知识|ai人工智能教育有哪些之三—— 评测学自适应教育_个性化|人工智能|评测|机构|

目前， ai人工智能教育正发展得如火如荼。国内不少企业纷纷转战教育行业，布局人工智能教育市场。
那么，目前国内相对成熟的ai人工智能教育产品有哪些呢？每个产品的具体背景和功能又是什么？
对此，笔者特意做了一次总结梳理。
本文即是总结国内10大ai人工智能教育系列文的第三篇，将从产品研发背景、产品功能、应用模式、应用优势等方面，总结介绍评测学ai自适应教育。

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2015年，评测学发布上市。
当时，虽然其公司爱易佰注册才3年时间，但从2005年开始，以其创始人刘劲松为主导的核心研发团队已开始先后与美国自适应教育产品EMATH、美国第二教育出版集团麦格劳·希尔、世界三大英语语言教学出版机构之一的麦克米合作，负责相关自适应产品的技术研发。
【知识|ai人工智能教育有哪些之三—— 评测学自适应教育】10年经验积累，经历沉淀，为评测学节省了不少研发时间，同时也赋予其诸多技术优势：与主流主流产品仅基于简单计算机规则的自适应不同，评测学真正实现了基于人工智能算法的自适应。
据悉，基于简单计算机规则的自适应是指由计算机来评估学生的能力水平，并推送相应的学习内容。这种技术往往只是根据学生做题的对错率得到简单的数据统计结果，缺乏科学性。
评测学基于人工智能算法的自适应，则是利用知识点的多维度进行全面评估，包括但不限于知识难度、解题速度、正确率等，评估结果更接近学生的真实水平，并随着学生的学习进程不断调整，做到为学生强化薄弱知识提供强有力的针对指导。
从而形成评测薄弱知识、推送学习资料、智能学习评价、调整教学策略的闭环教学流程。

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评测学可细分为学生端和教师端。
学生端平台可通过人工智能、大数据等智能技术模拟适合学生的教师，对学生进行个性化教学。
评测学的个性化教学与传统的分层个性化教学具有明显差别：
传统的分层个性化教学是将学习水平差不多的学生分为一类，进行统一教学，像我们比较熟悉的精英班、实验班、普通班的班型划分。
评测学的个性化教学则是针对每个学生的个体情况进行教学，实现的是一个学生一层，而非一类学生一层的个性化。
教师端平台则适用于教师备课、教学、组卷、布置作业、批改作业、学生评价等多个教学场景，解放教师重复性机械工作的时间，让教师有更多时间参与创造性工作。
将教师端与学生端联动，教师可监控班级学习情况、每个学生的学习情况，在不会大量占用教师时间的前提下，实现为每个学生布置不同的作业任务，做到因材施教。

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评测学的主要应用模式是与教培机构融合，发展“线上+线下”的融合化在线教育模式。
经过数年发展，评测学与线下机构的融合产物——评测学自适应学习中心，已经形成相对成熟的的教学流程。
①评测摸底
学前智能测试，找准薄弱知识，摸底学情，生成评测报告
②制定方案
针对个人薄弱知识，智能制定个性化学习方案，规划个性化学习路径
③导学导练
智能引导学生进入学习、练习、测试的系统学习程序，并推送难易适配学习资料
④评估效果
高效评估学习效果，智能调整学习内容，针对修复知识漏洞，实现因材施教
⑤老师辅导
线下教师制定学习计划、答疑解惑、监督学习习惯，高效学习双保险
⑥家校沟通
学习报告自动发送给家长，有助家长掌握孩子学习情况、形成良性家校沟通、增进家长信任。

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在教学上，已形成属于自己机构的明显优势：
?线上AI1对1教学+线下真人辅导，协同教学
?可跨学科、跨年级诊断学习问题，帮助学生全面修复知识漏洞
?针对学生的个性化问题教学，确保学生始终在强化薄弱知识
?动态评估学生学习效果，及时调整学习方案和学习内容
?AI老师不会流失，可保证学生学习的连续性
评测学与机构融合，打破机构“好老师师难寻、难留、难培养”的尴尬局面，同时打造一种“线上1对1教学+线下老师辅导”的教培新模式。
并且，平台提供的1对1教学具有较强的可复制性，能降低人工1对1教学的边际成本，从而实现在降低机构运营成本的基础上，提升机构的教学效率、教学特色及教学效果。

知识|ai人工智能教育有哪些之三—— 评测学自适应教育

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