教育辅导智能体
本案例展示如何用 WorkBuddy 构建一个"教育辅导智能体"，采用苏格拉底式引导教学策略，结合自适应出题和个性化学习路径规划，帮助K12及大学生提升学习效果。
核心能力体现：苏格拉底式提问 | 学习记忆 | 自适应出题 | 路径规划 | 多轮引导
先讲一个让所有家长都头疼的场景
场景一：孩子问问题
孩子：妈妈，这道数学题怎么做？
家长：这道题要用XXX公式...
孩子：为什么用这个公式？
家长：因为...（解释不清楚）
孩子：听不懂。
家长：你上课没听吗？
孩子：...场景二：孩子学习没动力
孩子：学这个有什么用？
家长：考试要考。
孩子：考完呢？
家长：...场景三：报了补习班也没用
补习班老师：这个题型这样做。
孩子：记住了。
考试：换了个问法。
孩子：不会了。问题本质：大部分教学是"告诉答案"，而不是"教会思考"。
为什么这件事特别适合用 WorkBuddy 智能体来做
第一，苏格拉底式教学需要多轮对话
"你觉得这道题应该从哪里入手？"
"如果把这个条件换一下，会发生什么？"
"你能举一个类似的例子吗？"
这种引导式教学天然需要多轮对话。
第二，学习需要持续记忆
龙虾可以记住学生：
- 哪些知识点掌握得好
- 哪些地方容易出错
- 学习进度到哪里了
- 喜欢的学习方式
第三，自适应需要数据分析
根据学生的答题情况，自动调整出题难度和知识点覆盖。
龙虾会怎样完成这项任务
场景：孩子问数学题
孩子：这道数学题怎么做？
一只蜗牛从10米深的井底往上爬，
白天爬3米，晚上滑下2米，
几天能爬出来？
龙虾：好问题！让我们一起来分析这道题。
首先，你觉得解决这个问题需要知道什么信息？
（引导学生思考）
孩子：需要知道白天爬多少，晚上滑多少。
龙虾：很好！那你能算出第一天结束后，
蜗牛实际爬了多少米吗？
孩子：白天爬3米，晚上滑2米，所以是3-2=1米？苏格拉底式对话
python
class EducationTutor:
"""教育辅导智能体"""
def __init__(self):
self.student_profile = {} # 学生画像
self.learning_history = [] # 学习历史
self.current_topic = None # 当前知识点
async def tutoring(self, question: str) -> dict:
"""苏格拉底式辅导"""
# 1. 理解问题
topic = self.identify_topic(question)
# 2. 检查前置知识
if not self.check_prerequisites(topic):
await self.fill_gaps()
return
# 3. 引导式提问
questions = self.generate_socratic_questions(topic)
for q in questions:
# 抛出问题
response = await self.ask(q)
# 检查回答
if self.is_correct(response):
# 肯定 + 继续引导
await self.affirm_and_continue()
else:
# 追问 + 提示
await self.probe_and_hint()
# 4. 总结归纳
await self.summarize(topic)
def generate_socratic_questions(self, topic: str) -> list:
"""生成苏格拉底式问题"""
templates = {
'理解层面': [
'你觉得解决这个问题需要什么条件？',
'你能用自己的话复述一下题目吗？',
'这个条件是什么意思？'
],
'分析层面': [
'如果把这个条件改一下，会怎样？',
'你能找出这道题和哪道题类似吗？',
'解决这个问题有哪几步？'
],
'应用层面': [
'你能举一个类似的例子吗？',
'这个方法还能用在什么地方？',
'如果不用这个方法，还能怎么解？'
]
}
return templates自适应学习系统
python
class AdaptiveLearning:
"""自适应学习系统"""
def __init__(self):
self.knowledge_graph = {} # 知识点图谱
self.student_mastery = {} # 学生掌握度
async def generate_exercise(self, topic: str) -> dict:
"""根据掌握度生成练习"""
mastery = self.student_mastery.get(topic, 0.5)
if mastery < 0.3:
# 基础题
difficulty = 'easy'
hint_level = 'high'
elif mastery < 0.7:
# 中等题
difficulty = 'medium'
hint_level = 'medium'
else:
# 挑战题
difficulty = 'hard'
hint_level = 'low'
# 从题库选择合适难度的题目
exercise = self.select_exercise(topic, difficulty)
return {
'exercise': exercise,
'hint_level': hint_level,
'mastery_required': mastery
}
async def update_mastery(self, topic: str, result: bool):
"""更新知识点掌握度"""
# 使用艾宾浩斯遗忘曲线模型
current = self.student_mastery.get(topic, 0)
if result:
# 答对：提升掌握度（边际递减）
self.student_mastery[topic] = current + (1 - current) * 0.2
else:
# 答错：下降掌握度
self.student_mastery[topic] = current * 0.7学习报告示例
markdown
# 📚 学习报告 - 数学（第三章：行程问题）
## 📊 学习概况
- 学习时长：45分钟
- 完成练习：12道
- 正确率：83%
- 掌握度提升：+15%
## 🎯 知识点掌握
| 知识点 | 掌握度 | 推荐练习 |
|--------|--------|----------|
| 相遇问题 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 已掌握，可跳过 |
| 追及问题 | ⭐⭐⭐ | 继续练习 |
| 环形跑道 | ⭐⭐ | 需要加强 |
## 📈 进步曲线
[此处插入学习曲线图]
## 💡 建议
1. 追及问题还需加强，建议多做3道练习
2. 可以开始学习下一章：工程问题
3. 明天复习一下相遇问题，防止遗忘
## 🏆 本次表现
- 最快解题：用时45秒（相遇问题）
- 需要帮助：环形跑道第三题第一次在 WorkBuddy 里交这个任务，怎样说才最稳
初始化学生信息
请帮我设置学习档案：
- 年级：高二
- 科目：数学
- 薄弱点：解析几何、排列组合
- 学习目标：高考数学130+
请制定一个为期3个月的学习计划。开始学习
请帮我学习行程问题。
我先看一遍知识点，然后做练习。这个案例会用到哪些能力
| 能力 | 用途 |
|---|---|
| 苏格拉底式提问 | 引导式教学，让学生自己思考 |
| 知识图谱 | 建立知识点之间的关联 |
| 学习记忆 | 记住学生的掌握度和历史 |
| 自适应出题 | 根据水平调整难度 |
| 路径规划 | 推荐学习顺序 |
普通用户最容易犯的三个错误
第一个：把AI当答案机器
错误：直接问答案，不思考
正确：问"为什么"而不是问"是什么"
第二个：只刷题不总结
正确：做完题要理解背后的知识点
第三个：学习计划不坚持
正确：让龙虾帮忙监督和提醒