多知網10月27日消息，智慧教育服務商云思智學近日在北京舉辦“技術開放日”，在云思智學智慧展廳，云思智學介紹了公司發展、業務板塊、產品特色等情況介紹，多知網現場體驗了高質量作業、智慧課堂、課后服務等應用場景，實地感受AI+大數據在精準教學、教育管理等發揮的作用。

　　在座談中，云思智學技術相關負責人以《作業AI TO B元年》為題，詳細介紹公司在AI、大數據、搜索引擎、實時音視頻、云原生等底層技術的深厚積累，著重講述了作業AI在B端學校場景的應用。云思智學產品相關負責人以《教育數字化轉型中的云思數智力量》為題，講解了高質量作業、智慧課堂、課后服務、智慧體育及開放平臺等創新產品和服務。

　　在云思智學技術相關負責人認為，2021年以來，作業AI進入爆發期，開始在B端學校場景真正呈現大規模常態化應用的趨勢，可以說開啟了作業AI TO B應用元年。而從作業AI為切口，云思智學正將技術拓展到更多校園場景。

　　云思智學方面透露，高質量作業和課后服務是當前落地最多最好的產品。其中，“高質量作業”產品已進入北京、廣東、江蘇、湖北、江西、河北等20多個省市自治區的350余所中小學;各類智慧教育產品已服務超過650所中小學、服務師生超過50萬人。

　　作業AI開啟TO B應用元年

　　云思智學做教育信息化從作業場景切入，并將目前作業方面的智能技術定義為“作業AI”。

　　云思智學技術相關負責人介紹，作業AI即聚焦教育領域作業場景，為推進作業來源、設計、布置、采集、批改、分析、反饋、輔導、管理等全流程數字化智能化，所依托的圖像OCR、AI批改、語音識別、數據挖掘、知識圖譜、個性化推薦等AI技術體系。

　　其基本原理和流程是借助AI技術，實現對學生作業的精準識別，進而實現對學生知識畫像的精準洞察，進而把優質適配的內容資源精準推送給學生，最終實現AI輔助老師精準高效教、學生精準高效學、校局精準高效管。

　　作業AI的興起可以追溯到2014年，技術演進經歷了啟動期、發展期、成熟期三個階段。

　　2021年以來，作業AI進入爆發期，開始在B端學校場景真正呈現大規模常態化應用的趨勢，可以說開啟了作業AI TO B應用元年。

　　在云思智學技術相關負責人看來，作業AI TO B開啟應用元年這得益于三點：

　　一、技術突破。云思智學作業AI可實現每頁作業識別批改速度在1秒內，整體可批改題目覆蓋度85%以上，批改準確率99.9%以上。學校老師終于可以把批改作業放心交給AI去完成，大大減輕工作負擔，從而把更多精力用于作業設計和講評輔導等。

　　二、政策牽引。國家“雙減”政策和教育部“作業管理通知”都明確要求減輕學生過重作業負擔，控制作業數量和時長，提高作業質量，加強指導與反饋。這就需要更科學的作業設計和更精準的作業學情分析反饋。

　　三、需求驅動。長期以來學生、老師、學校等各角色都對作業數字化、智慧化存在強烈訴求。學生需要更高效地通過作業鞏固知識、形成能力，老師需要更精準地了解學情、改進教學，學校需要基于數據更科學地開展評價、做好管理。

　　作業AI題目預估準確率超80%，可自動生成個性化作業

　　作業AI已經在B端學校場景實現廣泛深入應用，成為作業數字化乃至教育數字化的底層技術支撐。

　　云思智學作業AI的整體思路是：在不改變教與學基本習慣的前提下，幫助學校實現作業減量提質，提升老師和學生的產品使用體驗。

　　在作業設計環節，一大難點是老師如何預估一份作業對一個學生是否合適。云思智學作業AI通過大數據和機器學習技術，構建正確率預估模型，可基于學生歷史作業作答情況，建立能力模型，再基于海量題庫中的精準標簽，實現對任一布置的作業題目，智能估算每個學生的作答正確率;目前該技術準確率超80%，讓老師作業設計的題目選擇更有依據，助力個性化分層作業布置。

