1996 年，聯合國教科文組織提出「教育四大支柱」的概念，即學會求知、學會做事、學會共處、學會生存，這一前瞻性理念曾為應對全球化、科技革命和知識經濟浪潮提供了重要指引。

30 年后的今天，從 ChatGPT 到 Sora，從 DeepSeek 到 AI 智能學伴……當人工智能以顛覆性姿態重構教育圖景時，「教育四大支柱」這個經典框架依然矗立在人類發展坐標系中，其內涵則被時代注入全新的維度注解：

求知維度要求駕馭 AI 認知工具，做事維度要求整合人機協作流程，共處維度亟待建立新型人機關系，生存維度呼喚構建 AI 時代的核心素養。

必須承認，AI 一定程度上降低了獲取即時知識的成本，卻也同時提高了對個體自主能力的要求。AI 不會成為人類新的「拐杖」，與 AI 攜手并行，才是人類的宿命。

2025 年，Beta 世代降臨 —— 這群出生于 AI 全面滲透時代的孩子，從睜開眼的第一刻起，便與算法共生。

他們享受著科技進步帶來的效率紅利，卻也直面與 AI「搶飯碗」的殘酷現實。當數字人前往真實世界的通路打開，設計、寫作、客服、翻譯、咨詢……眾多崗位眼睜睜正被 AI 化。一邊是眾多企業爭相接入 DeepSeek 追逐 AI 紅利，一邊是蕓蕓眾生紛紛被大規模裁員，失業率居高不下。

尤其在傳統教育模式下，大批學生被「學校工廠」流水線般生產出來，在大班教育下磨平了個體棱角，變成了千篇一律的「執行機器」。這種狀態延伸到畢業后，造就了一批批依賴高重復性工作生存的職場人，最容易被 AI 代替。

人類如何避免被機器替代，碳基與硅基如何和諧共生？

答案藏在新一輪教育認知革命中：AI 時代，隨著知識的迭代加速，學習從純粹的記憶存儲轉向能力培養，教育由著重于「教」轉為偏重于「育」。

而不論是能力培養還是全面育人，對自主學習能力的培養必須得到重視。在 AI 加速落地的領域，自主學習能力不止是一種優勢，更是一種必需。

深層次的自主學習不僅停留在自主獲取學科知識，更在于不斷解決問題時所培養的批判思維、創新意識、共情能力、敏銳直覺，以及砥礪出的強大心性與韌勁。這些 AI 所不具備的個性化能力，才是人類面對 AI 時的取勝法寶。

這一點在過往時代發展中，屢屢得到印證。從馬車到汽車，從紙筆到電腦，從移動互聯網到元宇宙，每一輪技術浪潮帶來的自動化進步，都變革著社會生產關系，對純粹體力勞動者的需求減少，而對高階技能人才的需求增加。于是，最先開上汽車的人、最先學會使用電腦的人、最先學會駕馭智能手機的人，成為了時代的弄潮兒。而教會他們學習最前沿技術的，不是父母、不是學校，而是具備自主學習能力的自己。

可見，自主學習能力是應對社會變遷的核心競爭力，也是實現人機協同的核心素養。同時，正如「計算機的普及要從娃娃抓起」，讓孩子成為駕馭 AI 的 Beta 世代原住民，自主學習能力培養亟待提上日程。

遺憾地是，長期以來，自主學習始終像霧里看花，要么是學生們在自習課上機械地完成作業，要么是深夜臺燈下少年與學習機的面面相覷。事實上，過度強調教師或技術的作用，都無法帶來真正的自主學習。

論前者，傳統教育模式下，主客體涇渭分明，教師扮演「高高在上」的教學主體，學生們只能被動接受，容易陷入「偽自學」陷阱：知道廣泛刷題，但無法判斷學習深度，不能管理認知負荷；知道制作錯題本，但道道錯題孤立存在，缺乏知識圖譜將問題系統勾連；知道完成考試、作業，但過度依賴教師批改，缺少即時反思……學生的被動低位抑制了真正的自主學習行為。

