实际使用是否持续、是否深入，才是关键。

这对正在做 AI 教育产品的人很重要。不要把“个性化”当成魔法词。个性化解释有价值，但它不是课堂关系的替代品。很多学生需要的不是更聪明的答题机器，而是有人发现他为什么不愿意学、为什么害怕出错、为什么觉得这门课和自己没关系。

沈南乔更担心的是另一个方向：如果学校和家长把 AI 家教当成廉价教师替代品，真正被削弱的可能是人类教师最重要的部分。老师当然也会讲知识点，但好老师还会组织课堂、观察情绪、制造同伴压力和鼓励，甚至在学生想放弃时把他拉回来。这些不是模型回答得更快就能替代的。

所以这条新闻不是说 AI 在教育里没用。它提醒我们，AI 教育最好的位置可能是“辅助愿意学习的人”和“减轻教师重复劳动”，而不是把教育简化成一对一问答。如果产品只优化答案速度，却不理解学习动机，它最终会变成又一个被学生放在角落里的教育软件。

参考来源

• The Atlantic 评论：原始文章，讨论 AI 家教难以解决学生动机问题。