您的位置:主页 > BIKE评测 > 评测学 AI智能自适教育 打破传统培训行业

评测学 AI智能自适教育 打破传统培训行业

来源:未知 发布时间:2020-06-05 22:41 浏览次数:

  的学习方式带给全世界每一个孩子。让中小学生随时随地都有一个适合的智能老师在指导他(她)学习!它能挖掘学生的学习潜力,激发学生的学习兴趣,规划学生的学习路径,提高学习效率,突破了目前“个性化”教学实践的瓶颈。

  通过云计算、大数据处理技术对学生的学习进度和知识点掌握程度进行分析,科学的预测和规划学生的学习路径,并提供专业化、个性化的辅导,告别依靠经验模式!

  快速、高效的对学生当前的学习情况进行分析诊断,全面扫描学生知识漏洞,第一时间发现学生没有完全掌握的知识点

  评测报告该报告学生端、教师端都能看见,所有报告都可以通过教师端调取(记录学生所有学习成长轨迹)。

  边学边练量身定制,自动选择最高效的学习路径,系统推送相应的教学视频或解析讲解,追踪学习路径,确保学生不做无用功

  知识掌握程度状态评估主要优势在于深度挖掘知识点、记忆曲线、针对过程进行评估、知识分类与认知过程

  ②智能化测评:先行测试+测试报告,测试A+拓展学习,测试A系统自动批改,后会生成测试A作业报告+测试A评测报告。测试A作业报告,每道题都有知识点和试题解析,让学生一做完测试就能清楚的了解,当测试结果达到85分以上,系统将会自动推送出测试B的试卷,测试B的试卷难度就相对大了很多。

  先行测试学苗可能几道题目就检测出许多知识漏洞,高效学习将要攻克的内容很多,学霸或许可能几道题就测出全部掌握,直接晋级竞赛拓展。

  ③个性化辅导:知识点视频,高效学习根据先行测试结果推送基础视频或巩固视频。名师视频妙趣横生。有名师知识点讲解,帮助理解和记忆

  智能化测评与个性化辅导环环相扣,先行测试智能化测评决定了测试A的个性化辅导,测试A同时也是智能化测评,决定了测试B的个性化辅导,测试A和B既是学习,又是练习。

  动态测评,边学边练,通过真实数据来说明孩子知识点是否掌握。并按每个孩子对知识点掌握的程度不同,给予相对应的知识点夯实补强。不给予题海练习。减轻学生盲目学习。老师还通过教师端能够精准的了解到每个孩子时时的学习进度,并给予最精准的辅导。

  通过系统运算精确定位学生的薄弱知识点,并按薄弱知识点的先后逻辑关系给予最精确的知识点补强。每个孩子学习过程都不相同,故从而是为每一个孩子定制自己的学习计划。

  为教师助力:智能布置作业、智能批改分析、真正做到哪里不会讲哪里 帮助课前备课 帮助课中监管 帮助课堂激励 帮助课后反馈

  精准定位。我们会先对学生做一个拆分到“纳米级”的知识点的全面扫描,比如学生对连词的理解有问题,我们会具象到他是对定语从句中的连词不理解。人工智能教学建立在大数据和机器算法上,我们的系统已经把各地中考所有的知识点考点进行拆分和纳米级细化,相当于系统里已经有了一张很大的知识网,学生进入到我们的系统学习的时候,我们的智能系统通过知识点扫描能很快速的找到孩子薄弱的知识点,系统就像一个大脑透视仪一样,但凡发现薄弱点马上暴露出来,并且记录相关的数据,为孩子的学习路径规划以及老师后期的教学做好数据记录。因为中考中各科的知识点纳米级细分后将近有一千多个小点,各个知识点之间的关系错综复杂,孩子很难记住各个知识点,更难记住1000多个知识点的关联性以及到底出现哪些细微的点上出现了问题,但我们通过机器算法能很快速的分析和定位出来孩子的薄弱知识点,孩子的问题明确化后,咱们学起来才会事半功倍。妈妈,您不知道您有没过这样的体验,很多家长给孩子补课的时候,老师会询问家长孩子哪里不好,到底想补什么,可能家长会告诉老师,我们家孩子的阅读不好、作文不好,阅读里面分记叙文议论文说明文,说明文分为说明内容说明方法,说明顺序,说明方法里还有举例子列数字打比方等等,究竟孩子在哪个小点出现了问题?我们不得而知,其实作为老师来说,如果家长给的是一个非常宽泛的方向,补习的时候就很尴尬了,意味着我要把很多大的板块从头到尾给孩子学一遍,但孩子的时间和注意力都是有限的,而且有的知识点是会的根本不需要学,如果不明确飞昂想就去补习是非常恐怖的,因为我会把所有点的让你都学一遍。就像咱们去医院看病,一个小小的感冒都分为清感冒,重感冒,流行感冒,病毒冒等等,可能有的感冒喝点开水就好了,有的感冒需要吃药挂水,有的甚至需要住院,所以去医院我们需要做专业的检查,确定了具体的病因之后才能对症下药,但是如果你只知道自己是感冒,没有确定具体原因就一直喝开水,很显然是不行的。