論后者，單純的技術崇拜又會帶來異化風險。過度依賴 AI 讓學生處于虛假主動之中，不僅容易陷入大模型幻覺，失去對「何為真實」的判斷，還可能產生閱讀速度下降、創造力弱化、自主思考能力退化等問題，這就是所謂「高技術低生活」的賽博朋克陷阱。

真正的自主學習，產生于兩相平衡之間：教師需要轉變成引導和支持的角色，AI 退居為「學伴」工具，而學生向前一步，成為主體，從被動接受知識灌輸，轉為主動建構知識體系。由此，才能真正完成從被動學習到自主學習的進化。

回看過往教育發展史，這段從被動學習到自主學習的進化，大體可分為三個階段。

教育科技的PC時代，以滬江網校為代表的機構通過PC端錄播課和標準化的教學內容，將線下課堂遷移至互聯網。電子屏幕取代黑板，單向知識流突破物理教室邊界，完成「教」的數字化平移。

教育科技的移動互聯網時代，猿輔導、作業幫等機構借力雙師直播、拍照搜題等工具，將教學流程拆解為可量化、可追蹤的數據閉環。技術看似優化了學習體驗，實則固化了「以教師為中心」模式，學生的自主探索空間被壓縮在標準化答題框架內，個性化自主學習仍難實現。

而今，教育科技進入AI 時代，大模型技術推動學習模式變革，知識的獲取突破了傳統教學依賴，如何更好的自主學習，才成為 AI+教育的命題。洋蔥學園等企業開始深度整合 AI 技術，將自主學習的「外腦」升級為「AI智能學伴」——通過學習規劃、精準推送、實時答疑等全鏈路服務，聚焦構建「師機生」的協同學習模式，探尋知識傳遞與自主學習的最優平衡點。

這一階段，AI 角色發生了關鍵轉折，從工具變成了伙伴。它能察覺學生做幾何題時煩躁，自動切換成動畫演示，發現作文缺乏情感，建議用戶去讀三毛的散文。AI 伴學下，自主學習也不再是「一個人面對知識」，而是在人機協同模式下的動態能力提升。人類能夠在與智能體的雙向互動中，持續構建個性化知識網絡，并通過情感認同與技術賦能實現自我迭代。

何為人機協同模式？高效的人機協同，并非人懂 AI，其實是 AI 懂人。

讓我們來想象這樣一幅圖景：學習者位于中心，周圍環繞著四位 AI 助教，為學習者提供源源不斷的引導幫助。

助教一，「技術支撐」為學習者「裝備」自適應學習技術，動態規劃知識圖譜；助教二，「認知支撐」給予即時反饋，培養學習者控制思維的元認知能力；助教三，「情感支持」提供「被看見、被理解」的情緒價值，激發學習者深層的學習內驅力；助教四，「協作支撐」如同學、隊友一般，引導學習者參與團隊共創。

人機協同模式重新定義了自主學習的運行邏輯，通過數據流、認知流、情感流的深度耦合，創造出「監測 - 診斷 - 干預 - 鼓勵 - 提升」的完整 AI 伴學閉環。這個場域里，學習者既能精準找到學習方向，實現認知躍遷，也能在情感共鳴中完成從「知識容器」到「認知主體」的蛻變，去追尋更廣闊的認知自由。

人機協同模式的出現，預示著 AI + 教育正從「工具賦能」向「生態重構」演進，也意味著教育科技公司面前浮現出一片值得搶灘的新藍海。

藍海之中，競相揚帆者眾。其中洋蔥學園早早下錨，瞄準自主學習需求，悄然掀起了一場全方位的人機協同教育革命。

這家成立于 2013 年的教育數字化轉型先行者，迄今已服務超 1.1 億中國學生用戶以及 376 萬公立校教師用戶，為人機協同落地打下數據基礎。今時今地，洋蔥學園更希望將洋蔥學園 App 打造為面向未來下一代的 AI 智能學伴，通過智能化、個性化和情感化的學伴工具，搭建新型人機協同關系，重塑學習流程和體驗，為學生創造真正的自主學習平臺。

