AI時代，英語學習有沒有可能誕生創新的解決方案?
一直以來，“英語”領域天然是產品創新的沃土，創業者們從不同角度、不同的學習方式切入——不管是在線外教、分級閱讀APP、AI口語、閱讀營，亦是聽力機磨耳朵等硬件設備，僅是背單詞產品都有各類花式的定位。
多知了解到，兩年前從好未來離職的、前學而思網校總經理劉慶遜近日亮相，宣布推出AI情境學習系列產品：瓦拉星球，并即將全面首發首款產品：瓦拉英語。目前，該項目獲得了北極光創投、順為資本、好未來集團等1200萬美元的投資。
“瓦拉英語”是劉慶遜團隊研發、打磨了近兩年的產品，中間經歷了多次推倒重來。劉慶遜在接受多知訪談時表示，“瓦拉英語”已經達到了相對滿意的狀態。令他興奮的是，借助AI，“情境”式、千人千面的英語學習產品，團隊做出來了。他認為，這個產品在英語學習領域是革命性的。
簡單來說，瓦拉英語是一款針對劍橋英語體系的學習產品，目前上線的級別對標KET考試。瓦拉英語通過圖像+聲音+文字+動作等元素構建出真實情境，通過“瓦拉星球探險”的劇情，給KET中的每個單詞、句型賦予存在意義，有關聽、說、讀、寫的題目與故事情節是一體化的，孩子在沉浸的環境中自然習得英語。其中，所有劇情對話、題目生成和反饋都由AI大模型驅動。也就是說，瓦拉英語“以游戲技術構建沉浸式虛擬世界，用教育內核設計完整學習閉環”。
劉慶遜強調，瓦拉英語是一款教育內容產品，但不是“游戲化學習”產品。“我們是披著“游戲外衣”的課程，不是披著“教育外衣”的游戲。”
之所以采用沉浸式的CBL(context-based learning)情境學習法，他表示，“很多英語學習可能從記憶開始，背單詞、背課文，然后慢慢往應用靠攏。而瓦拉英語的理念是從應用開始，直接讓孩子在情境中用英語。”
01 實測：在AI+真實情境+劇情角色扮演的模式下學英語，感受如何?
瓦拉英語是原創的系統化的課程，其對標劍橋英語等級，貼合原版教材，同時又考慮了中國學生的學習習慣和認知水平，這在多知的體驗中有所感知。
對于為什么選擇劍橋英語體系?劉慶遜告訴多知：“一方面，很多中國孩子都在學習劍橋英語體系;另一方面，劍橋英語是世界最受認可的英語課程體系之一，方便未來全球化。”
值得注意的是，通過KET考試通常需要1500詞匯量，具備聽、說、讀、寫的能力。因此，在瓦拉英語完成闖關，需要具備一定的英語基礎。
瓦拉英語最先上線的是瓦拉2級(L2)，目標1年可以通關KET，共包含1654個核心詞匯、960個實用句型。
瓦拉英語構建了一個叫瓦拉星球的虛擬世界，這是人類發現的一個新的適合人類生存的星球，人類需要去開拓它，而孩子將以“天才少年”的身份參與星際探險。
多知邀請一位即將升三年級的小朋友共同體驗瓦拉英語L2“出發瓦拉”相關的5節情境課程，分別是：lesson1 “天外應召”，小朋友接收包裹，收拾行李，準備前往瓦拉星球探險;lesson2“摯友離別”，與好友告別，在機場辦理登機手續，托運;lesson3“新的友誼”，飛行途中認識新的朋友，自我介紹;lesson4“空中劫持”，太空海盜劫持飛船，緊急情況如何處理，聯系太空警察，化解危機;lesson5“偽裝疑云”，通過制作食物，根據線索找出隱藏的壞人……
在瓦拉英語學習，新用戶可以根據性別、年齡給自己設定一個角色，然后選擇課程。
每一節課都在沉浸的故事中進行，故事的介紹可以設置為自動播放或手動播放。以 Lesson 1為例，情境圍繞pick up、clean等單詞和“我叫XX”，“我今年幾歲”等句式展開。
第一關，接到去瓦拉星球的任務(對應的是詞匯與口語能力)——
風沙畫面中出現名叫Amy小女孩(小朋友設定的角色)，天氣惡劣，一架無人機在狂風中盤旋后落地，這時Amy需要“拾起”無人機，小朋友需要選擇相對應的詞匯。
