芥末堆 吉吉 11月20日

11月15日，GET2017教育科技大會(huì)“教育技術(shù)論壇”上，乂學(xué)教育首席科學(xué)家崔煒以“人工智能教學(xué)機(jī)器人如何讓每個(gè)學(xué)生輕松提升10倍學(xué)習(xí)效率”為題進(jìn)行了主題演講。 

崔煒表示，乂學(xué)教育一直相信在現(xiàn)在人工智能時(shí)代、在現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時(shí)代，唯有人工智能技術(shù)才能夠解決個(gè)性化的教學(xué)問題，才能夠解決優(yōu)質(zhì)教師稀缺性問題，才能夠?qū)崿F(xiàn)孔子2000多年前提出的“因材施教”。

以下是崔煒演講實(shí)錄（芥末堆略有刪減）：

大家下午好！我分享的是如何用人工智能技術(shù)打造教學(xué)機(jī)器人，幫助學(xué)生快速提升學(xué)習(xí)效率。

人工智能和教育

這張圖我們可以看到一個(gè)大腦，大腦里面有一個(gè)接口，這是一個(gè)腦機(jī)接口。大家對(duì)美國硅谷的鋼鐵 俠不太陌生，創(chuàng)立了多家公司，最近又創(chuàng)建了Neuralink，治療腦疾病患者，通過腦機(jī)接口修復(fù)大腦里的損傷 ，幫助病人回復(fù)正常生活。

技術(shù)如果進(jìn)一步發(fā)展，它是大腦和機(jī)器的接口，未來可以演變成學(xué)習(xí)的方式，以后我們學(xué)習(xí)可能就像機(jī)器一樣，建立這個(gè)腦機(jī)接口，知識(shí)自動(dòng)灌輸?shù)酱竽X里面，類似于我們現(xiàn)在在AppStore里購買 商品一樣，支付錢后APP就購買來了，想學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)，可以方便的去購買腦機(jī)接口，知識(shí)就進(jìn)入到腦里了，當(dāng)然，這是對(duì)未來的暢想，也可能幾十年后就能夠?qū)崿F(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，當(dāng)前技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)和迅速。

教育領(lǐng)域是個(gè)比較傳統(tǒng)的行業(yè)，過去幾十年、上百年，課堂沒有太大改變，是私塾課堂、線下課堂，以一個(gè)老師為中心一刀切的教學(xué)方式，還有一個(gè)特點(diǎn)是老師跟學(xué)生的比例非常大，四五六線城市的一個(gè)老師帶八九十個(gè)學(xué)生是很正常的事情，老師也非常稀缺，優(yōu)質(zhì)的教師資源非常稀缺，上海長(zhǎng)寧區(qū)特級(jí)英語教師就一個(gè)，更不用說在其他地方了，五六線城市更缺優(yōu)質(zhì)教師資源，優(yōu)質(zhì)教師資源非常昂貴，一個(gè)是很難找到，二是想上一對(duì)一課程的價(jià)格非常昂貴，三是優(yōu)質(zhì)老師是難以復(fù)制、難以傳承，我們很少見到一個(gè)優(yōu)秀的特級(jí)老師帶出一批的優(yōu)秀特級(jí)老師出來，特級(jí)老師是很難復(fù)制和被傳承的。另外，我們還可以看到在一二三線城市優(yōu)質(zhì)教師資源比較豐富，但到下面的城市少之又少，這存在教育資源區(qū)域不平等性。

在過去互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以及今天的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，這些技術(shù)對(duì)我們生活各方面帶來很大便利性、幸福感，對(duì)教育領(lǐng)域也一樣，給我們教育帶來很大的便利性，在線教育、直播平臺(tái)解決了教育資源的可獲得性，也解決了一部分教育信息不對(duì)稱性。但是無論是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，還是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)教育的幾個(gè)痛點(diǎn)，像優(yōu)質(zhì)教師資源稀缺性問題、教育個(gè)性化問題都沒有得到很好的解決。