如何為 Beta 世代的中國孩子打造人人可享的 AI 智能學伴？

洋蔥學園的秘訣很簡單：遵循認知規律，聆聽孩子們腦內的「聲音」；給予情感支持，傾聽孩子們心底的「聲音」，從而實現 AI 伴學下真正的自主學習，最終聽見那主動翻起的讀書聲，以及由衷響起的歡笑聲。

由此出發，洋蔥學園研發五大產品標準、有機整合 20 個要素，解決了「想不想學、學什么、跟誰學、怎么學、學累了怎么辦 」一系列與自主學習緊密相關的核心問題，完成了從精準診斷到情感共鳴的全鏈路閉環，打造出可提供完整支持體系的 AI 智能學伴。

萬事開頭難。為自主學習，AI 智能學伴破局「想不想學」，始于「動機激發」。

邁過不想學的門檻，AI 智能學伴的核心價值在于通過一整套符合孩子認知規律的激勵體系，激發多維度的學習內驅力。李狗蛋、王小錘、田豆花……在沉浸感世界體系中的一位位 AI 智能學伴，將手把手引導學生們在任務驅動、角色互動中，實現游戲化學習與同伴共學，「有成就」地逐步建立自主學習的正向循環。

恰如來自北京的呂同學所說，他非常喜歡洋蔥學園的「試煉」對戰功能，「在試煉場里，我們大家可以一塊做題、一塊兒PK，一點也不枯燥，很有競技性。」

為自主學習，AI 智能學伴看見孩子「學什么」的隱形需求，講究「內容精心」。

隨著新課標、新教材、新考試等教育改革逐步落地，AI 智能學伴的課程內容也圍繞核心素養緊密展開。同時，課程設計上，洋蔥學園強調將抽象概念可視化、情景化和趣味化，把各科知識點融入到一個個生動有趣的微課視頻中。

此外，抓住學生愛探索、好奇心強的特點，通過問題牽引、在舒服的節奏下，引導孩子自己得出結論、從源頭一步步引導學生去理解知識的來龍去脈，實現上課「不走神」。一個知識點鋪設層層線索，最終迎來一句原來如此的驚嘆，再引向孩子們的下一次主動求知。

正如來自內江市的周同學驕傲地說，學懂一道難題讓他信心倍增：「有一道數學題聽了洋蔥大大的解題課終于做懂了。那道題可是連我們班上的終極學霸都沒有做對呢！」

精心內容的背后則是海量的教研投入。洋蔥學園團隊配備老中青三代教研專家，包含多位具備30 余年教齡的學科帶頭人、教研員，投資 8 億制作 8000 多部微課視頻，只為把每個知識點都掰碎、講透。而一個 5 - 8 分鐘的精品微課視頻，在教學效果上能達到 20 分鐘的講課效果，從而省了老師苦口婆心講課的精力，多了小組探究等互動的歡樂。

為自主學習，AI 智能學伴回應傳統課堂「跟誰學」的不滿，主張「方式平等」。

一方面，AI 智能學伴采取同步校內的學練模式，覆蓋教材同步學、重難點培優、新中考培優、作業練習等各類場景，人機協同，可形成學練小閉環。

另一方面，Beta 世代的中國孩子，既厭倦了教師單向授課，也反感于家長陪學施壓，而 AI 智能學伴這種鼓勵探究、亦師亦友的伴學模式，會通過持續的提問、引導、鼓勵，在「沒壓力」中解決問題。在人機雙向互動中，學生們不必再做「孤勇者」，總有同路人。