  我们会给学生设计一个个性化的学习路径。比如一个考50分的孩子,可能他到学期末也学不完所有的知识点,因为他不可能考到100分。那么我们就会给他设置一个从50分考到70分的路径,并且同样是考50分的孩子每个人的路径也可能完全不同。我们通过人工智能的大数据和计算法定位出孩子的知识点漏洞之后,我们就明确了孩子学习的方向。孩子究竟缺在什么地方,我们就补什么地方,而且每个知识薄弱点他的薄弱程度都是不一样的,所以我们在规划学习路径的时候也不一样。

  我们会把孩子的薄弱知识点进行量化分级,比如说某个知识点孩子掌握率只有30%,那么可能这个时候我们给他推送的是一些基础性的知识点学习,如果他的知识点掌握程度达到了90%,可能就不需要给他推送特别基础的内容了,给到他的就是拓展拔高。那如果孩子的知识点已经完全掌握了,那这个知识点我就不需要重复性的去讲解,通过知识点的量化分级,我们能最大化的匹配适应的学习内容。

  第二,知识点的差异化学习,因为每个学生对于知识点的吸收程度个时间都是不一样的。在我们的系统中,同一个知识点,最快的孩子可能只需要30秒就能完成,但最慢的孩子可能需要3600秒,但是在传统的可课堂中,不管是什么样的孩子,都是一节课45分钟线性的去学习,对于一个学习速度快的孩子来说,这是很痛苦的,因为10分钟就能学完,剩下的30分钟是在煎熬,效率大打折扣;对于一个速度慢的孩子来说也很痛苦,可能一节课结束还没听懂,老师就讲下一个知识点了。但在我们的系统通过数据和机器算去测算不同孩子的学习速度,不同孩子对于同一个知识点的吸收程度是什么样子的,甚至会去通过分析这个孩子到底是几何思维是代数思维,还是是函数思维,找到孩子的学习偏好,我们就能取长补短,因地制宜的规划更个性化的学习路径。

  各个科目它知识点之间的内在联系是非常紧密的,不同知识点之间的关联性也是错综复杂。很多孩子当下某个知识点的缺失,可能是因为前面某个知识点的学习不到位,导致现在没有完全掌握。

  举个例子,九年级数学中有一个知识点二次函数,有些同学说二次函数不会,可能老师给就给他拼命的补二次函数的性质,图像等等的内容,但是发现有部分同学学了一段时间二次函数后,这个知识点还是不会。其实原因很简单,因为二次函数跟八年级的一次函数,跟七年级的代数式都是有联系的,可能这个学生二次函数不会,有30%是落在了九年级二次函数这个知识点,有40%是落在了八年级的一次函数,还有30%的是落在了初一的代数式。如果没有把错误知识点之间的关联性找到,没有把错因进行追根溯源式的分析,很难全面的找到孩子的问题所在,补习的时候就很难补上去。这就好比是咱们盖房子,比如一栋房子在出现建筑问题的时候,还没找到问题所在,你拼命的去把它楼顶的墙砖进行加固,但是没有发现楼层的中间墙体有破裂,包括地基部分也有倾斜,一味的补顶层是没有意义的,房子最终还是会倒,对吗?

  所以在我们人工智能的系统中,会先通过大数据和机器算法找到孩子的问题所在,追根溯源地把所有关联的知识点都找到,从易到难,先帮他把初一那30%薄弱点补齐,然后再帮他把初二那40%的知识点补足,最后再把初三那30%的知识点再帮全部夯实,那么经过逐步递增的体系化学习之后,孩子的薄弱点会学的更快更全面。这是咱们人工智能教学的一个特点——知识点的追根溯源学习,但凡一个知识点存在前序后延性的关系,我们在帮孩子分析的时候,会分析各个知识点之间的关联性,从而真正做到因才施教。