从获得答案，到学会思考。
让 AI 成为启发探索的老师，以知识结构和教育理论，引导理解真正发生。
AI + EDUCATION · RESEARCH & BUILD
智能的下一步，
是让学习发生。
当 AI 重新定义能力，教育也需要新的可能。
模式形成，为 AI 时代构建新的教学与评价基建。
FIG. 01 — PATTERN FORMATION从探索中，形成秩序。
一家专注于 AI 与教育的研究型公司SHANGHAI, CHINA EST. 2026
01 / 我们的理念
AI 的能力在跃迁。
教育的基建，也该向前。
随着 AI 能力的快速发展，原有的教学和评价体系迅速落后。我们相信，新的教育体系应该让学生与 AI 一起探索，让真实能力在过程中形成，也让每一步成长都能被看见。
从练习题，到真实世界。
在复杂的设计与研发任务中，使用工具、检验假设，在解决问题中获得知识。
从评价结果，到理解过程。
允许使用 AI，也看见如何使用 AI。让评价回到学生的问题解决能力本身。
02 / 产品探索
让新的学习方式，
成为日常。
从教学、实践到评价。
三个入口，一套面向未来的教育基建。
01教学智能体
让 AI 会教，
让思考发生。
让 AI 会「教」。以学科知识图谱为骨架，结合费曼学习法等教育理论，引导学生自行探索出答案，而不是代替学生思考。
- 学科知识图谱作为知识骨架
- 引导学生自行探索出答案，而非代替学生思考
一次理解的发生翼型绕流 · 边界层分离
- 01 苏格拉底式追问
雷诺数更大，分离就一定更晚吗？
- 02 对比仿真 · 固定翼型与迎角Re 10⁵观察转捩与分离Re 10⁶比较位置变化
- 03 费曼式解释 · 用自己的话
学生「还要看转捩和压力变化。近壁流体若无力顶住升高的压力，就可能分离。」
02项目制学习智能体
在真实问题里，
长出真正的能力。
为学生提供复杂任务和解决工具，由智能体引导学生完成真实的设计和研发项目，并提供解决演示、过程指导和结果反馈，借此帮助他们获得知识。
- 面向科学计算、复杂工程设计、仿真等方向
- 在完成真实项目的过程中获得知识
项目实验室 ENGINEERING
SIMULATION / 01
设计一座更高效的桥梁
从结构假设，到仿真验证。
定义问题仿真探索结果迭代
03评价入口
看见思考的过程，
才能理解学习。
连接教师和学生的 AI Agent。老师发放的作业直接推送到学生的 AI，学生被允许使用 AI 完成复杂任务，全部的交互过程都可以被老师审计。
- 老师用 AI 辅助产出教学资料和场景化的作业任务
- 快速评价学生的问题解决能力，并给出方向性指导
学习过程记录 可追溯 · 可审计
教师 Agent发布场景化任务
学生 × AI提出问题 · 调用工具 · 验证假设
教师 Agent审阅交互过程，提供方向性指导
评价的视角从「答案」到「问题解决能力」
03 / 关于模式形成
新的智能。
新的学习。新的可能。
模式形成 Pattern Formation
立足上海，成立于 2026 年。
以研究为起点，为教育构建下一步。