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教育|腾讯教育翟东海：AI技术升级后，课后延时服务的创新实践| OpenTalk( 四 )


基于体育考评的AI ， 我们现在做了针对考试级别AI的训练 ， 同样无论是考试、教学还是家庭场景 ， 都有相应的解决方案 。 能够全面地满足学校在考评、教学、日常测练方面的需求 。
整体来说 ， 腾讯着力在结合我们核心的产品和技术优势 ， 为教育打造三个技术基座 ， 一个是教育考评AI基座 ， 一个是精准教学AI基座 ， 还有云音视频AI基座 ， 我们在这三个基座上做了一些产品 ， 也跟业内资深的合作伙伴一起提供了相应场景解决方案 。 这些解决方案在课后延时服务领域有很好的落地应用效果 ， 能满足课后服务需求 。
同样 ， 我们希望在这三个技术底座上 ， 不断结合生态伙伴的能力 ， 能满足并服务好学校更多应用场景的需求 ， 最终一起面向行业打造云+AI的教育生态链 。
今天的分享就是这些 ， 谢谢 。
Q&A
问：刚才看到您的分享提到了作业批改 ， 在很多相关教学产品中对于选择题有比较好的批改方式 ， 但是没有帮助老师们更高效的减少负担 ， 初中或者高中有没有什么相应解决方案吗?
翟东海：这是行业面临的难题 ， 目前我们能够推向市场、已经做到应用级别的还是在小学的语数英三科批改上 。 特别是对数学批改支持准确率非常高 ， 应该是业内最高的水平 。 英语跟语文 ， 客观题以及部分主观题目 ， 以及小学英语作文跟语文作文 ， 我们现在也是达到应用级的水平 。
【教育|腾讯教育翟东海：AI技术升级后，课后延时服务的创新实践| OpenTalk】到了初中以上的阶段 ， 我们公司内一批科学家也在做努力的探索 ， 还是在当成一个业内的难题在攻克 。
问：有两个问题 ， 很多学校省市 ， 甚至一个地区内不同的学校 ， 一个学校不同的班级不同的进度和教学难易程度都不一样 ， 怎么咱们通过AI去实现 ， 从一个时间点 ， 不同的学校的异同 ， 比如一个学生成绩好 ， 推送一些老师没有教过的题?
翟东海：这里有两个逻辑 ， 一个是自适应学习的逻辑 ， 就是通过对学生作业数据、学习数据的采集 ， 通过他做错的题目 ， 然后结合知识图谱给他推送相似题、进阶题 ， 这是自适应学习的逻辑 。
这和我们设计的分层作业、个性化作业的逻辑还不完全相同 。 分层作业、个性化作业还是老师主导的一个逻辑 ， 还是需要老师布置的 ， 不是自动推送的 ， 老师可能会根据班级里学生学习的情况 ， 会把学生分成若干个组 ， 然后利用我们这套精准教学系统中的标准题库或是校本题库 ， 根据AI生成的题目难度、知识点标签 ， 快速的针对这个学生组一套作业 。 然后下发给他 。
问：或者上课的时候有平板上试题讲解 ， 是AI讲 ， 不是老师讲 ， 老师讲学生会听 ， AI讲的话 ， 点一下我在播但是我可能玩儿别的了 。

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