乂學(xué)教育一直相信在現(xiàn)在人工智能時(shí)代、在現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時(shí)代，唯有人工智能技術(shù)才能夠解決個(gè)性化的教學(xué)問題，才能夠解決優(yōu)質(zhì)教師稀缺性問題，才能夠?qū)崿F(xiàn)孔子2000多年前提出的“因材施教”。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)在國外的發(fā)展

我們可以看到，人工智能教育的發(fā)展在國外已經(jīng)有很多年歷史了，在這個(gè)細(xì)分領(lǐng)域叫“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”，DynEd已經(jīng)做了20幾年自適應(yīng)學(xué)習(xí)。

這里包括國外很多高等教育界的人士，包括很多科技人士，他們對(duì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)、對(duì)個(gè)性化學(xué)習(xí)非常認(rèn)可。包括很多媒體和經(jīng)濟(jì)學(xué)人、福布斯、紐約時(shí)報(bào)等都對(duì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)做了深入的分析和研究。尤其是比爾·蓋茨梅琳達(dá)基金會(huì)在2012年時(shí)投入一個(gè)基金，投資第三方機(jī)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)上自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的特點(diǎn)、特色、差異性和自適應(yīng)產(chǎn)品的學(xué)習(xí)效果做了分析和研究。

美國市場(chǎng)關(guān)于自適應(yīng)學(xué)習(xí)的產(chǎn)品非常豐富，其中列舉了十幾個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品。像這些傳統(tǒng)慕課形式的教育在最近都漸漸轉(zhuǎn)向了自適應(yīng)學(xué)習(xí)，還有澳大利亞自適應(yīng)學(xué)習(xí)公司。科技很性感，大家最終得看效果如何。

研究自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的效果如何，得出三個(gè)結(jié)論：第一，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)的學(xué)生高于人工教學(xué)的學(xué)生成績(jī)。亞歷山大州立大學(xué)，學(xué)生通過率提升了17%，課程退學(xué)率降低了56%，說明自適應(yīng)學(xué)習(xí)的產(chǎn)品非常適合學(xué)生，促進(jìn)了他們學(xué)習(xí)的動(dòng)力，幫助通過了通過率、降低了退學(xué)率。第二，及格率普遍提升。第三，學(xué)生提前完成學(xué)習(xí)任務(wù)，學(xué)習(xí)效果顯著。亞歷山大州立大學(xué)45%的學(xué)生能夠提前四周完成課程，因?yàn)閷W(xué)習(xí)能力特別好的學(xué)生學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、學(xué)習(xí)能力快，能夠提前完成學(xué)習(xí)目標(biāo)。獨(dú)立研究者，2011年研究發(fā)現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)效果跟一對(duì)一 老師學(xué)習(xí)效果不相上下。

乂學(xué)教育的本地化

乂學(xué)教育做了本地化，一年前做了國內(nèi)第一款針對(duì)中國K12領(lǐng)域?qū)W生自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，學(xué)生在系統(tǒng)上得到個(gè)性化的學(xué)習(xí)，每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)路徑都不一樣，最終是幫助每個(gè)學(xué)生獲得最大化的學(xué)習(xí)效率提升。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)本質(zhì)上是在模擬一個(gè)優(yōu)秀的特級(jí)老師，因?yàn)閮?yōu)秀的特級(jí)老師非常難以復(fù)制、難以傳承，相信有AI的技術(shù)能夠復(fù)制優(yōu) 的特級(jí)老師。類似于AlphaGo，它采用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)模擬圍棋高手，戰(zhàn)勝 了人類。我們用AI的技術(shù)模擬優(yōu)秀的特級(jí)老師，帶給每個(gè)學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)的體驗(yàn)，幫助他們提高學(xué)習(xí)的效率。

