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K12在线教育作业帮如何用技术做到因材施

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来源: 作者: 2019-04-17 18:31:14

大多数教育平台只解决了老师与学生的连接问题,而作业帮和KnewTon为代表的个性化教育则通过技术驱动传统教育模式的革新,将孔子的因材施教这1教育理念做到极致。

作业帮的自适应教育之路

自适应教育模式的精髓是根据学习者的实际情况,量身推荐适合的课程,这被归纳为适配学习技术。

作业帮通过三个步骤来实现个性化推荐:第一步是知识诊断,学生先做几道精选练习题测试,测试以后会得到知识诊断结果。第二步是知识建议,根据测试结果给出该科目的详细知识点卡片,告诉学生哪些知识点是急需提升的,哪些是已熟练掌握的。第三步则是练习推送,在不同的阶段性测试期间,推送本地的真题、摹拟训练给用户,让学生通过最少的练习掌握知识点,避免重复的、难度不匹配的无效练习。

个性化教育将是教育的核心优势,也是教育未来的趋势。作业帮个性化练习三步曲分别对应了学习过程的数据收集、推断和建议,结合知识图谱和推荐模型,实现个性化的教育。

作业帮如何用技术做到因材施教?

传统教育存在致命的弱点,不论学生处于何种水平,思惟模式有何差异,知识掌握情况有何不同,都要保持同样的进度被动式地参加课程、重复练习,进而效力变低。相对KnewTon而言,作业帮进军个性化教育优势更加明显。

第一,具有大数据以及更新机制。作业帮上线一年多积累的5000万用户、9500万题库,已掌握了学生学习习惯、题库学科知识两类大数据,引入全国优秀教师群体来完善和筛选题库,在回答学生发问时也是机器算法+UGC模式双重保障,通过这些运营手段来保证数据质量,构成了数据更新机制。

第二,大数据技术的成功实践。基于IDL实验室成果和OCR技术,作业帮借助图象识别、语音辨认、语义理解诸多大数据技术,建知识图谱,将学科、课程和习题之间的关系理清楚,通过知识诊断和学生画像,让个性化教育成为可能。

第三,基于路径算法的推荐。作业帮在知识诊断结果和知识图谱的基础上,可以计算学习路径,即从学生当前学习状态到目标状态之间需要经历的路径,例如哪些知识点、多大的难度、如何温习。这样就可以给学生推荐最合适的练习题,避免其走弯路。

第四:IDL技术实现连续适应性。IDL实验室所研究的深度学习技术让机器可以自我学习、优化算法。作业帮基于其研究成果,自动化地改进教育模型,包括学习路径算法、练习推荐模型、知识诊断模型等,而不需要人工去更新,即便是各地教育大纲变化以后,教育模型仍然有效,实现连续适应性。

作业帮本质是通过新技术去改变传统教育模式,提升教育效力,消灭教育鸿沟,而不只是把互联当作渠道的单一应用,它有着比较强的技术依赖,符合从孔子时代便存在的因材施教理念,并且有望在应试教育大环境下实现真正的因材施教。

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