無人機因風沙卡住了，Amy需要回到家里清潔無人機，這時題卡界面需要小朋友選出“清潔”這個單詞。
無人機重啟后告訴角色需要去瓦拉星球探險，需要確認身份，小朋友要用英語說出自己的姓名、年齡等信息。
確認身份信息后，Amy需要做什么呢?這時有一個虛擬大腦的角色Brainy出現了，她可以說是AI tutor(類似游戲中的NPC)，它是指引Amy打包行李、規劃出發時間和行程。
緊跟著，來到第二個任務，準備行李(對應的是詞匯與語法能力)——
去太空旅行需要什么?系統給出了清單，而這也是任務重所使用到的單詞。接下來的故事情節全部圍繞這些單詞展開，如找到行李箱、找衣服、找護照……
比如，Amy需要打包行李，需要裝上自己的衣服，找到護照……這些都是任務，有時候是需要根據單詞找到對應的物品，有時是需要選擇正確的單詞，有時是朗讀句子……可以說，將KET的聽、說、讀等技能巧妙地融入其中。
在執行任務的過程中，如果不懂還可以求助。以找出行李箱為例，如果看不懂“suitcase”這個單詞，還可以點擊左側的Brainy頭像，她可以給出中文解釋。
接下來是閱讀太空旅行的清單(對應的是閱讀理解能力)——
小朋友需要閱讀太空旅行的清單，根據短文的內容來解答題目，從而完成任務。
最后一個環節“與Ben告別”(對應的是口語對練)——
在出發之前，Amy想要跟自己的好朋友Ben告別，要表達出自己要離開，去瓦拉星球探險，自己會很想念Ben，系統會推薦相應的句式，鍛煉小朋友的口語表達。
這時，角色需要自己完成5個回合的對話，表達出相應的句子。如果不知道如何表達，也可以點擊左下角的懸浮按鈕求助。
通關后，還可以進行“知識回顧”，即“鞏固練習”環節，小朋友可以練習本節課所學到的單詞、短語和句子。可以看到，瓦拉英語希望通過構建“學-練”閉環，以達成更好的學習效果。
在“知識回顧”中，有根據漢語找到相應的句子，也有根據語音找到對應的單詞，還有根據句子進行口語表達，題目亦是對應KET的“聽、說、讀”能力。
體驗下來，每節課約25-30分鐘，每個知識點互動3-5次。劉慶遜提到，使用瓦拉英語，大概每周能學30個單詞，30 個句型，1個語法，1個發音。
多知體驗發現：
第一，在真實情境中沉浸式的學習是瓦拉英語最大的差異化，這款產品并沒有“老師”的角色，而是完全由故事驅動，孩子主動去探索。
第二，故事情節與任務是匹配的，一體化的，而不是割裂的狀態。每一節課都是一個劇情連貫的故事，隨著故事情節的演進，角色需要運用語言知識解決問題，而這些任務就是KET的相關知識點。
第三，在沉浸式情境中學習，扎根記憶，且有練習環節，形成“學-練”閉環。孩子通過與角色對話、完成各種任務，鍛煉口語表達和聽力理解能力;在鞏固練習環節，通過多樣化的練習方式，如單詞拼寫、語法填空、閱讀理解等，鍛煉讀寫能力，孩子喜歡這種輕松無壓力的學習方式。
第四，瓦拉英語已上線的L2內容瞄準的是有一定英語基礎的孩子，如果基礎薄弱，可能會有卡殼，完成的時間會延長;但據觀察，孩子即便不能完全理解，也被有趣的情境所吸引主動跟著學下去。
第五，AI技術融入情境中交互。如果孩子卡住了，AI則化身輔助工具，比如翻譯或給出例句。
據瓦拉英語團隊向多知反饋，現有版本還不是9月首發上市銷售的完整版本，接下來，瓦拉英語會更新每日課后練習，每個單元的知識模塊學習，KET真題模考，給家長的學習報告等，以實現最佳的學習效果。
02 風向變了：“孩子喜歡成為家長選擇產品的第一要素”
“家長現在選產品的第一要素變了，以前家長把學習效率當作第一考慮因素，現在更關注孩子是否喜歡。”劉慶遜發現，瓦拉英語的測試用戶中，86%的學生每日主動學習超30分鐘。
