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【GET2017】乂學(xué)教育崔煒:人工智能教學(xué)機(jī)器人如何讓學(xué)生提升學(xué)習(xí)效率?

作者:吉吉 發(fā)布時(shí)間:

【GET2017】乂學(xué)教育崔煒:人工智能教學(xué)機(jī)器人如何讓學(xué)生提升學(xué)習(xí)效率?

作者:吉吉 發(fā)布時(shí)間:

摘要:唯有人工智能技術(shù)才能夠解決個(gè)性化的教學(xué)問題

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芥末堆 吉吉 11月20日

11月15日,GET2017教育科技大會“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

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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,知識自動灌輸?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,可以方便的去購買腦機(jī)接口,知識就進(jìn)入到腦里了,當(dāng)然,這是對未來的暢想,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,上海長寧區(qū)特級英語教師就一個(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)秀的特級老師帶出一批的優(yōu)秀特級老師出來,特級老師是很難復(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)代以及今天的移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,這些技術(shù)對我們生活各方面帶來很大便利性、幸福感,對教育領(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稱性。但是無論是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),還是移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對教育的幾個(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,他們對自適應(yīng)學(xué)習(xí)、對個(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)基金會在2012年時(shí)投入一個(gè)基金,投資第三方機(jī)構(gòu)對市場上自適應(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??萍己苄愿?,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。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)秀的特級老師,因?yàn)閮?yōu)秀的特級老師非常難以復(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)秀的特級老師具備兩個(gè)特點(diǎn):第一,優(yōu)秀的特級老師必定是這個(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),對學(xué)科體系非常了解,知道知識點(diǎn)間的關(guān)系如何,他知道知識點(diǎn)是如何影響其他知識點(diǎn)體系的。所以在第一方面構(gòu)建了這樣一個(gè)知識體系,并讓教學(xué)機(jī)器人學(xué)會這個(gè)知識體系,學(xué)會之后它就具備了優(yōu)秀特級老師的知識經(jīng)驗(yàn)。第二,優(yōu)秀的特級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)的知識狀態(tài)檢測。優(yōu)秀的特級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檢測,通過一個(gè)動態(tài)的測試,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)測學(xué)生能力情況,像醫(yī)生給病人治療過程中會時(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)秀的特級老師也一樣會去關(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、動態(tài)的去評測學(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。

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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,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,幫助醫(yī)生給病人下藥。我們通過智能化進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測,精準(zhǔn)定位學(xué)生知識薄弱點(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)知識點(diǎn),我們通過大概兩三百道題目,能夠精準(zhǔn)檢測出學(xué)生在1000個(gè)知識點(diǎn)的掌握情況。傳統(tǒng)做法,1000個(gè)知識點(diǎn)要花3000道題目才能檢測出來。

第二,我們采用自適應(yīng)對數(shù)是知識空間理論和信息論。在智能知識狀態(tài)檢測里面構(gòu)建智能狀態(tài)空間,類似AlphaGo在下圍棋時(shí)會建立棋譜空間,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。我們智能知識狀態(tài)檢測里也采用類似的方法,構(gòu)建一個(gè)智能知識狀態(tài)空間,比如有1000個(gè)知識點(diǎn),每個(gè)知識點(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點(diǎn)一定是信息含量 最大的知識點(diǎn),這樣能夠最大化獲得學(xué)生在其他知識點(diǎn)上知識掌握的情況。知識空間理論是通過知識點(diǎn)之間的關(guān)系,有些知識點(diǎn)之間是有關(guān)系的,篩選掉知識點(diǎn)沒有關(guān)系的,縮小了搜索的范圍。

在我們的智能測試?yán)?,每個(gè)學(xué)生測試所花的時(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)、定位到薄弱知識點(diǎn)。智能知識檢測一個(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)別對待所有的學(xué)生和所有的知識點(diǎn),所有的知識點(diǎn)對所有的學(xué)生都是薄弱知識點(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狀態(tài)檢測,發(fā)現(xiàn)每個(gè)學(xué)生的知識漏洞 ,比如發(fā)現(xiàn)這個(gè)學(xué)生在所有的知識點(diǎn)里只有6個(gè)是薄弱知識點(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),我們知識漏洞的追根溯源。學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中,我們會時(shí)時(shí)刻刻去評估、檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,去評測學(xué)生對知識點(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。所以我們在系統(tǒng)里能夠通過算法 、通過教育測量學(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,我們都會去評測學(xué)生對該知識點(diǎn)掌握熟練程度,如果學(xué)習(xí)不好,我們會分析原因所在,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,這里面不同的知識點(diǎn)有不同形狀,代表不同學(xué)生對知識點(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)容對學(xué)霸來說過于容易,對后進(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年教齡的高級老師的傳統(tǒng)教學(xué)方式做對比,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比實(shí)驗(yàn),不斷對產(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)生成績的提升在不同地區(qū)、不同年級、不同學(xué)科的學(xué)習(xí)成績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。

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