字节跳动Gauth已出AI历史数学物理课,支持用户自创AI互动课

7月底，我就注意到了字节跳动旗下的 Gauth 在做生成式课程。

但当时，我能看到的主要是历史课。另外，虽然它已经提到了用户可以自行生成课程，但这个功能在我当时的体验里还没有真正实现。所以那时我主要是看了一下它的课程呈现，没有继续往下展开。

最近再留意，发现它已经增加了更多科目，用户自主生成课程的功能也有了正式上线的报道。我就又打开网站，看看它现在到底做到了什么程度。

这次官网上已经能看到历史、数学和科学三个课程入口。数学下面有代数、几何及进一步拆分的单元；科学里也能看到生物、化学等主题。

数学内容按学科和单元组织，单元下面再拆成具体课题。

国内的国际教育学科从业者，很值得去看一下，尤其是它已经提供的这些课程。

我们需要留意的，是随着大模型生成内容的能力越来越强，单纯的教学内容供给正在发生什么变化。

历史课把场景做出来，数学课把过程展开

我先打开了一门关于工业革命的历史课。

它的呈现确实很直观。煤矿、炼钢、工厂这些场景通过生成的视频展开，配合英文讲解，把学生带进那个主题。

工业革命课程中的 AI 情境演示。

课程实际播放片段。

而且，它也在组织解释。打开章节，可以看到它把资源、劳动力、资本和技术等因素串起来，后面再讨论工业化的正负影响。

视频有场景，也有按主题组织的讲解路径。

这样的画面，对建立情境感是有帮助的。当然，生成出来的历史场景不能当成史料；画面漂亮，也不能替代对史实和解释的审查。

历史课也有测验。例如，讲到工业革命的影响时，它让学生把“商品更便宜”“交通更快捷”“危险的童工劳动”“拥挤、污染的城市”等选项，拖进正面或负面影响的分类里。

历史课的拖拽分类测验，要求学生区分工业革命的正面与负面影响。

单就教学内容的制作和呈现来说，这已经是一个很值得同行认真看的样子了。

数学课又是另一种思路。

我选了一门基础的两步方程课。它用运算过程来讲解：一个数先乘，再加，求解时如何把这些操作逐步撤回；同时用天平解释为什么等式两边需要同步操作。

它把运算顺序画出来，带着学生理解“撤回操作”的过程。

从逆运算流程转到等式平衡的实际播放过程。

让我觉得更有意思的，是接下来的练习。

面对 3t＋5＝20，它让学生把两张操作卡片排好顺序：先做什么，再做什么。

我特意把顺序放反，先选“等式两边除以3”，再选“等式两边减去5”。系统给出了错误提示，并解释：在这道逆运算排序题里，加5是后发生的操作，因此应该先撤回它。

把两张操作卡片排反后，系统给出错误提示，并允许继续问“为什么”。

再点“Why”，它进一步解释了为什么要按照相反的顺序撤回原来的操作。换成先减5、再除以3以后，系统确认了正确顺序。

改成正确顺序后，页面给出确认，并允许继续学习。

这就有点教学的意思了。讲解、可视化、操作和反馈，在同一个学习过程中发生。

就这次看过的片段而言，它已经值得老师作为课前自学、课后补缺的候选内容去考察。

但我的评价也只落在实际看过、操作过的部分：这道题的反馈对上了预设的学习目标，并不等于它已经能够准确理解学生所有类型的错误，或者判断所有不同的解题路径。

进一步的变化，是课程可以围绕需求生成

现成课程之外，这次更新更值得关注的是用户自主生成课程。

用户可以输入主题，说明自己已有的水平和想了解的具体方向，再由系统生成一门包含讲解、测验和 AI 辅导的互动课程。

自建课程功能上线时的公开界面，图源：芥末堆2026年9月7日报道。

这张界面里还有一个值得注意的区别：当时开放的是 AI 辅导型课程，沉浸式体验课仍显示为“Coming soon”。

不能把平台打磨的电影化历史课，与用户输入主题后生成的课程，直接当成同一种制作标准。

但“按需求生成一门课”这个方向本身，已经很有意义了。

过去，制作一门课程，通常要先判断有多少人需要它，再决定是否值得组织内容、制作课件和录制讲解。需求越具体，服务的人越少，制作成本就越难摊薄。

现在，课程内容开始可以围绕一个学生、一个知识缺口来组织。

比如，一个学生已经会计算，但就是不明白为什么这样操作；另一个学生恰恰相反，概念听懂了，到了变式题又不会用。他们需要的补充内容，原本就不应完全一样。

如果这类内容能按需生成，老师也可以把需求说得更具体：学生已经会什么，卡在哪里，这次需要补足什么。随着生成质量提高，我们就有机会把以前顾不上制作、或者不值得为少数学生单独制作的内容补出来。

教学内容的供给，会走向免费

看到这里，我更想提醒国内的国际教育学科从业者：去看一下这些课程，最好实际操作一下，再想想自己现在提供的价值，究竟落在哪一层。

我的判断是，随着大模型生成内容的能力越来越强，所有教育领域，包括我们这里讨论的国际教育学科，单纯内容的供给侧一定会走向免费。

一开始，可能只是解释一个概念、补充一个例子。接下来，连动态展示、练习和基础反馈，也可以一起被组织出来。能够生成的内容越完整，需求越具体，学生为了获得这部分内容而必须付出的价格，就越难维持。

而且，这个趋势可能很快就会变成我们实际面对的竞争环境。

如果一个老师的主要卖点，仍然是“我有一套课”“我能把这些知识讲一遍”，那么他需要尽早想一想：当同类内容可以被大量生成，甚至能够围绕学生的具体问题重新组织时，这部分优势还剩下多少？

老师可以在内容之上建立新的竞争力：判断学生究竟哪里没有理解，选取和审查适合他的内容，组织训练，并根据他的实际表现继续调整。AI 生成的内容，可以成为这个过程中的材料。

我们需要提前准备的，就是怎样把自己的专业能力与这些材料结合起来，而不是等到原来的内容优势已经缩水，再临时考虑还能提供什么。

认可上述观点的同行，可以从先了解 Gauth 已经做出来的课程开始。

未来，是被越来越便宜、越来越丰富的内容替代，还是在内容之上建立起与 AI 相辅相成的新竞争力，将决定我们在后面的行业变化里，还有多大的生存空间。

Gauth 课程入口：

www.gauth.com/course