劉慶遜總結：“CBL情境學習法的吸引力來自能完好地實現知識意義建構。知識意義建構的關鍵點，是如何讓學生真實感受自己進入到了一個場景中，真實把自己投射到了一個故事情節中，真實產生了要運用知識解決問題的欲望。這是我們所認為的‘從場景到情景，再到情境’三種逐步遞進的教學方式。”
劉慶遜在訪談中解釋，真正的CBL情境式學習需要滿足三個層次：
場景：提供了如機場、餐廳等真實環境;
情景：在場景中融入故事情節，激發情感共鳴(如“參加機器人大賽”);
情境：身處其中的學習者主動參與互動，知識是解決問題的工具。
例如，在“機場值機”任務中，孩子必須用英語對話拿到登機牌，詞匯(boarding pass, passport)和句型(What’s your flight number?)自然習得。
同時，在瓦拉英語中，AI大模型是支撐情境化的重要條件，全部是基于孩子的情況的實時互動，如在口語對練環節，NPC會根據用戶回答的質量給出不同的回復。
而在其他的一些所謂的趣味化學習產品中，存在“假情境”的現象：
有產品只是加入了動畫，讓孩子被動接收信息，看別人的故事，沒有實際參與其中。
有產品套用一些IP，但只是用簡單的主題包裝單詞背誦、繪本閱讀、口語對話，劇情與學習意義脫節。
假情境孩子可能也會喜歡，但是知識吸收效率比較低，且孩子學了不會用;真情境則像母語習得的過程，孩子自然掌握“何時說、怎么說”，身臨其境練就母語級表達能力
值得一提的是，瓦拉英語的學習效率也通過數據得到了驗證。劉慶遜做了一個對比：與傳統培訓班相比，瓦拉英語每周同樣投入3小時，但孩子的聽說讀寫練習量“遠超其他產品”。例如，瓦拉英語一堂課包含30-40個互動題，外加AI根據孩子表現動態生成的鞏固練習。
瓦拉英語針對產品方面的打磨花費了近兩年的時間，中間也走過一些彎路。
2022年，劉慶遜還沒創業前曾帶團隊做過一款游戲化學習產品，同樣是沉浸式的環境，但是，沒有通過故事情節實現知識意義的建構與促進學生互動的動機，這就造成“知識點和學習互動是割裂的，這就沒辦法產生很好的效果”。
為此，在瓦拉英語，劉慶遜找來了游戲行業和動畫行業的胡陳辰來擔任聯合創始人，他是多結局單機RPG游戲“海姆達爾”的制作人、仙劍奇俠傳系列的策劃，還找來《圖騰領域》的總導演李文俊擔任瓦拉英語的總編劇，前勵步英語學科帶頭人張沄菥擔任瓦拉英語的教研負責人……在瓦拉英語課程的研發過程中，劇本由專業動畫編劇與教研團隊共同打磨，僅一個故事就優化了十余版。
有個有趣的小細節，在大模型時代，很多口語對練都是實時糾錯，但在瓦拉英語，并沒有實時糾錯。
這是因為“實時糾錯”在情境化學習當中不符合邏輯，劉慶遜說：“想象一下，兩個人在聊天時，一個人突然對另外一個人說‘你剛那句話語法錯了’。這會很奇怪!”孩子在瓦拉英語中學習，如果說錯系統立即糾錯，那么會瞬間破壞孩子好不容易建立的沉浸感。同時，這種實時糾錯也會讓孩子因為緊張而不敢開口，這與語言習得需要的“試錯勇氣”背道而馳。
劉慶遜告訴多知，口語對話功能迭代了四五次，最終放棄“實時糾錯”這種“尷尬”設計，轉而通過錯題本反饋。瓦拉英語將糾錯移至課后環節，貼近母語習得規律，先鼓勵孩子建立表達自信，再系統修正錯誤。
像在最后的對話環節，如果孩子最終結果不達標，AI tutor還會帶著用戶一句一句的重新輸出。
可以看到，在口語對話環節，瓦拉英語是有明確的要求，限定了要聊5個回合，且題型完全對標KET考試，分為“提問、回答、觀點陳述”三類。早在2023年9月，瓦拉英語就啟用大模型，但在口語對話的設計方式上，并沒有選擇完全開放的形式，因為“孩子瞎聊反而學不到東西”。
03 “內容為王，AI賦能”或是教育行業的未來