優(yōu)秀的特級(jí)老師具備兩個(gè)特點(diǎn)：第一，優(yōu)秀的特級(jí)老師必定是這個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的專家，他通過10幾年、20幾年、30幾年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)學(xué)科體系非常了解，知道知識(shí)點(diǎn)間的關(guān)系如何，他知道知識(shí)點(diǎn)是如何影響其他知識(shí)點(diǎn)體系的。所以在第一方面構(gòu)建了這樣一個(gè)知識(shí)體系，并讓教學(xué)機(jī)器人學(xué)會(huì)這個(gè)知識(shí)體系，學(xué)會(huì)之后它就具備了優(yōu)秀特級(jí)老師的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)。第二，優(yōu)秀的特級(jí)老師具有非常好的教學(xué)方法、教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，能夠根據(jù)不同學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，找到學(xué)生的痛點(diǎn)和學(xué)生的問題所在，并且依據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，給學(xué)生制定個(gè)性化學(xué)習(xí)解決方案。

我們從五個(gè)維度模擬老師優(yōu)秀的教學(xué)方法：

精準(zhǔn)的知識(shí)狀態(tài)檢測(cè)。優(yōu)秀的特級(jí)老師必定首先清楚的了解這個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，才能夠做到因材施教。就像一個(gè)醫(yī)生給病人看病，需要通過望聞問切，了解病人病因所在，才能夠?qū)ΠY下藥 。我們通過智能化知識(shí)檢測(cè)，通過一個(gè)動(dòng)態(tài)的測(cè)試，能夠精準(zhǔn)定位到每個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)情況，定位到每個(gè)學(xué)生的知識(shí)薄弱環(huán)節(jié)。

在學(xué)習(xí)過程之中，我們的系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生能力情況，像醫(yī)生給病人治療過程中會(huì)時(shí)刻關(guān)注病人，比如給病人吃了一個(gè)禮拜療程藥之后，會(huì)關(guān)注病人反饋，再討論接下來一個(gè)禮拜藥方的配比。一個(gè)優(yōu)秀的特級(jí)老師也一樣會(huì)去關(guān)注學(xué)生學(xué)習(xí)過程的情況，并且及時(shí)調(diào)整學(xué)生學(xué)習(xí)活動(dòng)和學(xué)習(xí)方案。我們自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠做到實(shí)時(shí)的、動(dòng)態(tài)的去評(píng)測(cè)學(xué)生的能力水平，并且更新學(xué)生的畫像。

同時(shí)，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠形成內(nèi)容畫像，優(yōu)秀的特級(jí)老師發(fā)現(xiàn)學(xué)生的問題之后，能夠去找到匹配的學(xué)習(xí)內(nèi)容，幫助學(xué)生補(bǔ)充他知識(shí)上的漏洞 。我們的智能教學(xué)系統(tǒng)也能夠有一個(gè)學(xué)習(xí)內(nèi)容畫像，知道哪些內(nèi)容適合哪些學(xué)生，并且推薦給學(xué)生。教學(xué)機(jī)器人能夠針對(duì)學(xué)生推薦最合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容，規(guī)劃最佳的學(xué)習(xí)路徑，幫助學(xué)生最大化提高學(xué)生效率。

我們的系統(tǒng)、我們的教學(xué)機(jī)器人并不是百分之百代替一個(gè)老師，我們認(rèn)為在教育里面教和育可以拆分，教是教學(xué)，育是育人，我們的機(jī)器可以替代老師教學(xué)。傳統(tǒng)的教學(xué)環(huán)境中，老師大部分的時(shí)間是花在繁雜的批改作業(yè)、備課、授課、管理學(xué)生等事情，往往忽略了育人。我們的教學(xué)機(jī)器人目的是為了幫助老師擺脫繁雜的工作，幫助老師去從事更有意義、更有價(jià)值的事情。

我們的模式是七比三的教學(xué)模式，學(xué)生是70%的時(shí)間在系統(tǒng)上進(jìn)行學(xué)習(xí)，我們的系統(tǒng)、教學(xué)機(jī)器人帶領(lǐng)學(xué)生個(gè)性化進(jìn)行學(xué)習(xí)。另外30%是老師給學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化的輔導(dǎo)，老師變成輔助者，不再是以老師為中心的課堂教育，老師變成一個(gè)監(jiān)督者、管控 者，在學(xué)生需要的時(shí)候幫助學(xué)生進(jìn)行答疑解惑，激勵(lì)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，幫助學(xué)生樹立學(xué)習(xí)的信念，幫助學(xué)生建立學(xué)習(xí)的信心。人機(jī)結(jié)合，達(dá)到最好的教學(xué)效果。

