36氪近日獲悉，人工智能個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)「符號(hào)樹」科技宣布獲得數(shù)百萬元人民幣天使輪融資，此輪融資由達(dá)晨創(chuàng)投投資。本輪融資將用于進(jìn)一步加強(qiáng)智能系統(tǒng)的技術(shù)研發(fā)、教研、人才引進(jìn)和市場(chǎng)推廣。

符號(hào)樹科技的產(chǎn)品核心是一個(gè)擁有優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源的專家系統(tǒng)，針對(duì)不同學(xué)生不同的認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)特點(diǎn)和學(xué)習(xí)需求等進(jìn)行深度分析和精確診斷，生成針對(duì)不同學(xué)生的“個(gè)性化學(xué)習(xí)方案”，讓專家系統(tǒng)為學(xué)生匹配最優(yōu)的AI老師對(duì)學(xué)生進(jìn)行一對(duì)一的輔導(dǎo)。

這套邏輯對(duì)于教育創(chuàng)新前沿的人來說，并不陌生。過去幾年來，市場(chǎng)上層出不窮的“智能化”自適應(yīng)題庫(kù)都是如此宣傳的：每一個(gè)學(xué)生都不同，自適應(yīng)題庫(kù)可以做到千人千面。但是，這種所謂的”千人千面“大多不過是同一個(gè)數(shù)據(jù)維度的“千人千面”；自適應(yīng)題庫(kù)的底層邏輯是，學(xué)生如果經(jīng)常做錯(cuò)某一類型的題，那么就多向他推送同類型的題。這樣，學(xué)生就可以花更少的時(shí)間重復(fù)練習(xí)已經(jīng)掌握的知識(shí)點(diǎn)，而更加專注在還不熟練的類型上。

與以往所有學(xué)生使用同一套練習(xí)冊(cè)相比，自適應(yīng)題庫(kù)當(dāng)然更加高效，而且不少產(chǎn)品在很大程度上服務(wù)了老師，減輕老師留作業(yè)、批改作業(yè)和學(xué)情分析的時(shí)間。

但是，符號(hào)樹要做的不僅僅是減輕老師負(fù)擔(dān)，而更要讓水平參差不齊的老師們都達(dá)到專家老師的水平。符號(hào)樹認(rèn)為，優(yōu)秀老師之所以優(yōu)秀，并不體現(xiàn)在改作業(yè)改得好方面，而在于他們能夠通過觀察學(xué)生的答題思路來判斷他哪方面知識(shí)點(diǎn)或者能力有欠缺，并針對(duì)他欠缺的部分做針對(duì)性講解和練習(xí)。還有，不同學(xué)生理解新事物的思維方式不一樣、專注能力也不同，優(yōu)秀老師通過觀察到這些細(xì)節(jié)，會(huì)在知識(shí)點(diǎn)教授的順序上、一次性授課時(shí)長(zhǎng)上做出調(diào)整。

符號(hào)樹的AI專家系統(tǒng)就是要模仿這種優(yōu)秀老師的教育方式。不同于大多數(shù)自適應(yīng)題庫(kù)只收集和分析“習(xí)題知識(shí)點(diǎn)”這個(gè)單一維度的數(shù)據(jù)，符號(hào)樹會(huì)收集多項(xiàng)行為數(shù)據(jù)并對(duì)用戶進(jìn)行更為宏觀的建模。模型中包括學(xué)生的學(xué)科素養(yǎng)、思維模式、專注能力等；系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶與這個(gè)能力模型的偏移程度推薦相應(yīng)的輔導(dǎo)材料和習(xí)題。

舉個(gè)例子，如果有個(gè)學(xué)生總是做錯(cuò)立體幾何知識(shí)點(diǎn)相關(guān)的問題，那么傳統(tǒng)的自適應(yīng)題庫(kù)就會(huì)著重推送立體幾何問題；而符號(hào)樹的系統(tǒng)可以察覺出這個(gè)學(xué)生做不出來立體幾何問題的具體原因到底是什么。

如果是因?yàn)閷W(xué)生的空間想象能力不強(qiáng)，那么系統(tǒng)就會(huì)通過文字、視頻或者語音講解以及練習(xí)題，來教授學(xué)生空間向量的做法，把立體幾何的空間想象問題，轉(zhuǎn)化成代數(shù)的坐標(biāo)運(yùn)算，學(xué)生只要掌握幾個(gè)公式，就可以解決絕大多數(shù)的立體幾何問題。

而空間想象力強(qiáng)的學(xué)生就可以根據(jù)立體幾何中的定理定義，直接完成題目的解答，訓(xùn)練的重點(diǎn)則要放在定理定義使用的精準(zhǔn)性上面。

因此，符號(hào)樹的智能系統(tǒng)和傳統(tǒng)自適應(yīng)題庫(kù)相比，更加關(guān)注習(xí)題背后學(xué)生能力的發(fā)展；而且可以通過有針對(duì)性的講解和練習(xí)來實(shí)現(xiàn)模擬優(yōu)秀老師的能力——深刻理解學(xué)生和深刻理解知識(shí)和能力模型的能力。

但是符號(hào)樹并不是要取代真人老師，真人老師的監(jiān)督、輔導(dǎo)和育人的作用依然難以被系統(tǒng)取代。符號(hào)樹希望系統(tǒng)能夠幫助年輕老師快速獲得和經(jīng)驗(yàn)豐富的老師同等的分析能力，讓年輕老師的學(xué)生得到更公平的教育。因此，基于近期上線app和pc端產(chǎn)品，符號(hào)樹已經(jīng)與多家教育機(jī)構(gòu)和學(xué)校達(dá)成了合作意向。

符號(hào)樹科技創(chuàng)始人&CEO，研究生畢業(yè)于美國(guó)加州歐文大學(xué)，從事大數(shù)據(jù)、人工智能行業(yè)多年，曾任Apple美國(guó)硅谷總部產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)組長(zhǎng)。團(tuán)隊(duì)成員還有來自Google、微軟、華為、清華北大、UC Berkeley等知名公司和高校。

本文轉(zhuǎn)自36氪，作者孟小白，原標(biāo)題《獲數(shù)百萬元人民幣天使輪融資，個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)「符號(hào)樹」用AI技術(shù)深度解構(gòu)知識(shí)和能力模型》。