Tyler Welby oli 19-vuotias King's College Londonin opiskelija, kun hän alkoi rakentaa MathaMentoria.
Tuote on AI-pohjainen matematiikkatutor, joka pyrkii mukautumaan opiskelijan taitotasoon ja etenemiseen.
Welbyn lähtökohta oli henkilökohtainen.
Hän oli itse aiemmin kamppaillut matematiikan kanssa ja myöhemmin oppinut pitämään siitä.
Hän halusi rakentaa järjestelmän, joka pystyy selittämään saman asian eri tavalla eri oppilaille.
## Ei vain chatbotti
MathaMentor ei pyri olemaan yleinen chat-palvelu, johon kirjoitetaan matematiikkakysymys.
The Timesin mukaan järjestelmä käyttää personoituja oppitunteja, vuorovaikutteisia tehtäviä ja mukautuvaa opetusta.
Opiskelija voi valita tutorille avatarin.
Järjestelmä seuraa vastauksia ja yrittää päätellä, missä kohdassa ymmärrys katkeaa.
Opettajalle voidaan puolestaan näyttää palautetta opiskelijan etenemisestä.
Tämä tekee tuotteesta sekä opiskelijan että koulun työkalun.
## Ongelma on suuri
Britanniassa suuri osa opiskelijoista ei saavuta GCSE-matematiikassa toivottua tasoa.
Welby näki mahdollisuuden käyttää AI:ta henkilökohtaisen opetuksen skaalaamiseen.
Yksityinen matematiikkaopettaja voi olla tehokas, mutta kaikilla perheillä ei ole siihen varaa.
Ohjelmiston avulla yksi järjestelmä voi auttaa suurta määrää opiskelijoita samaan aikaan.
Tässä on edtech-AI:n lupaus.
Se ei välttämättä korvaa opettajaa.
Se voi antaa lisäaikaa ja yksilöllisiä selityksiä tilanteessa, jossa opettajalla on luokassa 25 tai 30 oppilasta.
## 135 000 puntaa alkuvaiheen rahoitusta
The Times kertoi Welbyn keränneen 135 000 puntaa enkelisijoittajilta MathaMentorin rakentamiseen.
19-vuotiaalle opiskelijalle summa on huomattava.
Mutta rahoitus ei vielä ole liiketoiminnan onnistuminen.
Se antaa tiimille aikaa rakentaa, palkata osaajia ja testata tuotetta.
Tärkeämpi testi on se, käyttävätkö koulut ja opiskelijat tuotetta oikeasti.
## Pilotit kouluissa
Syksyllä 2026 MathaMentor oli The Timesin mukaan pilotissa tai menossa pilottiin jopa kymmenessä koulussa.
Welby kertoi tavoitteekseen paljon laajemman koulukäytön.
Tällainen koulupilotti on edtechissä erittäin tärkeä.
Kuluttaja voi kokeilla appia viisi minuuttia ja poistaa sen.
Koulussa tuotteen pitää toimia opettajan arjessa, tietoturvassa, aikatauluissa ja opetussuunnitelmassa.
Jos työkalu lisää opettajan työmäärää, sitä ei käytetä pitkään.
## Mikä on AI:n oikea rooli?
MathaMentorin kiinnostavin kysymys ei ole, pystyykö AI ratkaisemaan yhtälön.
Kielimallit osaavat jo paljon matematiikkaa.
Vaikeampi kysymys on pedagoginen: osaako järjestelmä huomata, miksi opiskelija tekee virheen?
Jos oppilas sekoittaa esimerkiksi murtoluvut tai negatiiviset luvut, pelkkä oikean vastauksen näyttäminen ei auta.
Hyvän tutorin pitää tunnistaa väärä ajatus ja selittää juuri se.
Tässä on tuotteen mahdollinen kilpailuetu.
## Nuori perustaja tuntee käyttäjän läheltä
Welby on hyvin lähellä kohderyhmää.
Hän ei ole rakentamassa koulutuotetta 30 vuoden etäisyydeltä omista opiskeluvuosistaan.
