云思智学:为什么说作业AI已开启TO B应用元年?
多知网 10 月 27 日消息,智慧教育服务商云思智学近日在北京举办 " 技术开放日 ",在云思智学智慧展厅,云思智学介绍了公司发展、业务板块、产品特色等情况介绍,多知网现场体验了高质量作业、智慧课堂、课后服务等应用场景,实地感受 AI+ 大数据在精准教学、教育管理等发挥的作用。
在座谈中,云思智学技术相关负责人以《作业 AI TO B 元年》为题,详细介绍公司在 AI、大数据、搜索引擎、实时音视频、云原生等底层技术的深厚积累,着重讲述了作业 AI 在 B 端学校场景的应用。云思智学产品相关负责人以《教育数字化转型中的云思数智力量》为题,讲解了高质量作业、智慧课堂、课后服务、智慧体育及开放平台等创新产品和服务。
在云思智学技术相关负责人认为,2021 年以来,作业 AI 进入爆发期,开始在 B 端学校场景真正呈现大规模常态化应用的趋势,可以说开启了作业 AI TO B 应用元年。而从作业 AI 为切口,云思智学正将技术拓展到更多校园场景。
云思智学方面透露,高质量作业和课后服务是当前落地最多最好的产品。其中," 高质量作业 " 产品已进入北京、广东、江苏、湖北、江西、河北等 20 多个省市自治区的 350 余所中小学 ; 各类智慧教育产品已服务超过 650 所中小学、服务师生超过 50 万人。
01
作业 AI 开启 TO B 应用元年
云思智学做教育信息化从作业场景切入,并将目前作业方面的智能技术定义为 " 作业 AI"。
云思智学技术相关负责人介绍,作业 AI 即聚焦教育领域作业场景,为推进作业来源、设计、布置、采集、批改、分析、反馈、辅导、管理等全流程数字化智能化,所依托的图像 OCR、AI 批改、语音识别、数据挖掘、知识图谱、个性化推荐等 AI 技术体系。
其基本原理和流程是借助 AI 技术,实现对学生作业的精准识别,进而实现对学生知识画像的精准洞察,进而把优质适配的内容资源精准推送给学生,最终实现 AI 辅助老师精准高效教、学生精准高效学、校局精准高效管。
作业 AI 的兴起可以追溯到 2014 年,技术演进经历了启动期、发展期、成熟期三个阶段。
2021 年以来,作业 AI 进入爆发期,开始在 B 端学校场景真正呈现大规模常态化应用的趋势,可以说开启了作业 AI TO B 应用元年。
在云思智学技术相关负责人看来,作业 AI TO B 开启应用元年这得益于三点:
一、技术突破。云思智学作业 AI 可实现每页作业识别批改速度在 1 秒内,整体可批改题目覆盖度 85% 以上,批改准确率 99.9% 以上。学校老师终于可以把批改作业放心交给 AI 去完成,大大减轻工作负担,从而把更多精力用于作业设计和讲评辅导等。
二、政策牵引。国家 " 双减 " 政策和教育部 " 作业管理通知 " 都明确要求减轻学生过重作业负担,控制作业数量和时长,提高作业质量,加强指导与反馈。这就需要更科学的作业设计和更精准的作业学情分析反馈。
三、需求驱动。长期以来学生、老师、学校等各角色都对作业数字化、智慧化存在强烈诉求。学生需要更高效地通过作业巩固知识、形成能力,老师需要更精准地了解学情、改进教学,学校需要基于数据更科学地开展评价、做好管理。
02
作业 AI 题目预估准确率超 80%,可自动生成个性化作业
作业 AI 已经在 B 端学校场景实现广泛深入应用,成为作业数字化乃至教育数字化的底层技术支撑。
云思智学作业 AI 的整体思路是:在不改变教与学基本习惯的前提下,帮助学校实现作业减量提质,提升老师和学生的产品使用体验。
在作业设计环节,一大难点是老师如何预估一份作业对一个学生是否合适。云思智学作业 AI 通过大数据和机器学习技术,构建正确率预估模型,可基于学生历史作业作答情况,建立能力模型,再基于海量题库中的精准标签,实现对任一布置的作业题目,智能估算每个学生的作答正确率 ;目前该技术准确率超 80%,让老师作业设计的题目选择更有依据,助力个性化分层作业布置。