作為一個教育科技老兵，劉慶遜一路見證了在線教育的發展與變遷。在他看來，AI時代是屬于教育內容的時代。
劉慶遜向多知分析：“教育產品可分為三類，分別是工具、服務和內容。拍照搜題類產品代表工具類產品，解決單一問題;雙師直播大班課屬于服務類，本質是購買教師時間;而瓦拉英語要做的是用AI+CBL情境學習法進行內容層面的革命。”
實際上，CBL情境教學并非新概念，但傳統實現路徑成本高昂。劉慶遜在2022年做沉浸式學習產品難以持續有一個重要的外因是，當時沒有大模型，很多功能和想法難以落地。而現在，AI大模型的出現打破了這個僵局。
劉慶遜向多知介紹，瓦拉英語借助AI大模型實現以下幾個方面的突破：
一是，情境生成成本指數級下降。使用AI生圖、AI生聲音、AI生視頻來實現情境快速構建，如快速生成機場、露營等數百場景，支撐全年240節情境課的內容需求;
二是，互動真實性。通過大模型驅動的NPC(非玩家角色)，對話不再局限于預設選項，AI能基于上下文動態回應;
三是，AI變身腳手架。在學生任務完成過程中，通過AI提供的輔助工具(即左下角的懸浮按鈕)，成為學生遇到困難時隨時提供幫助的腳手架，相當于夠不著就幫著搭個梯子，先夠到再說，逐漸培養獨立能力。
四是，個性化教學閉環，嵌入式AI tutor實時監測學習行為(猶豫時長、錯誤模式)，自動生成針對性練習。未來，瓦拉英語會繼續迭代AI能力，AI會更像《鋼鐵俠》里面的賈維斯一樣陪伴，動態調整孩子的學習情況，根據孩子的薄弱點，AI會在課后生成專項練習題，從而能實現個性化學習。
瓦拉英語目前專注國內6-12歲市場，但劉慶遜對全球化充滿期待：“劍橋英語體系是全球通用的。”
眼下，瓦拉英語正在優化產品，讓AI融入得更自然;同時，完善課程體系，預計在2026年上線另外2個級別的課程。在劉慶遜看來，情境化學習充滿想象空間，未來十年，語言學習將全面情境化。
，“英語”領域天然是產品創新的沃土，創業者們從不同角度、不同的學習方式切入——不管是在線外教、分級閱讀APP、AI口語、閱讀營，亦是聽力機磨耳朵等硬件設備，僅是背單詞產品都有各類花式的定位。
多知了解到，兩年前從好未來離職的、前學而思網校總經理劉慶遜近日亮相，宣布推出AI情境學習系列產品：瓦拉星球，并即將全面首發首款產品：瓦拉英語。目前，該項目獲得了北極光創投、順為資本、好未來集團等1200萬美元的投資。
“瓦拉英語”是劉慶遜團隊研發、打磨了近兩年的產品，中間經歷了多次推倒重來。劉慶遜在接受多知訪談時表示，“瓦拉英語”已經達到了相對滿意的狀態。令他興奮的是，借助AI，“情境”式、千人千面的英語學習產品，團隊做出來了。他認為，這個產品在英語學習領域是革命性的。
簡單來說，瓦拉英語是一款針對劍橋英語體系的學習產品，目前上線的級別對標KET考試。瓦拉英語通過圖像+聲音+文字+動作等元素構建出真實情境，通過“瓦拉星球探險”的劇情，給KET中的每個單詞、句型賦予存在意義，有關聽、說、讀、寫的題目與故事情節是一體化的，孩子在沉浸的環境中自然習得英語。其中，所有劇情對話、題目生成和反饋都由AI大模型驅動。也就是說，瓦拉英語“以游戲技術構建沉浸式虛擬世界，用教育內核設計完整學習閉環”。
劉慶遜強調，瓦拉英語是一款教育內容產品，但不是“游戲化學習”產品。“我們是披著“游戲外衣”的課程，不是披著“教育外衣”的游戲。”
之所以采用沉浸式的CBL(context-based learning)情境學習法，他表示，“很多英語學習可能從記憶開始，背單詞、背課文，然后慢慢往應用靠攏。而瓦拉英語的理念是從應用開始，直接讓孩子在情境中用英語。”
01 實測：在AI+真實情境+劇情角色扮演的模式下學英語，感受如何?