Hän tuntee nykyiset digityökalut ja sen, miten nuoret opiskelijat niitä käyttävät.
Tämä voi olla etu käyttöliittymän, motivaation ja viestinnän suunnittelussa.
Samalla koulumarkkina vaatii kokeneita opettajia ja pedagogeja ympärille.
Nuoruus ei korvaa domain-osaamista.
## MathaMentor haluaa laajentua muualle
Welby on puhunut mahdollisuudesta laajentaa järjestelmää myöhemmin muihin aineisiin.
Tämä on luonnollinen SaaS-strategia.
Aloita yhdestä tarkasta ongelmasta.
Matematiikka on hyvä lähtökohta, koska oppimistulosta voidaan mitata suhteellisen selkeästi.
Jos malli toimii, sama personointimoottori voidaan ehkä soveltaa esimerkiksi talouteen tai muihin aineisiin.
## Mitä tästä kannattaa oppia?
Ensimmäinen oppi on aloittaa ongelmasta, jonka olet itse kokenut.
Welby tiesi, miltä matematiikan kanssa kamppailu tuntuu.
Toinen oppi on tehdä AI:sta tuote eikä demo.
Koulu ei maksa siitä, että chatbot osaa vastata kysymyksiin.
Se maksaa, jos opiskelija oppii paremmin tai opettajan työ helpottuu.
Kolmas oppi on pilotointi.
Kymmenen koulua antaa paljon parempaa tietoa kuin suuri joukko satunnaisia verkkokäyttäjiä.
Neljäs oppi on tarkka ensimmäinen niche.
“AI opetukseen” on liian laaja idea.
“AI matematiikkatutor GCSE-opiskelijoille” on jo oikea tuote.
## Rakentajan käytännön oppi
Ensimmäisessä vaiheessa tärkeintä ei ole täydellinen tuote vaan yksi toimiva todiste. Jos joku käyttää tuotetta toisen kerran vapaaehtoisesti, kertoo siitä kaverille tai maksaa siitä, perustaja oppii paljon enemmän kuin pitkästä suunnittelusta.
Nuoren rakentajan etu on, että ensimmäisen version voi tehdä hyvin pienellä tiimillä. Kun käyttöä alkaa syntyä, seuraava ominaisuus voidaan valita oikean datan eikä arvauksen perusteella.
## Rakentajan käytännön oppi
Ensimmäisessä vaiheessa tärkeintä ei ole täydellinen tuote vaan yksi toimiva todiste. Jos joku käyttää tuotetta toisen kerran vapaaehtoisesti, kertoo siitä kaverille tai maksaa siitä, perustaja oppii paljon enemmän kuin pitkästä suunnittelusta.
Nuoren rakentajan etu on, että ensimmäisen version voi tehdä hyvin pienellä tiimillä. Kun käyttöä alkaa syntyä, seuraava ominaisuus voidaan valita oikean datan eikä arvauksen perusteella.
## Rakentajan käytännön oppi
Ensimmäisessä vaiheessa tärkeintä ei ole täydellinen tuote vaan yksi toimiva todiste. Jos joku käyttää tuotetta toisen kerran vapaaehtoisesti, kertoo siitä kaverille tai maksaa siitä, perustaja oppii paljon enemmän kuin pitkästä suunnittelusta.
Nuoren rakentajan etu on, että ensimmäisen version voi tehdä hyvin pienellä tiimillä. Kun käyttöä alkaa syntyä, seuraava ominaisuus voidaan valita oikean datan eikä arvauksen perusteella.
## Rakentajan käytännön oppi
Ensimmäisessä vaiheessa tärkeintä ei ole täydellinen tuote vaan yksi toimiva todiste. Jos joku käyttää tuotetta toisen kerran vapaaehtoisesti, kertoo siitä kaverille tai maksaa siitä, perustaja oppii paljon enemmän kuin pitkästä suunnittelusta.
Nuoren rakentajan etu on, että ensimmäisen version voi tehdä hyvin pienellä tiimillä. Kun käyttöä alkaa syntyä, seuraava ominaisuus voidaan valita oikean datan eikä arvauksen perusteella.