接下來分享自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的三個(gè)特點(diǎn)：

第一，精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，像醫(yī)生給病人看病通過望聞問切，現(xiàn)在西醫(yī)通過CT、X光等檢測(cè)，幫助醫(yī)生給病人下藥。我們通過智能化進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，精準(zhǔn)定位學(xué)生知識(shí)薄弱點(diǎn)?；ㄙM(fèi)最少的時(shí)間，最快速找到學(xué)生的薄弱點(diǎn)。比如數(shù)學(xué)里面有1000個(gè)知識(shí)點(diǎn)，我們通過大概兩三百道題目，能夠精準(zhǔn)檢測(cè)出學(xué)生在1000個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況。傳統(tǒng)做法，1000個(gè)知識(shí)點(diǎn)要花3000道題目才能檢測(cè)出來。

第二，我們采用自適應(yīng)對(duì)數(shù)是知識(shí)空間理論和信息論。在智能知識(shí)狀態(tài)檢測(cè)里面構(gòu)建智能狀態(tài)空間，類似AlphaGo在下圍棋時(shí)會(huì)建立棋譜空間，圍棋有361個(gè)格子，每個(gè)格子有三種下法，所以下法是3的361次方。AlphaGo做的事情是搜索這個(gè)空間，然后找到最大概率獲勝結(jié)果的落子選擇。我們智能知識(shí)狀態(tài)檢測(cè)里也采用類似的方法，構(gòu)建一個(gè)智能知識(shí)狀態(tài)空間，比如有1000個(gè)知識(shí)點(diǎn)，每個(gè)知識(shí)點(diǎn)有2種狀態(tài)，一種是沒有掌握的狀態(tài)，一種是沒有掌握的狀態(tài)，所以是2的1000次放。就像AlphaGo里采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)等，這些技術(shù)的最終目的是快速找到最佳 落子選擇。我們的知識(shí)空間理論和信息論技術(shù)能夠幫助快速精準(zhǔn)定位到學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和薄弱點(diǎn)。

知識(shí)論大家并不陌生，它的作用是給學(xué)生推薦每道題時(shí)，挑選這道題考察的知識(shí)點(diǎn)一定是信息含量 最大的知識(shí)點(diǎn)，這樣能夠最大化獲得學(xué)生在其他知識(shí)點(diǎn)上知識(shí)掌握的情況。知識(shí)空間理論是通過知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系，有些知識(shí)點(diǎn)之間是有關(guān)系的，篩選掉知識(shí)點(diǎn)沒有關(guān)系的，縮小了搜索的范圍。

在我們的智能測(cè)試?yán)?，每個(gè)學(xué)生測(cè)試所花的時(shí)間、所做的題量都不一樣，但是最終系統(tǒng)能夠定位到學(xué)生的實(shí)質(zhì)狀態(tài)、定位到薄弱知識(shí)點(diǎn)。智能知識(shí)檢測(cè)一個(gè)最主要的目的是給學(xué)生進(jìn)行遺補(bǔ)漏，傳統(tǒng)課堂做法是無區(qū)別對(duì)待所有的學(xué)生和所有的知識(shí)點(diǎn)，所有的知識(shí)點(diǎn)對(duì)所有的學(xué)生都是薄弱知識(shí)點(diǎn)，每個(gè)學(xué)生都要花相同的時(shí)間去學(xué)習(xí)，它非常浪費(fèi)學(xué)習(xí)效率。

