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‘乐鱼体育官方网站’乂学教育打造虚拟特级教师松鼠AI,背后有哪些核心技术?
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发布时间:2021-03-07    点击量:

本文摘要:2017年11月,开始了AI最佳挖掘金案例年度排行榜的选拔活动,以人工智能在金融、汽车、医疗、安全、零售、硬件、内容、教育行业的应用为选拔标准,寻找AI商业化水平低、客户问题解决能力强的企业,目前择了8个行业中最好的解决方案/产品。

2017年11月,开始了AI最佳挖掘金案例年度排行榜的选拔活动,以人工智能在金融、汽车、医疗、安全、零售、硬件、内容、教育行业的应用为选拔标准,寻找AI商业化水平低、客户问题解决能力强的企业,目前择了8个行业中最好的解决方案/产品。其中,学习教育的松鼠AI获得了AI教育类别中最好的教育机器人奖。松鼠AI是以高级算法为中心的人工智能适应自学引擎,全名为智适应环境自学引擎,学习教育享有原始的自律知识产权。

就像AlphaGo模拟棋师一样,学习AI系统模拟特级教师为孩子定制教育方案,一对一实施教育过程,需要比传统教育效率提高5倍到10倍。我们已经看到AlphaGo战胜了人类棋手冠军,很多人类的工作面临着被AI取代的风险,AI能成为好老师吗?AI教育为什么要战胜传统教育?虚拟世界特级教师-松鼠AI特级教师教育的想法和思维与普通教师相当不同,这源于特级教师的大量教育经验,解读了自学方法,但现在学校特级教师的数量特别少,特级教师分别指导的教育成本非常便宜。学习教育期待智适应环境的自学引擎松鼠AI成为特级教师,可以制作学生的图像,制定个性化的教育,优化整个教育模式。

智能适应环境自学产品框架包括用户交互、自学系统、自适应引擎三个部分。其重点智适应环境引擎包括内容推荐、学情分析、内容分析等。

松鼠AI为不同的学段和学科构筑了不同的自学模型,可以向学生推荐适当的自学方式,实现问题和测试。在学生自学的过程中,松鼠AI可以记录和分析学生的自学状况,通过组合的科学知识图,理解学生的内容没有控制,推荐合适的练习题。学习教育的创始人栗浩洋指出,松鼠AI这个适应自学平台的特征是教育无法,教育无种,材料教育。

自适应自学平台已有二十多年的历史,至今还没有流行,融合了这两年人工智能技术的发展,智适应了环境平台的流行。人工智能的插手在以下5个方面大幅度提高了教育效率。第一,对学生知识点控制状态监测的精度、细致度、最大问题量的效率大幅度提高,第二,向不同学生推荐不同自学路径的有效性,第三,在自学过程中,每分钟或几分钟用算法调整自学工程的进度、速度、效率、知识点内容和锻炼量,第四,对学生前几年自学过程中的缺陷进行探测,例如,在9年级的知识点无法控制的情况下,探测6年级的先进知识点的脆弱性,第五年级的跳跃,对于学生的正确检测成绩。

栗浩洋显然有很多自适应问题库、自适应测试、自适应作业,虽然也有AI,但主要用于语义分析和试卷测试,基本上没有插手以上5点或者插手第一点。学习教育智能适应环境系统的核心AI技术智能适应环境系统使用了哪些核心技术,与其他同类平台不同?学习教育使用科学知识图像、图论作为记述和应对学科知识体系的贝叶斯网络和概率图模型作为学生图像的描写,应对学生整体的科学知识的把握状况,使用贝叶斯科学知识的跟踪理论:作为学生对知识点控制程度的合格判断的学生栗浩洋显然,过去的科学知识图像没有两个问题。

首先,学生知识点的记述非常硬。许多教育行业公司只合并三级知识点,计算两家四级,学习教育已合并九级。

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其次,知识点之间的关联度只表示强烈的关联,没有考虑占绝大多数弱关联。针对这两个问题,学习适应环境系统为每个学生制定科学知识地图的定位。因为有不同的学生,他们的问题点不同,控制的知识点及其熟练度也不同。因此,学习使用知识点纳米级分离技术的方法。

明确解读右图:如图所示,这是学生a知识点动态把握情况的图像,学习智适应环境纳米级知识点不按以下四个要点分别给予不同的图标,不同颜色的标志:卡可玩性水平(非常简单/中等/困难)、知识点的重要性、上司控制程度(没有控制/没有控制/没有控制)的展开状态(等待自学/正在展开/完成),红色六边形图标应对没有控制的困难水平的知识点右图是世界通用的智适应环境学生的科学知识图像,各知识点使用4~6个维度的标签,学习系统中各知识点的标签已经达到30个。在该系统的创建下,每个学生的知识点都可以在科学知识地图中明确表现出来。

但问题是,纳米级知识点分离技术后,知识点增加了30倍。例如,高中入学考试和高中入学考试不会选择所有知识点的5%。考试结束后,至少需要两个小时。

考完所有的知识点,可能需要30小时以上,对学生来说是无法忍受的。在这种情况下,在科学知识地图上用于AI算法,根据知识点之间的关联性,根据每个学生对每个问题的不同系统,动态调整信息量仅次于的测试问题非常适当,可以通过少量的测试获得正确的测试结果。同时,这也是一个非常无用的环节。

2017年10月,学习教育在郑州组织了人机战争教育比赛。活动招募了3名17年平均教育年龄的中高级老师在对照组开展现实教育,实验组学生几乎为学习教育开发的智适应环境教育机器人开展了自学。四天内针对初中数学进行集中教育指导,通过前测量和后测量客观地比较两组学生的学习效果。

4天过去,人机战争的结果显示,智适应环境教育机器人的效果打破了人类教育,最核心的平均得分以36.13分(机械教育)战胜了26.18分(人类教育),仅次于得分和得分以上,机械组也分别达到了人类2组的5分和4分。(公共编号:)显然,学习教育这一智能适应环境的自学引擎和信息引擎今天的顶级有着异曲同工的智慧。

两者都源于内容的解释,用户通过不道德的数据完成了对方,两者的融合得到了正确的给定。今天的顶尖依靠这个信息推荐的算法成为业界的顶尖,学习教育也依靠自己的技术,总共投资了2亿7千万美元,其在线教育机构很快扩展到全国各地。松鼠AI获得了最佳教育机器人奖。

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