真正的EdTech創(chuàng)新者，往往自己就是"被傳統(tǒng)教育漏掉的人"。
周嘉穎（Connie Zhou）是 Mathos AI 首席產(chǎn)品設(shè)計師。她用"創(chuàng)作驅(qū)動學(xué)習(xí)"的方法論，打造了覆蓋全球500萬+學(xué)生的AI教育產(chǎn)品。
談到進入AI教育領(lǐng)域的契機，Connie說是"被逼出來的——屬于被動技能點滿"。
"我從小一直在寄宿學(xué)校中轉(zhuǎn)學(xué)，隔幾年就換一個城市、一套規(guī)則。錨定我成長軌跡的不是學(xué)校，而是少數(shù)幾位恩師——她們注意到我學(xué)東西的方式不一樣后，選擇保護這種不同，而不是讓我硬塞進的模子。"
這段經(jīng)歷讓她一直在思考一個問題：如果學(xué)習(xí)系統(tǒng)能主動適應(yīng)人，是否就可以不用反復(fù)去"學(xué)習(xí)如何融入"？
這個問題最終演化成她的核心方法論——CLAP框架（Creation-Led Adaptive Pedagogy）。Connie把它描述為"所有設(shè)計作品的底層OS"，包含五個原則：
熱愛優(yōu)先，從學(xué)生真正在乎的東西開始；創(chuàng)作驅(qū)動，先做出真實的東西，再倒推需要補什么課；多感官體驗，打通聲音、視覺、動作和觸感；AI自適應(yīng)，像好老師一樣實時調(diào)整；內(nèi)嵌式教學(xué)，工具本身就在教你。
"我做的每個項目，都是這套框架在不同領(lǐng)域的極限測試——音樂、設(shè)計、數(shù)學(xué)、家具，都是套皮的同一套代碼。"
WeJam是她早期的代表作——一個概念A(yù)I吉他學(xué)習(xí)平臺，獲得了IDA銀獎、Core77 Notable、UX Design Awards新銳獎。
"傳統(tǒng)學(xué)吉是先練音階、先熬枯燥期，學(xué)會第一首歌。為什么不能反過來——WeJam幾分鐘內(nèi)就能創(chuàng)作一首自己的demo，再用系統(tǒng)AI倒推你最少要學(xué)哪幾個和弦來支撐。"
有評委評價："WeJam顛覆了音樂教育的劇本——證明熱情，在堅持之外，才是最好的老師。"對Connie來說，這驗證了創(chuàng)作驅(qū)動學(xué)習(xí)在參與度上可以碾壓傳統(tǒng)刷題模式。
在Dora AI，她把同樣的理念帶進了網(wǎng)頁設(shè)計工具領(lǐng)域。這款產(chǎn)品拿下Product Hunt年度最佳AI產(chǎn)品，超過Google Bard和Pika。
"當時大部分無代碼工具還停留在平面布局，我主導(dǎo)設(shè)計了AI生成的3D模板系統(tǒng)，讓任何人都能做出蘋果官網(wǎng)那種滾動動畫——不用寫代碼，不用學(xué)動效。"
關(guān)鍵是模板本身就是"沉默的老師"——層級、節(jié)奏、敘事邏輯都悄悄編進進關(guān)鍵幀轉(zhuǎn)場里，用戶在搭建過程中不知不覺就吸收了好的交互模式。她做的內(nèi)容自然流量互動率是網(wǎng)紅推廣的2倍，F(xiàn)igma插件內(nèi)測期47000次下載、62萬+社交曝光。設(shè)計總監(jiān)鄭菲評價說，Connie作為power user的天然社群敏感度，讓她主導(dǎo)的3D模板市場成了產(chǎn)品最好的廣告。
現(xiàn)在在Mathos AI，Connie之前所有的實驗結(jié)果集合——瞄準的是最基礎(chǔ)的學(xué)科：數(shù)學(xué)。AI數(shù)學(xué)解題和輔導(dǎo)功能已經(jīng)覆蓋200多個國家、超過500萬學(xué)生。Mathos AI 入選了 SXSW EDU 2025 Launch 創(chuàng)業(yè)大賽決賽，并被 Y Combinator（W24）、奇績創(chuàng)壇、Stanford StartX 錄取——其中 YC 錄取率不到1%，StartX 錄取率約8%，均以對早期創(chuàng)業(yè)公司的嚴苛篩選著稱。
產(chǎn)品志在填補全球個性化學(xué)習(xí)支持的缺口，尤其是低收入群體和神經(jīng)多樣性學(xué)習(xí)者。目標是以最高準確率，規(guī)?；刈寯?shù)學(xué)學(xué)習(xí)變得有趣、讓學(xué)生有信心。
"數(shù)學(xué)最難的是焦慮感。我們的核心設(shè)計是'信心優(yōu)先'：語音對話式輔導(dǎo)讓學(xué)生邊寫邊說，AI實時調(diào)整反饋；游戲化解題把抽象數(shù)學(xué)變成有場景的任務(wù)；并用實時數(shù)學(xué)動畫視頻讓概念真正動起來。"
傳統(tǒng)模式讓所有人爬同一個梯子，而Connie的思路是反過來——找到學(xué)生的興趣是第一步，所有適配的復(fù)雜性可以讓AI模型在后臺悄悄適配。2026年即將推出的移動端版本會進一步推進這個目標——讓高質(zhì)量、自適應(yīng)的輔導(dǎo)觸達更偏遠、資源更少的地方。
"以前只有少數(shù)人能享受的——耐心、敏銳的真人家教——正在變成基建。"
Connie的工作不止于屏幕。她的生成式家具設(shè)計獲得A' Design Award，與Newell Brands合作的可持續(xù)書寫工具拿了Denhart可持續(xù)發(fā)展獎。她和Polyformer創(chuàng)始人程楊（Reiten Cheng）合作，通過聯(lián)合創(chuàng)立的 Meso Design 做3D打印桌面產(chǎn)品。每個物件的設(shè)計目標是讓人在使用中通過觸摸和玩耍，理解結(jié)構(gòu)、平衡、材料。
"從屏幕到桌面，媒介在變，信息沒變——我們塑造工具，工具也在悄悄塑造我們。"
談到自己在推動什么，Connie的回答很直接："一個不同的標準。"
"AI在教育里應(yīng)該是均衡器，而不是替代品——把好老師的直覺編碼進人人能用的工具。我相信學(xué)習(xí)發(fā)生在創(chuàng)作過程中，而新時代的教育可以圍繞更多樣性的學(xué)習(xí)者來生長，而不是把所有人塞進同一條工業(yè)化流水線。"
"我有幸遇見的恩師們，她們給我的無價禮物——是接受自己是誰和選擇學(xué)習(xí)方式的自由。希望我設(shè)計的工具能提供這種定制化的體驗，讓人自由地學(xué)自己熱愛的東西，也讓產(chǎn)品通過反饋和迭代觸達更多人。這不該只是少數(shù)人的特權(quán)，而是新時代的基礎(chǔ)建設(shè)。"
五年前，Connie的一篇采訪叫《不想當教育者的藝術(shù)生不是好工程師》。五年后看，這倒像是個被寫早了的預(yù)言——曾經(jīng)作為跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)者不肯退讓，倔強想要改寫的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在AI風暴中推她到了教育，設(shè)計師和工程師交界處，正好是這一代AI教育產(chǎn)品的樣子。
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