K12 LEARNING OS · V1

K12 学习操作系统

别再叫「知识树」了。真正决定成绩的，是这 12 层协同工作的闭环。

成绩 = 知识 + 能力 + 方法 + 习惯 + 数据 + 激励
12
系统层级
6
成绩要素
14
天诊断周期
∞
动态优化

12 层架构

从知识到激励，从题库到 AI 诊断 — 逐层点击查看

顶层架构图

学生画像 → AI 诊断引擎 → 学习路径规划 → 持续评估

                     K12 AI Learning OS
                            │
       ┌────────────────────────────────────────┐
       │        学生画像 · Student Profile         │
       └────────────────────────────────────────┘
                            │
             ┌───── AI 诊断引擎 · AI Diagnosis ─────┐
             │                                     │
             ▼                                     ▼
      知识图谱 · Knowledge Graph        能力模型 · Competency Model
             │                                     │
             └───────────────┬─────────────────────┘
                             ▼
                 学习路径规划 · Learning Path
                             │
         ┌───────────────────┼───────────────────┐
         ▼                   ▼                   ▼
     题库系统            学习方法库             学习资源库
                             │
                             ▼
                错题分析 + 遗忘曲线复习
                             │
                             ▼
              数据分析 + 激励系统 + 学习习惯
                             │
                             ▼
                   持续评估与动态优化

设计原则

支撑整个系统的 6 个底层信念

🧬

图谱 > 树

GRAPH NOT TREE

知识点之间是前置、后续、依赖关系，不是单纯的父子。图谱才能定位「根因」。

🎯

能力 ≠ 知识

COMPETENCY ≠ KNOWLEDGE

会背单词≠会阅读。必须把底层能力拆出来单独训练与评估。

🔬

方法可选

METHOD MATTERS

每个知识点都要绑定最佳学法：艾宾浩斯、SQ3R、费曼、错题归类。

📊

数据驱动

DATA DRIVEN

时间、正确率、遗忘、专注、错题类型 — 一切可测量，一切可优化。

🩺

找根因

ROOT CAUSE

孩子数学不会函数 → 根因可能是分数。AI 该指出病灶，不该只喊「多做题」。

🔁

闭环

CLOSED LOOP

考试 → 诊断 → 计划 → 学习 → 再测 → 优化。没有闭环就没有系统。