正确率预估的前提是精准的题目标签体系。云思智学基于超 1300 万精品题库的标签,应用深度学习技术,通过预训练大模型并结合不同学科、学段的特异化场景深度优化,实现了知识点标签预测准确率 90% 以上,题型预测准确率 97% 以上,难度预测准确率 95% 以上。
在作业识别环节,系统采集到的作业图片,会先经过 OCR 处理得到电子化的文本。过程中会存在低质量的图片输入,比如模糊、倾斜、低像素、无关干扰等各种情况均可处理。一页作业同时存在多道题目,每道题目又有题目本身与作答痕迹,就需要自动检测切分题目,对手写作答区域定位。
在作业批改环节,经过 NLP ( 自然语言处理 ) 分析完成作答批改,需要对不同题型如选择题、填空题、主观题等进行智能分析,除批改对错,也要对作业出错处实现标注。
云思智学作业 AI 可做到整页批改,对所有题目包括未作答题目一次性进行完整标注 ; 可做到分步骤批改,即便结果是正确的,但解答步骤跳跃性太强或有错误,也会被 AI 识别出来 ; 可做到全题型批改,计算题、应用题、方程、四则混合运算等都可精准批改。
此外,云思智学作业 AI 也支持教师手批作业标记的识别。不改变老师正常批改工作,实时采集视频,结合每帧分析老师批改痕迹,匹配到具体题目,并对每道题目的状态单独维护记录。非标批改符号如对钩、半对、错、划线、画圈、问号、减分等均可识别。复杂场景如遮挡、来回翻页、快速翻页、反复修改等均可支持。
经过多年积累,云思智学作业 AI 识别批改技术的覆盖度、准确率等核心指标已经比较成熟。
在学情反馈环节,对于学生的作业错题,结合知识图谱可以形成学生的学情报告。" 作为作业 AI 的底层基础设施,云思智学知识图谱具有万级全量知识点关系脉络,可高效精准对前驱知识漏洞进行回溯定位。同时基于个性化推荐算法,可对做错的题目进行相似巩固题推送,对做对的题目进行相似拓展题的推送,自动生成个性化作业,学生不需要盲目刷题了。" 上述云思智学技术相关负责人介绍道。
此外,正确率预估与题目智能标注两项技术在学情反馈环节也有广泛应用。题目智能标注让原本不在题库的作业题目高效生成丰富的标签,提高个性化推荐的准确率。正确率预估可精细调整推荐题目的难度,避免给学生推送过难或过简单的题目。
03
从作业 AI 拓展至更多校园场景
经过多年积累,云思智学作业 AI 已经形成了完整的技术体系和应用场景,在作业 AI 的基础设施层、核心技术层、场景应用层等完成全面布局。云思智学高质量作业已在 20 多个省市自治区,超 350 所中小学实现大规模常态化应用,全方位助力教师、学生、管理者减负提质增效。
根据云思智学系统后台统计,平均每位教师每周使用系统布置作业 4 次以上,且其中 80% 的作业都进行了精准讲评。结合教师用户调研和平台数据分析,学生作业总量平均下降了 39%,背后是老师们作业设计变得更合理,减少了重复性作业布置。此外,每位老师每月批改作业时间减少了 500 分钟以上,节约的时间可用来做 25 次学情分析和 12 次精准讲评 , 在不增加教师额外负担的基础上,进一步提升教学质量。
据悉,云思智学拥有超 1000 人科研团队,聚焦高质量作业,并延展至智慧课堂、智慧体育、课后服务等场景,拥有 OCR 识别、AI 批改、知识图谱等 AI 能力,多年来沉淀 200 多项技术专利,以及 31000TB 数据积累。
此外,据介绍,云思智学正在智能资源生产、智能批改分析、智能诊断规划、智能学习助手等领域开展前沿探索。
"TO B 领域是慢活儿,我们会长期投入,持续深耕。" 云思智学方面总结道。
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