我們的做法是通過智能知識(shí)狀態(tài)檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)每個(gè)學(xué)生的知識(shí)漏洞 ，比如發(fā)現(xiàn)這個(gè)學(xué)生在所有的知識(shí)點(diǎn)里只有6個(gè)是薄弱知識(shí)點(diǎn)，其他的他已經(jīng)掌握了。那么在接下來的學(xué)習(xí)和查缺補(bǔ)漏的過程中，學(xué)生只需要學(xué)習(xí)這6個(gè)沒有掌握好的薄弱知識(shí)點(diǎn)，大大提升他的學(xué)習(xí)效率。

第二個(gè)特點(diǎn)，我們知識(shí)漏洞的追根溯源。學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中，我們會(huì)時(shí)時(shí)刻刻去評(píng)估、檢測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，去評(píng)測(cè)學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握熟練程度，從而知道學(xué)生 在學(xué)習(xí)過程中碰到什么問題、學(xué)不好的原因是什么，我們會(huì)做細(xì)致的分析，并且及時(shí)調(diào)整學(xué)生接下來的學(xué)習(xí)內(nèi)容，調(diào)整學(xué)生接下來的學(xué)習(xí)路徑。

比如我們知道，在傳統(tǒng)的課堂里面，有兩類學(xué)生的學(xué)習(xí)專注度是比較低的，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中如果是一個(gè)初二學(xué)生，在初二方程概念上學(xué)不好，很有可能不是初二學(xué)生在方程概念下沒有用心學(xué)，往往因?yàn)閷W(xué)生在初一因式分解沒有學(xué)好。所以我們?cè)谙到y(tǒng)里能夠通過算法 、通過教育測(cè)量學(xué)和認(rèn)知診斷理論，實(shí)時(shí)監(jiān)控學(xué)生學(xué)習(xí)情況。學(xué)生每做完一道題，每看完一個(gè)視頻，我們都會(huì)去評(píng)測(cè)學(xué)生對(duì)該知識(shí)點(diǎn)掌握熟練程度，如果學(xué)習(xí)不好，我們會(huì)分析原因所在，并及時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容。

在我們的系統(tǒng)里面，每個(gè)學(xué)生都有不同的知識(shí)狀態(tài)，這是其中一個(gè)學(xué)生，這是另外一個(gè)學(xué)生，這里面不同的知識(shí)點(diǎn)有不同形狀，代表不同學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度，每個(gè)學(xué)生在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的狀態(tài)都不一樣。

我們的系統(tǒng)在每時(shí)每刻更新學(xué)生畫像，才能夠做到更加精準(zhǔn)、個(gè)性化推薦學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑。我們個(gè)性化匹配體現(xiàn)在兩方面第一是個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的推薦，第二是學(xué)習(xí)內(nèi)容的推薦，學(xué)習(xí)路徑的推薦主要是規(guī)劃薄弱點(diǎn)如何去學(xué)，比如這個(gè)學(xué)生有20個(gè)薄弱知識(shí)點(diǎn)，傳統(tǒng)的做法是讓學(xué)生自己從中挑選，或者按照線性排開。但不同的學(xué)生在不同的知識(shí)點(diǎn)上掌握的熟練程度不一樣，不同的學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)風(fēng)格都不一樣，每個(gè)學(xué)生都應(yīng)該有自己獨(dú)特的學(xué)習(xí)路徑，我們的算法體現(xiàn)在依據(jù)每個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)情況，在知識(shí)點(diǎn)上給學(xué)生規(guī)劃屬于自己的最佳學(xué)習(xí)路徑。這是其中一個(gè)學(xué)生在二次根式上的學(xué)習(xí)規(guī)劃路徑，每個(gè)學(xué)生都有自己的學(xué)習(xí)路徑。

另外，個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦。類似于今日頭條、亞馬遜，它能夠依據(jù)每個(gè)用戶的興趣愛好，匹配感興趣的內(nèi)容或者話題。在智能化系統(tǒng)里不僅僅依據(jù)學(xué)生的興趣愛好，最重要的是每個(gè)學(xué)生在不同知識(shí)點(diǎn)上的掌握程度和熟練內(nèi)容。在傳統(tǒng)課堂里有兩類學(xué)生學(xué)習(xí)專注程度最低，一類學(xué)生是學(xué)霸，一類是后進(jìn)生，老師講課的內(nèi)容對(duì)學(xué)霸來說過于容易，對(duì)后進(jìn)生來說過于難，所以這兩類學(xué)生專注率不太高。