瓦拉英語是原創的系統化的課程，其對標劍橋英語等級，貼合原版教材，同時又考慮了中國學生的學習習慣和認知水平，這在多知的體驗中有所感知。
對于為什么選擇劍橋英語體系?劉慶遜告訴多知：“一方面，很多中國孩子都在學習劍橋英語體系;另一方面，劍橋英語是世界最受認可的英語課程體系之一，方便未來全球化。”
值得注意的是，通過KET考試通常需要1500詞匯量，具備聽、說、讀、寫的能力。因此，在瓦拉英語完成闖關，需要具備一定的英語基礎。
瓦拉英語最先上線的是瓦拉2級(L2)，目標1年可以通關KET，共包含1654個核心詞匯、960個實用句型。
瓦拉英語構建了一個叫瓦拉星球的虛擬世界，這是人類發現的一個新的適合人類生存的星球，人類需要去開拓它，而孩子將以“天才少年”的身份參與星際探險。
多知邀請一位即將升三年級的小朋友共同體驗瓦拉英語L2“出發瓦拉”相關的5節情境課程，分別是：lesson1 “天外應召”，小朋友接收包裹，收拾行李，準備前往瓦拉星球探險;lesson2“摯友離別”，與好友告別，在機場辦理登機手續，托運;lesson3“新的友誼”，飛行途中認識新的朋友，自我介紹;lesson4“空中劫持”，太空海盜劫持飛船，緊急情況如何處理，聯系太空警察，化解危機;lesson5“偽裝疑云”，通過制作食物，根據線索找出隱藏的壞人……
在瓦拉英語學習，新用戶可以根據性別、年齡給自己設定一個角色，然后選擇課程。
每一節課都在沉浸的故事中進行，故事的介紹可以設置為自動播放或手動播放。以 Lesson 1為例，情境圍繞pick up、clean等單詞和“我叫XX”，“我今年幾歲”等句式展開。
第一關，接到去瓦拉星球的任務(對應的是詞匯與口語能力)——
風沙畫面中出現名叫Amy小女孩(小朋友設定的角色)，天氣惡劣，一架無人機在狂風中盤旋后落地，這時Amy需要“拾起”無人機，小朋友需要選擇相對應的詞匯。
無人機因風沙卡住了，Amy需要回到家里清潔無人機，這時題卡界面需要小朋友選出“清潔”這個單詞。
無人機重啟后告訴角色需要去瓦拉星球探險，需要確認身份，小朋友要用英語說出自己的姓名、年齡等信息。
確認身份信息后，Amy需要做什么呢?這時有一個虛擬大腦的角色Brainy出現了，她可以說是AI tutor(類似游戲中的NPC)，它是指引Amy打包行李、規劃出發時間和行程。
緊跟著，來到第二個任務，準備行李(對應的是詞匯與語法能力)——
去太空旅行需要什么?系統給出了清單，而這也是任務重所使用到的單詞。接下來的故事情節全部圍繞這些單詞展開，如找到行李箱、找衣服、找護照……
比如，Amy需要打包行李，需要裝上自己的衣服，找到護照……這些都是任務，有時候是需要根據單詞找到對應的物品，有時是需要選擇正確的單詞，有時是朗讀句子……可以說，將KET的聽、說、讀等技能巧妙地融入其中。
在執行任務的過程中，如果不懂還可以求助。以找出行李箱為例，如果看不懂“suitcase”這個單詞，還可以點擊左側的Brainy頭像，她可以給出中文解釋。
接下來是閱讀太空旅行的清單(對應的是閱讀理解能力)——
小朋友需要閱讀太空旅行的清單，根據短文的內容來解答題目，從而完成任務。
最后一個環節“與Ben告別”(對應的是口語對練)——
在出發之前，Amy想要跟自己的好朋友Ben告別，要表達出自己要離開，去瓦拉星球探險，自己會很想念Ben，系統會推薦相應的句式，鍛煉小朋友的口語表達。
這時，角色需要自己完成5個回合的對話，表達出相應的句子。如果不知道如何表達，也可以點擊左下角的懸浮按鈕求助。
通關后，還可以進行“知識回顧”，即“鞏固練習”環節，小朋友可以練習本節課所學到的單詞、短語和句子。可以看到，瓦拉英語希望通過構建“學-練”閉環，以達成更好的學習效果。
