过去几年，AI进入教育领域后，最先落地的场景是“解题”。
学生拍照上传一道题，AI快速生成答案、步骤和解析。这类产品解决了学习中的即时需求，也推动了教育AI的普及。
但随着AI应用深入，一个问题逐渐显现：知道答案，并不等于真正理解。
尤其在数学学习中，很多困难并不是不会计算，而是不理解公式背后的逻辑。函数为什么变化？
几何图形为什么这样转换？概率模型为什么成立？这些问题，仅靠文字解析很难讲清楚。
随着多模态AI能力不断提升，越来越多教育产品开始探索另一种路径：让抽象知识变得可见，让学习过程变得可互动。可视化并不是新概念，但在过去，它更多依赖人工制作和固定内容，而多模态AI技术的发展，让动态教学内容可以被快速生成，并根据学生反馈实时调整。
从目前市场来看，无论是面向学生和家庭的消费端产品，还是服务学校和教师的教育产品，不论是大模型公司还是创业公司，都在探索如何利用AI生成动态内容、交互场景和个性化讲解。多知发现，诸多获得融资的教育AI项目，均是类似方向。其中，数学成为最典型的应用方向。
数学天然适合可视化。
传统课堂中，教师可以通过画图、举例帮助学生理解，但受限于时间和工具，很多复杂过程难以动态展示。
AI的出现，让这种表达方式有了新的可能。
在消费端，AI数学产品正在从过去的“解题工具”，转向“数学探索工具”。
美国教育科技公司Brilliant旗下的Koji，就是这一方向的代表产品之一。
它通过互动动画、图形化展示和探索式练习，将函数、几何、概率等抽象知识转化为可操作的学习过程。
例如，在学习函数变化时，学生可以通过调整参数，直接观察曲线如何变化，再结合AI的引导式提问理解背后的数学规律。
相比传统刷题产品，Koji更关注的是“为什么”，而不是单纯告诉学生“答案是什么”。
类似探索也出现在其他AI数学产品中。
Mathleaks旗下MathVizy主要聚焦高中数学中的几何、函数和三角函数等内容，通过动态图像、几何模型和数学概念演示，帮助学生理解空间关系和抽象概念。
国内产品析析AI也在尝试利用AI生成动画讲解和动态过程展示，提高数学学习的直观性。用户可以在网页端、手机端或Pad端进行学习，一边在右侧的画板区域进行书写、演算与思考，一边在左侧获得AI对题目与解题过程的结构化解析。其核心交互形态之一是“墨流画板”，支持手写输入与过程推导，使得学习过程可视化，也更易于理解。
此外，Videotutor则探索了另一种方向：利用AI快速生成短视频课程。用户输入需求后，系统可以生成课程脚本、动画效果、旁白，甚至AI Tutor可以挑选自己喜欢的角色，让知识讲解更接近真人教学体验。
这些产品虽然路径不同，但背后逻辑相似：
第一，从关注答案转向关注理解过程。
过去教育AI产品主要解决“这道题怎么做”，而新一代产品希望解释“为什么这样做”。
动态图形、步骤拆解和空间变化，让学生能够看到数学推理过程。
第二，将抽象知识转化为可感知体验。
对于函数、几何、概率等内容，学生往往需要建立直觉理解，而不是单纯记忆公式。
可视化降低了理解门槛，也改变了数学学习方式。
第三，让学习从单向接受变成主动探索。
AI不只是回答问题，而是在互动过程中引导学生发现规律。
不过，这类产品也面临挑战：如何避免“视觉效果大于教学效果”，如何真正提升学习效率，而不仅仅是让内容更有趣，是商业化过程中需要解决的问题。
如果说To C产品关注的是学生如何学习，那么学校场景更关注教师如何更高效地教学。
在学校端，教育AI产品更多承担辅助教师备课、制作教学内容和开展课堂互动的角色，且不限于数理科目。
国内已有不少产品开始探索这一方向。
例如，学而思推出的九章爱学老师版，围绕教师教学全流程提供智能辅助，包括备课、批改、组卷和课堂互动等功能。
其价值并不只是替代部分重复工作，而是帮助教师减少机械性任务，将更多时间投入到教学设计和学生反馈中。
猿辅导飞象星球旗下飞象老师，则探索利用AI降低互动课件制作门槛。
教师只需要输入教学想法，AI即可生成交互课件和教学动画。过去需要专业工具制作的动态几何模型、函数变化过程，如今可以通过AI快速完成。
海外市场也出现类似探索。
英国Virtual Class尝试将AI与互动白板结合，让学生直接在电子白板上进行数学操作。系统记录学生作图和修改过程，并形成数据反馈，帮助教师了解学生理解情况。
从这些探索来看，AI在学校场景中的价值主要体现在三个方面：
一是降低优质教学资源制作成本。
过去制作一个动态数学课件，需要教师投入大量时间学习工具，而AI可以帮助快速生成相关素材。
二是增强课堂表达能力。
数学课堂长期依赖黑板、PPT和静态图片，而动态演示让复杂变化过程更加直观。
三是支持更加精准的教学反馈。
AI可以通过记录学生学习过程，帮助教师发现学生在哪些环节存在困难。
从目前市场探索来看，教育AI正在发生一个明显变化：行业关注的重点，正在从“如何帮助学生快速解决一道题”，转向“如何帮助学生真正理解数学”，甚至怎样能够引导学生自主探索。
过去，AI更多解决的是“不会做怎么办”。但像数学、物理、化学这类科目的核心难点，并不只是答案和步骤，而是公式背后的逻辑、概念之间的联系，以及学生建立数理思维的过程。
可视化和互动化，正成为AI探索这一问题的重要路径。
数学、物理、化学这类科目本身具有高度抽象性，而多模态AI的发展，让文字、公式、图形、动画和交互能够结合起来，使知识不再只是停留在纸面符号上，而是以更加直观、动态的方式呈现。
这也意味着，未来数理化类AI产品的价值，可能不只是生成一道题的解析，而是围绕学生的理解过程，提供更加完整的学习体验。
从讲清楚一道题，到帮助学生发现规律；从生成教学内容，到辅助教师设计课堂；从单向输出答案，到陪伴学生探索知识，AI正在逐渐进入学习更深层的环节。
不止是创业公司，大模型型公司也在集体押注可视化+互动化，例如ChatGPT、Gemini、豆包ink>、百度等，各个选手殊途同归。可以看到，基于探索、深度互动与个性化反馈的学习模式，正成为主流趋势。
（Gemini 的交互式模拟生成功能）
这不意味着简单地增加动画和互动效果，而是需要将技术能力与教学逻辑结合起来，让视觉呈现或互动服务于认知理解，而不是成为额外的信息负担。
某种意义上来看，教育AI的探索并不是让机器替代学习，而是让学习重新回到探索和思考本身。
本文来自微信公众号 “多知网”（ID：duozhiwang），作者：王上，36氪经授权发布。
发布时间：2026-07-22 19:13
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