40分能力水平的學(xué)生，我們給他推薦的是45分難度的知識(shí)學(xué)習(xí)內(nèi)容。如果學(xué)生是在60分水平，我們給他推薦的學(xué)習(xí)內(nèi)容大概是65分難度。保證我們的學(xué)習(xí)內(nèi)容對(duì)每個(gè)學(xué)生來說都有點(diǎn)小挑戰(zhàn)性，然后讓學(xué)生獲得學(xué)習(xí)的動(dòng)力，因?yàn)閷W(xué)生都喜歡接受點(diǎn)挑戰(zhàn)。保證學(xué)生花一點(diǎn)時(shí)間后掌握學(xué)習(xí)內(nèi)容，從而幫助學(xué)生獲得小的成就感，小的成就感能夠促進(jìn)學(xué)生在接下來學(xué)習(xí)中保持持續(xù)學(xué)習(xí)動(dòng)力和興趣，從而逐步提升學(xué)習(xí)效率。

我們學(xué)習(xí)的流程大概是，學(xué)生在我們的系統(tǒng)上進(jìn)行學(xué)習(xí)，后臺(tái)學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)做到實(shí)時(shí)采集學(xué)生的數(shù)據(jù)，并且結(jié)合學(xué)生歷史的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并且更新學(xué)生學(xué)習(xí)畫像。學(xué)生當(dāng)時(shí)的學(xué)習(xí)情況和學(xué)習(xí)狀態(tài)能夠反饋給老師和學(xué)生，幫助學(xué)生更清楚了解學(xué)習(xí)情況，從而做到個(gè)性化的干預(yù)。同時(shí)，每個(gè)學(xué)生更新 的學(xué)習(xí)畫像能夠反饋到自適應(yīng)推薦系統(tǒng)，幫助推薦引擎更好對(duì)每個(gè)學(xué)生進(jìn)行精準(zhǔn)的、個(gè)性化的推薦。

為了達(dá)到最好的技術(shù)、最好的個(gè)性化學(xué)習(xí)效果，我們跟世界上頂尖的人工智能教育機(jī)構(gòu)合作，我們跟美國斯坦佛國際研究院一起合作成立人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)聯(lián)合試驗(yàn)室，共同研發(fā)產(chǎn)品，共同給產(chǎn)品做友好和迭代。

大家感興趣的是學(xué)習(xí)效果，我們最近舉行了一次人機(jī)大戰(zhàn)，把教育機(jī)器人和近20年教齡的高級(jí)老師的傳統(tǒng)教學(xué)方式做對(duì)比，最終的結(jié)果是：通過機(jī)器教學(xué)的學(xué)生平均提分是36分，通過高級(jí)老師傳統(tǒng)形式教學(xué)的學(xué)生平均提分26分，我們整整高出10分。

這是我們出版的白皮書，在產(chǎn)品研發(fā)過程中我們不斷做對(duì)比實(shí)驗(yàn)，不斷對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行迭代、優(yōu)化，進(jìn)一步改進(jìn)和完善我們的產(chǎn)品。

這是我們產(chǎn)品的學(xué)習(xí)效果，通過一個(gè)學(xué)習(xí)或者半年之后，學(xué)生成績(jī)的提升在不同地區(qū)、不同年級(jí)、不同學(xué)科的學(xué)習(xí)成績(jī)都有不同程度的提升。

我們最初的愿景是希望通過最好的科學(xué)技術(shù)給每個(gè)孩子帶來個(gè)性化的學(xué)習(xí)，讓每個(gè)家庭不用再去購買學(xué)區(qū)房才能得到優(yōu)質(zhì)教育，讓每個(gè)孩子輕松獲得高質(zhì)量的、優(yōu)質(zhì)的、個(gè)性化的教育，從而幫助每個(gè)孩子獲得幸福的未來。