在“知識回顧”中，有根據漢語找到相應的句子，也有根據語音找到對應的單詞，還有根據句子進行口語表達，題目亦是對應KET的“聽、說、讀”能力。
體驗下來，每節課約25-30分鐘，每個知識點互動3-5次。劉慶遜提到，使用瓦拉英語，大概每周能學30個單詞，30 個句型，1個語法，1個發音。
多知體驗發現：
第一，在真實情境中沉浸式的學習是瓦拉英語最大的差異化，這款產品并沒有“老師”的角色，而是完全由故事驅動，孩子主動去探索。
第二，故事情節與任務是匹配的，一體化的，而不是割裂的狀態。每一節課都是一個劇情連貫的故事，隨著故事情節的演進，角色需要運用語言知識解決問題，而這些任務就是KET的相關知識點。
第三，在沉浸式情境中學習，扎根記憶，且有練習環節，形成“學-練”閉環。孩子通過與角色對話、完成各種任務，鍛煉口語表達和聽力理解能力;在鞏固練習環節，通過多樣化的練習方式，如單詞拼寫、語法填空、閱讀理解等，鍛煉讀寫能力，孩子喜歡這種輕松無壓力的學習方式。
第四，瓦拉英語已上線的L2內容瞄準的是有一定英語基礎的孩子，如果基礎薄弱，可能會有卡殼，完成的時間會延長;但據觀察，孩子即便不能完全理解，也被有趣的情境所吸引主動跟著學下去。
第五，AI技術融入情境中交互。如果孩子卡住了，AI則化身輔助工具，比如翻譯或給出例句。
據瓦拉英語團隊向多知反饋，現有版本還不是9月首發上市銷售的完整版本，接下來，瓦拉英語會更新每日課后練習，每個單元的知識模塊學習，KET真題模考，給家長的學習報告等，以實現最佳的學習效果。
02 風向變了：“孩子喜歡成為家長選擇產品的第一要素”
“家長現在選產品的第一要素變了，以前家長把學習效率當作第一考慮因素，現在更關注孩子是否喜歡。”劉慶遜發現，瓦拉英語的測試用戶中，86%的學生每日主動學習超30分鐘。
劉慶遜總結：“CBL情境學習法的吸引力來自能完好地實現知識意義建構。知識意義建構的關鍵點，是如何讓學生真實感受自己進入到了一個場景中，真實把自己投射到了一個故事情節中，真實產生了要運用知識解決問題的欲望。這是我們所認為的‘從場景到情景，再到情境’三種逐步遞進的教學方式。”
劉慶遜在訪談中解釋，真正的CBL情境式學習需要滿足三個層次：
場景：提供了如機場、餐廳等真實環境;
情景：在場景中融入故事情節，激發情感共鳴(如“參加機器人大賽”);
情境：身處其中的學習者主動參與互動，知識是解決問題的工具。
例如，在“機場值機”任務中，孩子必須用英語對話拿到登機牌，詞匯(boarding pass, passport)和句型(What’s your flight number?)自然習得。
同時，在瓦拉英語中，AI大模型是支撐情境化的重要條件，全部是基于孩子的情況的實時互動，如在口語對練環節，NPC會根據用戶回答的質量給出不同的回復。
而在其他的一些所謂的趣味化學習產品中，存在“假情境”的現象：
有產品只是加入了動畫，讓孩子被動接收信息，看別人的故事，沒有實際參與其中。
有產品套用一些IP，但只是用簡單的主題包裝單詞背誦、繪本閱讀、口語對話，劇情與學習意義脫節。
假情境孩子可能也會喜歡，但是知識吸收效率比較低，且孩子學了不會用;真情境則像母語習得的過程，孩子自然掌握“何時說、怎么說”，身臨其境練就母語級表達能力
值得一提的是，瓦拉英語的學習效率也通過數據得到了驗證。劉慶遜做了一個對比：與傳統培訓班相比，瓦拉英語每周同樣投入3小時，但孩子的聽說讀寫練習量“遠超其他產品”。例如，瓦拉英語一堂課包含30-40個互動題，外加AI根據孩子表現動態生成的鞏固練習。
瓦拉英語針對產品方面的打磨花費了近兩年的時間，中間也走過一些彎路。