為自主學習，AI 智能學伴解決「怎么學」的個性化難題，推崇「AI 賦能」。

截至目前，洋蔥學園用戶的自主學習時長超過 96.2 億分鐘、累計習題練習次數超 146 億次，共積累 4343 億條學習行為數據、7738 萬次教師教學訪問。基于龐大的多維學習數據，AI 智能學伴可實現用戶分層，將不同用戶真實的學情和知識圖譜融合，實現學習路徑動態規劃和個性化診斷，最終制定出自適應學習計劃，實現「精準學」，貫穿學案預習、微課學習、基礎考察、變式訓練4 個自主學習環節。

廣東中山的鄒老師現身說法，作為主張個性化教學的一位數學老師，他通過洋蔥學園輕松實現了分層教學。「對于優生，我會通過打印難題學案讓他們課后自主學習，提升難題解決能力；對后進生，課堂學習成效一般，我讓他們看洋蔥視頻來復習，來提升學習興趣，加深對課堂知識的理解。」

同時，考慮到家長群體的焦慮情緒，洋蔥學園推出 AI 定制課，更好地指導家長規劃孩子的學習目標，讓親子共育成為 AI 智能學伴的一個子課題。

為自主學習，AI 智能學伴回應「學累了怎么辦」的心聲共鳴，強調「情感陪伴」。

AI 技術只是手段，學生的身心健康成長才是教育的本位。通過滿足學生的情感需求激發學生的自主學習性，是讓學生獲得內在學習驅動力尤為重要的落子一招。

在洋蔥學園，虛擬的心理咨詢師暖暖老師和李狗蛋、甜豆花等 AI 同伴全年無休，通過心理知識科普、AI情感互動、1V1心理傾聽等方式，傾聽與理解孩子們的焦慮、困惑，提供情感關懷與心理慰藉，甚至落地方法建議，讓學生們感到「被尊重」，從而重新出發。這些 AI 同伴都是孩子們日常學習中的好伙伴，性格各異，是可信任的對象，孩子們在熟悉的環境中，更能袒露心聲，獲得安慰。

除此之外，作為國內目前應用最普及的 AI 智能學伴，洋蔥學園不僅幫助學生也在持續賦能教師。當 1.1 億中小學生成為「蔥粉」獲得自主學習的愿力，老師們何嘗不是拿到了解決復雜教學難題、激活課堂的魔法鑰匙？

正如湖南長沙的劉老師所說，「很多老教師在傳統教學方式下，一塊黑板、一支粉筆、一本教材，教了十幾二十年。如今有了洋蔥學園，有了人機互動和大數據分析，課堂的授課方式、評價方式都轉變了，也是順應了教育改革新考試、新課堂的要求。」

當 AI 智能學伴讓為學生提效和為教師減負，得以同時發生，所謂「教學相長」又多了一層老師與學生在 AI 智能學伴下一同自主學習的新時代注解。

不僅如此，洋蔥學園躬身力行教育普惠，關注鄉村教育振興，讓每一個孩子都能享受到優質、公平的教育。470萬鄉村師生、3萬所學校、29個省市……洋蔥學園AI 智能學伴還在偏遠地區廣泛應用，深度服務著河北威縣、江西尋烏縣、貴州錦屏縣等教育資源相對匱乏地區，為當地師生創造了更多的優質學習資源和智能學習體驗。

相信不遠的未來，AI 智能學伴能將「自主學習」的新聲音，傳播到中華大地上的每個角落，讓教育公平的時代敘事，在 AI 賦能之下，終成現實。

站在人工智能重塑人類文明邊界的今天，我們依稀看清了未來教育的模樣 —— 當 GPT-4 能在三秒內解出百年數學難題，當量子計算機開始破解蛋白質折疊密碼，傳統教育鍛造的「標準化人才」正在遭遇前所未有的降維打擊。

可想而知，這場教育認知革命過后，AI 時代的學霸將絕不是今天這幅畫像：不是更會做題，而是能夠構建個性化認知增強系統；不是知識容器，而是成為解決問題的行家里手；不是埋頭苦讀，而是追求人機協同的認知自由。

正如 Alpha School 創始人所說：「當 AI 能完成 80% 的知識傳遞，人類終于可以聚焦那 20%的創造——這才是教育的終極解放。」