近日，伴鱼智学发布《AI 私教教学能力白皮书》，第三方评测显示其 AI 教师 “可可老师” 在 1 对 1 辅导能力上达 99.8%（相当于专业教师水平），远超 OpenAI GPT 的 82.6% 与国内领先大模型的 85.1%。这一成果源于伴鱼 AI 研究院基于 7000 万用户学习数据的深度训练，标志着 AI 教育从 “工具阶段” 迈向 “智能体阶段”。
关键指标解析：新课标理解与学情追踪成核心优势
报告显示，可可老师在 “新课标理解” 维度达 98.5%，较 GPT 高出 15.9%，尤其在小学课程知识点的拆解上（如数学广角、语文阅读理解策略）表现突出。更具突破性的是其动态学情分析能力：学生学习 10 小时后，可可老师对学情的了解度达 54.2%；30 小时后提升至 96.9%，能精准识别 “抽屉原理应用”“行程问题中的中点陷阱” 等高频薄弱点，而传统大模型在此维度尚未形成量化能力。
技术路径：79% 自研大模型 + 21% 外部模型的混合架构
伴鱼 AI 研究院披露，可可老师的技术底层采用 “自研大模型为主、外部模型为辅” 的策略：79% 核心能力来自基于 3000 万节课数据训练的基础模型，再通过韩秀慧等省级学科带头人团队的教学理念进行融合；21% 补充能力整合 DeepSeek、通义千问等外部模型。这种架构既保证了教学逻辑的专业性，又兼顾了知识覆盖的广度，例如在 “鸡兔同笼” 问题中，可可老师即可根据学生学情引导学生思维，理解题目条件拆解逻辑，推导要求，沉淀和总结解题思路及方法；又可在这基础上直接给出方程法、假设法、抬腿法三种解法，并根据学生认知水平动态调整讲解深度。
教育场景落地：从 “解题” 到 “培养思维” 的范式转移
在实际应用中，可可老师的 “探究式讲解” 已形成独特教学范式。以 “抽屉原理” 题目为例，AI 会先引导学生确定 “物品” 与 “抽屉” 的定义（如 “学生” 与 “订阅方式”），再分步计算分类情况，最后通过 “200 名学生分配到 15 种订阅方式” 的案例具象化原理。这种 “具象推导” 的模式使学生举一反三能力提升 40%，据伴鱼内部数据，使用可可老师 3 个月的学生，数学应用题正确率平均提高 27.3 个百分点。