2022年，劉慶遜還沒創業前曾帶團隊做過一款游戲化學習產品，同樣是沉浸式的環境，但是，沒有通過故事情節實現知識意義的建構與促進學生互動的動機，這就造成“知識點和學習互動是割裂的，這就沒辦法產生很好的效果”。
為此，在瓦拉英語，劉慶遜找來了游戲行業和動畫行業的胡陳辰來擔任聯合創始人，他是多結局單機RPG游戲“海姆達爾”的制作人、仙劍奇俠傳系列的策劃，還找來《圖騰領域》的總導演李文俊擔任瓦拉英語的總編劇，前勵步英語學科帶頭人張沄菥擔任瓦拉英語的教研負責人……在瓦拉英語課程的研發過程中，劇本由專業動畫編劇與教研團隊共同打磨，僅一個故事就優化了十余版。
有個有趣的小細節，在大模型時代，很多口語對練都是實時糾錯，但在瓦拉英語，并沒有實時糾錯。
這是因為“實時糾錯”在情境化學習當中不符合邏輯，劉慶遜說：“想象一下，兩個人在聊天時，一個人突然對另外一個人說‘你剛那句話語法錯了’。這會很奇怪!”孩子在瓦拉英語中學習，如果說錯系統立即糾錯，那么會瞬間破壞孩子好不容易建立的沉浸感。同時，這種實時糾錯也會讓孩子因為緊張而不敢開口，這與語言習得需要的“試錯勇氣”背道而馳。
劉慶遜告訴多知，口語對話功能迭代了四五次，最終放棄“實時糾錯”這種“尷尬”設計，轉而通過錯題本反饋。瓦拉英語將糾錯移至課后環節，貼近母語習得規律，先鼓勵孩子建立表達自信，再系統修正錯誤。
像在最后的對話環節，如果孩子最終結果不達標，AI tutor還會帶著用戶一句一句的重新輸出。
可以看到，在口語對話環節，瓦拉英語是有明確的要求，限定了要聊5個回合，且題型完全對標KET考試，分為“提問、回答、觀點陳述”三類。早在2023年9月，瓦拉英語就啟用大模型，但在口語對話的設計方式上，并沒有選擇完全開放的形式，因為“孩子瞎聊反而學不到東西”。
03 “內容為王，AI賦能”或是教育行業的未來
作為一個教育科技老兵，劉慶遜一路見證了在線教育的發展與變遷。在他看來，AI時代是屬于教育內容的時代。
劉慶遜向多知分析：“教育產品可分為三類，分別是工具、服務和內容。拍照搜題類產品代表工具類產品，解決單一問題;雙師直播大班課屬于服務類，本質是購買教師時間;而瓦拉英語要做的是用AI+CBL情境學習法進行內容層面的革命。”
實際上，CBL情境教學并非新概念，但傳統實現路徑成本高昂。劉慶遜在2022年做沉浸式學習產品難以持續有一個重要的外因是，當時沒有大模型，很多功能和想法難以落地。而現在，AI大模型的出現打破了這個僵局。
劉慶遜向多知介紹，瓦拉英語借助AI大模型實現以下幾個方面的突破：
一是，情境生成成本指數級下降。使用AI生圖、AI生聲音、AI生視頻來實現情境快速構建，如快速生成機場、露營等數百場景，支撐全年240節情境課的內容需求;
二是，互動真實性。通過大模型驅動的NPC(非玩家角色)，對話不再局限于預設選項，AI能基于上下文動態回應;
三是，AI變身腳手架。在學生任務完成過程中，通過AI提供的輔助工具(即左下角的懸浮按鈕)，成為學生遇到困難時隨時提供幫助的腳手架，相當于夠不著就幫著搭個梯子，先夠到再說，逐漸培養獨立能力。
四是，個性化教學閉環，嵌入式AI tutor實時監測學習行為(猶豫時長、錯誤模式)，自動生成針對性練習。未來，瓦拉英語會繼續迭代AI能力，AI會更像《鋼鐵俠》里面的賈維斯一樣陪伴，動態調整孩子的學習情況，根據孩子的薄弱點，AI會在課后生成專項練習題，從而能實現個性化學習。
瓦拉英語目前專注國內6-12歲市場，但劉慶遜對全球化充滿期待：“劍橋英語體系是全球通用的。”
眼下，瓦拉英語正在優化產品，讓AI融入得更自然;同時，完善課程體系，預計在2026年上線另外2個級別的課程。在劉慶遜看來，情境化學習充滿想象空間，未來十年，語言學習將全面情境化。
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