让 AI 看懂错题，
有分寸地调整下一步。

GPT 或 DeepSeek 接收一次请求、生成一次结果。真正的“每天看错题、每周调整”由知序自己的后台服务完成：后台按时间或事件收集学习证据、发起模型请求、验证提案，再按权限更新计划。换模型不应改变孩子的知识体系、学习历史与基本复习规则。

孩子当前的问题由题内 AI 导师按需动态回答；本章的定期教练负责未来计划，不能用固定解析替代自由追问。

AI 可以建议学习状态需要补测，但不能直接把知识点改成“阶段稳定”。状态仍来自真实作答、提示使用、跨日验证与已确定的规则。

可执行的初始节奏：每日家庭当地时间 20:30 汇总新增作答，周日生成周复盘；同一证据快照只分析一次。可从每人每日最多 2 次决策分析、一次读取近期 14 天相关记录开始，日汇总与周报优先复用已有结论。规则能处理的情况不调用模型；这些时段、配额和阈值均可配置，需经试点校准。

不同日期重复错误等触发条件是待校准的产品规则。没有新增有效作答时，定时任务保留原分析，必要到期复习由规则照常安排，不生成能力下降推断。

首次启用时，由家长确认数据用途、学科范围、每日时长与题量、可用策略和介入模式。产品默认引导选择“有限自动调整”，保存明确预授权后，范围内的小调整无需重复确认；授权前只报告与预览。原有确定性复习规则在三种模式下都照常工作。

以下是基于原型真实样题构造的演示作答，不是孩子的实际记录。结合律题当次答对，分配律题在两个日期都漏乘第二项；看讲解后能改对。AI 建议换一种解释与检查顺序，保留预算，再等待独立证据。

本例预授权：只调整四年级数学当前单元，每日最多 15 分钟、最多 5 次需要提交答案的作答；允许图示与分步支持，不扩展到三年级前置单元，不动教师任务与家长锁定项。当前已开始的计划冻结，变化作用于明天。

铅笔题的正确答案是 500，考查 m4-law-application，其表现单独记录。若需要未见变式但审核题库尚无合适题，显示“待补充独立变式”，不能把重复原题算作新题。三年级前置节点即使存在于图谱，也需先扩展授权才可安排。

15 分钟是包括讲解、复述、订正与做题的预算上限，不要求用满。任务时长由受控模板估算并由服务端重算；模型自报的分钟数不作依据。每次重试都计入作答负担，不只数不同题目；到上限可保存停止，不能因没做对无限追加。

一、二年级由家长设置模式和预算，孩子主要使用读题、图示和简单帮助按钮；三至六年级逐步允许孩子在授权内选择顺序、暂缓任务，并反馈“这个原因不符合”。超出范围的调整仍由有权成年人确认，错因解释的更正与原始作答分开保存。

回退会保留后来已完成的真实记录。系统恢复可恢复的安排并避开重复任务，而不是把学习历史一起倒回去。

统一的应用层提案应小而明确：引用哪些证据、基于哪个计划、要改变什么、对孩子说什么。下面是设计用 JSON，字段与校验规则由知序定义，供应商接口通过适配器实现。

{
  "schemaVersion": "1",
  "proposalId": "demo-proposal-0920-p1",
  "baseSnapshotId": "demo-snapshot-0920-s1",
  "basePlanVersion": "plan-0921-v1",
  "baseEvidenceVersion": 8,
  "permissionVersion": 3,
  "trigger": "daily_merge",
  "findings": [{
    "knowledgeId": "m4-distributive",
    "evidenceAttemptIds": ["demo-att-0918-d01", "demo-att-0918-d02", "demo-att-0920-d01"],
    "evidenceReviewIds": ["demo-rev-0920-d01"],
    "observation": "两个日期独立作答都漏乘第二项，辅助后可订正。",
    "hypothesis": "两部分都要乘的对应关系可能仍不稳定。",
    "missingEvidence": "跨日独立成功与适当未见变式"
  }],
  "actions": [{
    "type": "replace_strategy",
    "knowledgeId": "m4-distributive",
    "taskId": "demo-review-current-unit",
    "approvedTemplateId": "demo-visual-two-parts",
    "estimatedMinutes": 4,
    "requiresSubmission": false
  }],
  "nextValidation": "按既有规则安排后续独立验证；缺少审核变式则待补充。",
  "needsHumanReview": false
}

本 JSON 展示关键字段与一项策略替换，完整提案还需包含实际调整动作。演示证据与模板 ID 不是线上数据；知识节点 ID 对应当前原型。needsHumanReview 仅为模型建议，最终由权限服务决定；estimatedMinutes 由受控任务模板重新计算。所有引用必须来自本次快照或白名单。

主供应商失败时默认回退确定性规则。跨供应商发送儿童数据必须仍在此前明示并选择的范围内；未授权时不能静默转给另一家。正式上线前核验服务地区与儿童数据条件；首版不在线微调模型，不把错题自动投入训练。

第一版选择一个供应商和一个经过评测的模型，保留适配接口。不要默认每题同时调用两个模型，也不要把最贵模型用于所有题目；常规判题、排期、去重和权限验证继续由规则服务处理。

这里不锁定价格、模型名称或效果承诺；正式接入时从官方价格页读取当时单价，并记录模型 ID、版本、提示词版本与评测结果。

上线前必须能观察到的结果

孩子做题时，可以直接问“这一步为什么这样算”“我这样想对不对”“能换一种方法吗”。导师结合这道题、关联知识、孩子已经写出的步骤、当前问题和同题会话动态生成回答，允许继续追问。预设按钮可以帮助表达问题，但答案不能是按关键词取出的固定文本。

说明性多轮示例 1 · 为什么第二项也要乘

以下对话为人工编写的产品说明示例，不是真实 AI 输出，也不作为离线模式的预设回复。实际回答须依据当轮输入动态生成。

完整讲解已显示，之后重做应如实记录为得到帮助后的订正；聊天结束不等于知识已稳定。

说明性多轮示例 2 · 检查自己的方法与自录答案

这段示例先把“可能”与“已确认步骤”分开。导师可以提出核对或更正建议，不能自动改写原答案、错因或掌握状态。

进入原型：打开一道练习后选择“我有疑问，问问 AI” · 查看真实 API 接入步骤

多轮交流也要守住学习证据

验收重点：不同疑问进入模型请求；追问携带同题上下文并能够换解释策略；换题不串会话；帮助只在实际显示时记曝光；失败保留草稿；无 Key 不显示“AI 已回答”；自录答案保持未验证标识。真实模型效果仍需在满足接入条件后单独评测。

知序已有知识结构、数学样例、错题与复习交互。本轮增加题内 AI 导师的聊天界面和本地 Node/API 接入路径，可在服务端配置供应商与模型；无 Key 时不真实调用。后台定期学习教练、自动计划写入和生产账号数据服务仍未落地，三模式继续使用固定方案演示。

官方技术依据

学习设计依据

主动提取、间隔学习与示例/独立解题交替的通用原则，见 IES 教学实践指南；更完整的研究范围和局限记录在产品设计方案的来源部分。这些原则不为某个模型的诊断或个体计划自动背书。