小白马智学是智能化的全科自学智能系统——把学科知识点学习与学习能力训练有机结合， 用趣味化、游戏化的体验完成视频教学、题库训练与自评自测； AI 负责精准诊断与高效执行，真人老师负责战略规划与情感支撑。
智能测评 20 分钟 · 生成专属学情档案 · 不直接给答案，只引导会学习
AI 已将该生本周 30% 训练量调度至「分式方程应用题」，并推送 2 个前置知识点补强包。
统一教材、统一进度、统一考核——优等生吃不饱，困难生跟不上，中间的孩子被集体进度推着走。
晚上八点，孩子对着数学题皱眉；你刚结束一天的奔波，看着陌生的知识点手足无措。报班贵、接送累，家教难觅、效果参差。
错题抄了一本又一本，却不知道真正的漏洞在哪里；学习像流水线上的任务，越学越没劲，专注力越来越短。
一个老师盯几十个学生，谁偷懒、谁乱答题、谁在装懂，全凭经验判断；家长问进展，只能给模糊答复，续费全靠人情。
学能提升为学科学习赋能，学科学习数据反哺学能系统——不是单点提分工具，而是一套可持续优化的自学系统。
一键开启 AI 督学，系统依据实时学情自动调整学习计划，不再依赖老师手动排课。
情景剧情化的学习场景，把视频教学、题库训练、自评自测变成闯关体验，让自习本身变有趣。
搭载学能系统，在学学科的同时训练记忆力、专注力、阅读力、想象力，补上「学不进去」的根因。
实时采集并分析学习、答题数据，形成量化「学习能力图谱」，专属学情档案随学习进展动态同步。
纵向对比自己的过往学情，横向对比同级学员水平，持续校准 AI 学习方案的难度与节奏。
依托动态学情档案生成学习策略与训练方案：先补哪块、练多少、多久复测，全部由数据决定。
AI 后台报警系统基于算法识别「乱答题、答题过快、长时间无操作、故意不认真作答」等异常行为， 实时预警并推送给督学老师——老师只需在真正需要人的时候介入。
一次学测，四端同步：孩子知道练什么，老师知道盯哪里，家长知道卡在哪，管理者知道整体走势。
我的薄弱点与下一步任务一目了然
一个老师盯得动几十个学生
不焦虑，也不必再追问「今天学得怎么样」
校区与机构经营决策的仪表盘
学习方案不是一次生成的静态课表，而是随学习者状态持续演进的自适应路径。
20 分钟定位知识漏洞，生成学习能力图谱
依据学情档案生成专属学习策略与训练量
视频教学 + 题库训练 + 自评自测闯关完成
AI 预警异常，真人老师做情感与思维引导
四端同步可视化，目标 / 过程 / 结果全呈现
横纵向对比复盘，反哺下一轮方案
同一套 AI 引擎与学情中台，按使用场景交付不同形态。
孩子在家就能完成「诊断—训练—复盘」的完整自学循环，家长不必再充当助教。
把「督学」从人力密集型工作变成数据驱动的标准动作，一个老师高效带更多学员。
与现有教学进度对齐，为「因材施教」提供可落地的数据底座与过程性证据。
以下为平台内测样本统计，用于说明指标口径；个体效果因基础、投入时长而异，不构成承诺。
以下为脱敏后的典型场景示例，用于说明产品用法，不等同于任何效果承诺。
「之前每天陪写作业到十点，最后变成吵架。现在系统先把薄弱点测出来，孩子知道今天只练三件事，反而主动了。」
「我们机构最有感的不是提分，是督学。以前一个老师盯 15 个学生，现在预警队列直接告诉我哪 3 个需要马上说话。」
「家长问'孩子最近怎么样'，我们以前只能凭印象。现在直接发学测报告截图，掌握度、时长、卡点一目了然，续费率明显稳了。」
小白马智学由华东师范大学团队研发，由上海熙言智能科技有限公司运营。 我们相信教育的未来不是用机器取代教师，而是让 AI 成为教师的「超级助手」—— 把教师从重复劳动中解放出来，回归更具创造性的育人工作。
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不会。系统设计原则是「引导会学习」而不是「给答案」：孩子卡住时，AI 会分步骤拆解思路、提示关联知识点，让孩子自己走到结论。家长可在家长端查看每一题的引导过程。
核心差异在于闭环与角色分工：我们不只做资源与答疑，而是「AI 诊断 + 自适应方案 + 真人伴学 + 过程督学 + 四端报告」的完整循环。AI 负责精准诊断与高效执行，真人老师负责战略规划与情感支撑。
不必。系统支持在电脑、平板等常见设备上使用；若希望获得更专注的自习环境，可选配小白马智能平板，但不是必须。
机构版提供独立督学后台与校区数据大盘，支持按机构维度隔离数据；校本融合版支持私有化部署与数据合规方案。具体接入方式可在预约时说明需求，由我们给出配置建议。