我们正在建设 BAINT AI Classroom 但最近，我们花越来越少的时间去问应该增加什么功能，而是花更多时间去问学生
他们在学习的时候，到底发生了什么 这让我们发现了一件重要的事情 AI已经知道很多东西
但知道很多，并不等于知道一个学生正在经历什么 有些学生面对大量学习材料时会感到困难，需要把内容拆解成更容易理解的部分
有些学生已经拥有足够的基础知识，他们只想得到一个直接的答案 还有些学生并不希望AI替他们解释完整个课程 这些都是我们通过真实对话发现的事情 我们开始和学生交流
我们一直在和不同专业的学生交流，问一些简单的问题 哪门课程比较困难 为什么困难
什么方式能够帮助他们理解 什么能够让学习变得更容易 每个学生的答案都不一样 有人提到课程材料太多 有人提到讲解速度太快 有人提到大量记忆
也有人提到老师的教学方式、考试方式，以及很难判断老师真正希望学生掌握什么
一位政治学学生告诉我们 POS 201 的经历 课程讲解速度很快，而且需要记忆大量内容 有一段时间，他感觉课程已经继续往前走，而自己却没有跟上 后来他只能重新开始学习
但当时学期已经接近结束，时间非常有限 最后他还是取得了 B 但取得好成绩并不代表学习过程很容易 他最希望拥有的是简单的学习资料 更清晰的解释 一步一步的学习支持
他也告诉我们一个关于AI的事情 AI可以帮助学生，但如果学生不知道如何正确提示AI，那么AI也不一定会自动用最简单的方式解释一门困难的课程 这让我们开始思考
学生真正需要的也许不只是更多的AI 而是一个更加理解他们学习状态的AI 每一次对话都会改变一些东西 另一位学生谈到了寄生虫学课程 困难不仅来自课程本身
课程材料的数量、教学环境以及课程的处理方式都会影响学习体验 另一位会计专业学生谈到了计量经济学和成本会计 他告诉我们，有些内容自己阅读或者观看视频之后会变得容易 但考试评分方式又带来了另一个问题 这些对话并不相同
但当我们把它们放在一起时，一些规律开始出现 学生并不是因为同一个原因而学习困难 这一点非常重要 因为如果每个学生面对的问题不同，那么给所有学生完全相同的解释可能并不够
这也是 BAINT 开始变得有趣的地方 我们不是想打造另一个只会回答问题的AI 我们想理解正在提问的人 他们已经知道什么 他们在哪里卡住
他们喜欢什么样的信息表达方式 他们需要更简单的解释吗 需要一个例子吗 需要一步一步拆解吗
还是他们只是需要有人反过来问他们一个正确的问题 我们现在还没有所有答案 所以我们还在继续和学生交流
014 / 1000 我们开始通过 BAINT Student Insight Cards 记录这些真实对话 每一张卡片代表一次真实的学生对话，以及我们从中学到的一件事情 目前我们已经完成 Insight Card 014 我们的目标是 1000 这个数字不是为了制作1000张图片 而是为了接触1000个真实的学生经历，并从中学习 我们也开始记录 BAINT Student Trends Insight Cards 展示个人经历 Student Trends 展示多个对话中逐渐出现的共同规律 它们正在帮助我们在尝试大规模解决问题之前，先真正理解问题 我们现在拥有的优势 现在有很多人在建设强大的AI系统 我们知道这一点
我们没有假装自己拥有最大的模型，也没有最多的功能 我们现在的优势是对话 我们可以直接问学生 我们可以倾听 我们可以记录他们说的内容 然后把这些经验带回产品中 这个过程很慢
但它让我们得到了一些无法通过坐在房间里猜测而获得的东西 BAINT 是在我们开始倾听之后，才变得越来越清晰 也许这就是这个阶段最大的收获 在为学生打造产品之前 我们需要先理解学生 一次对话 一个学生 一步一步
Lebel ₿ros 🌱📚🚶🏻♂️ Building BAINT AI Classroom From real student experiences
