文/冯鑫明
近年来，生成式人工智能在教育圈越来越受关注。2022年底ChatGPT走进大众视线后，AI辅助教学等应用陆续出现。数据显示，97%的教育管理者认为AI能给教育带来好处，42%的老师发现用AI能缩短备课和改作业的时间，25%的人觉得AI能帮助实现个性化教学。但实际推广起来只有约35%的学校制定了生成式AI使用计划，24%的老师表示对AI工具用得“很熟”。
生成式AI在教育领域也惹来不少争议和麻烦。学术诚信问题最突出：一项调研显示，89%的大学生承认用ChatGPT写作业，53%直接让AI代写论文，可72%的学生又认为学校应禁用ChatGPT。除了作弊的争议，AI内容的准确性和偏见问题也让老师们不敢大意。联合国教科文组织就提到，保证算法训练时包含多元语言和文化，避免教育场景中的不公平现象更严重。如今，生成式AI在教育领域正处于机遇与风险并存的阶段：一边是技术打开了教学的新可能，另一边也得琢磨清楚合理的应用边界并建立规范。
AI技术在教育行业的大规模铺开后，创业公司碰到了不少现实难题。教育类产品和娱乐应用不一样，想让用户养成长期学习的习惯没那么容易。要是内容单一、缺乏个性化很容易让用户失去新鲜感。可用户要是不能持续参与，不光很难产生深度教学效果，也不利于商业转化。
教学效果能不能得到验证，是AI教育技术商业化必须跨过的一道坎。教育产品要赢得信任，得拿出提高学习效果的实据。教育界一直希望有严谨的研究来评估技术工具的实际作用，但多数教育产品都缺乏独立的效果评估数据。而且教育领域的随机对照试验周期长、成本高，不少变量还不好控制。
政策与监管风险也越来越受到重视。教育行业监管严格，AI产品得符合数据隐私、内容合规等规定。尤其是未成年人学习数据的保护更为严格，各国针对学生隐私的法律要求，让AI产品在数据收集和应用上格外谨慎。
面对这些挑战，业内专家郭彦佳(Yanjia Guo)以跨界背景和国际视野，在AI教育领域探寻新路径。他18岁赴美留学，大学时曾休学创业，创办过电商平台和服装品牌。完成学业后，他加入硅谷早期风险投资机构做投资人，参与过50多家初创公司的投资决策，从投资人角度审视产品和商业模式。离开投资圈后，郭彦佳加入硅谷创业公司Laioffer担任增长产品经理，与团队用3年时间将公司营收做到数千万美元，并拿下Pre-A轮融资。为进一步提升大规模运营能力，他加入纳斯达克上市教育科技公司Chegg，在数学学习平台Mathway担任核心角色，负责产品数据和增长工作，助力Mathway实现用户规模突破6000万、年经常性收入超2000万美元。
2024年中，郭彦佳担任Mathos AI联合创始人和首席增长官，主抓产品用户增长、迭代和商业化。横跨中美的经历让他具备独特优势：既有创业者的敏锐与韧劲，又有投资人的宏观判断力;既熟悉初创团队的灵活实干，也掌握大公司的规模化增长方法论。他的表现获得业界认可，成功入选胡润中国30岁以下创业先锋榜单。
Mathos AI是一家AI驱动的教育科技平台，专注于数学等理工科问题的智能解答。团队自研的生成式AI模型，在数学与量化问题求解上的准确率比主流模型高出约20%。精准的产品定位加上出色的AI能力，让Mathos AI不仅入选Y Combinator 2024冬季批次，获得YC等投资机构的种子轮投资，估值超2000万美元，还被评为2025年度顶尖STEM解决方案提供商，入围2025年SXSW EDU教育科技创业赛决赛。
在增长策略上，郭彦佳带领Mathos AI走出了一条几乎零成本的爆发式增长路子。他把各种增长渠道捋了一遍，尤其盯着那些平时没人注意但全是目标用户的教育圈和数字平台。Mathos AI刚成立几个月，月活用户就从20万猛涨到150万以上，关键是几乎没花广告费。这种纯自然的增长模式，验证了产品本身的吸引力和用户自传播的潜力。
随着用户越来越多，Mathos AI慢慢摸索出能长期走下去的商业模式。郭彦佳设计了分层会员订阅模式，把大量免费用户变成了付费用户。就靠优化订阅转化的各个环节，Mathos AI的月、收入同比增长1200%，一年下来年经常性收入突破百万美元，也打通了“用户增长—活跃度提升—商业转化”的完整闭环。
Mathos AI的成绩，多亏了郭彦佳那套拿数据说话的增长方法。他借助教育领域用户的强社群属性，把搜索引擎优化(SEO)、应用商店优化(ASO)、社交媒体运营、核心社群运营等策略组合起来，让用户很快就注意到品牌，还能实现自传播裂变。刚开始的时候，他重点关注学生和教师活跃的线上社区、学习论坛和社交媒体，形成“用户带用户”的局面。这种社群裂变的办法成本低，带来的用户匹配度高、黏性也强。
和传统教育产品靠经验改进不一样，Mathos AI把用户数据当作迭代的核心依据。郭彦佳建立了用户反馈收集机制，通过分析反馈，摸清楚不同群体的学习模式和喜好，接着优化产品功能和内容。他还搭建了用户分层模型，从中找出影响用户长期留下来的关键因素，再针对性地改进产品。靠着这种拿数据说话、不断迭代的模式，Mathos AI越来越懂用户需求，给用户的学习体验也越来越个性化。
在团队管理上，郭彦佳提倡“实验文化”，其实就是把增长黑客思维融入运营细节。团队经常开展A/B测试验证增长假设，把每个可能影响增长的因素单独拎出来，先小范围试水成功后再大规模推广。这种精细化的运营方法，能保证每项增长举措都有数据支撑。通过这些策略的融合，郭彦佳让增长工作形成了成体系、能持续的模式——从用户触达、转化到留存，每个环节都以数据指标驱动优化。
展望未来，郭彦佳对“AI+教育”有前瞻性建议。他认为，教育领域对AI的态度会从一开始的狂热慢慢冷静下来，关键得琢磨怎么用AI提升教学效果。下一阶段行业竞争的重点，不是看谁先用AI做营销噱头，而是看谁能把AI与有效的教学方法真正结合起来，切实看得见摸得着学习成果。创业者需要与教育研究者联手，让AI实实在在地服务于因材施教的目标。
当技术创新撞上教育的使命，增长就不再只是冰冷的商业数字，而成为实现教育普惠的新路子。Mathos AI从零做到百万用户的过程证明，靠谱的增长逻辑能把先进技术变成大规模的教育影响力。通过高效的增长模式，让优质的AI教育资源谁都能用上，让不同背景的学习者都能有个性化的学习体验，这才是教育科技创业的初心。
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