　　正確率預估的前提是精準的題目標簽體系。云思智學基于超1300萬精品題庫的標簽，應用深度學習技術，通過預訓練大模型并結合不同學科、學段的特異化場景深度優化，實現了知識點標簽預測準確率90%以上，題型預測準確率97%以上，難度預測準確率95%以上。

　　在作業識別環節，系統采集到的作業圖片，會先經過OCR處理得到電子化的文本。過程中會存在低質量的圖片輸入，比如模糊、傾斜、低像素、無關干擾等各種情況均可處理。一頁作業同時存在多道題目，每道題目又有題目本身與作答痕跡，就需要自動檢測切分題目，對手寫作答區域定位。

　　在作業批改環節，經過NLP(自然語言處理)分析完成作答批改，需要對不同題型如選擇題、填空題、主觀題等進行智能分析，除批改對錯，也要對作業出錯處實現標注。

　　云思智學作業AI可做到整頁批改，對所有題目包括未作答題目一次性進行完整標注;可做到分步驟批改，即便結果是正確的，但解答步驟跳躍性太強或有錯誤，也會被AI識別出來;可做到全題型批改，計算題、應用題、方程、四則混合運算等都可精準批改。

　　此外，云思智學作業AI也支持教師手批作業標記的識別。不改變老師正常批改工作，實時采集視頻，結合每幀分析老師批改痕跡，匹配到具體題目，并對每道題目的狀態單獨維護記錄。非標批改符號如對鉤、半對、錯、劃線、畫圈、問號、減分等均可識別。復雜場景如遮擋、來回翻頁、快速翻頁、反復修改等均可支持。

　　經過多年積累，云思智學作業AI識別批改技術的覆蓋度、準確率等核心指標已經比較成熟。

　　在學情反饋環節，對于學生的作業錯題，結合知識圖譜可以形成學生的學情報告。“作為作業AI的底層基礎設施，云思智學知識圖譜具有萬級全量知識點關系脈絡，可高效精準對前驅知識漏洞進行回溯定位。同時基于個性化推薦算法，可對做錯的題目進行相似鞏固題推送，對做對的題目進行相似拓展題的推送，自動生成個性化作業，學生不需要盲目刷題了。”上述云思智學技術相關負責人介紹道。

　　此外，正確率預估與題目智能標注兩項技術在學情反饋環節也有廣泛應用。題目智能標注讓原本不在題庫的作業題目高效生成豐富的標簽，提高個性化推薦的準確率。正確率預估可精細調整推薦題目的難度，避免給學生推送過難或過簡單的題目。

　　從作業AI拓展至更多校園場景

　　經過多年積累，云思智學作業AI已經形成了完整的技術體系和應用場景，在作業AI的基礎設施層、核心技術層、場景應用層等完成全面布局。云思智學高質量作業已在20多個省市自治區，超350所中小學實現大規模常態化應用，全方位助力教師、學生、管理者減負提質增效。

　　根據云思智學系統后臺統計，平均每位教師每周使用系統布置作業4次以上，且其中80%的作業都進行了精準講評。結合教師用戶調研和平臺數據分析，學生作業總量平均下降了39%，背后是老師們作業設計變得更合理，減少了重復性作業布置。此外，每位老師每月批改作業時間減少了500分鐘以上，節約的時間可用來做25次學情分析和12次精準講評,在不增加教師額外負擔的基礎上，進一步提升教學質量。

　　據悉，云思智學擁有超1000人科研團隊，聚焦高質量作業，并延展至智慧課堂、智慧體育、課后服務等場景，擁有OCR識別、AI批改、知識圖譜等AI能力，多年來沉淀200多項技術專利，以及31000TB數據積累。

　　此外，據介紹，云思智學正在智能資源生產、智能批改分析、智能診斷規劃、智能學習助手等領域開展前沿探索。

　　“TO B領域是慢活兒，我們會長期投入，持續深耕。”云思智學方面總結道。