阿凡题：AI＋教育的时代已经到来

正如前文介绍的，在未来学校的尝试中，人大附中是从现有的中学学校的课程体系出发，通过添加人工智能相关课程、培育学生的各种能力等方式，而之前我们曾经撰文为大家介绍过的阿凡题教育，则是以补习班、拍照搜题的基础出发，将在线教育与人工智能结合。

目前来说，阿凡题是在将人工智能与中小学在线教育贴合的最为紧密的在线教育公司，他们通过全球领先的人工智能、图像识别和大数据技术，将传统的“搜题+1对1”模式变成在线教育智能云平台，打造了“AI驱动的个性化学习解决方案”，并设立了具有国际领先水平的阿凡题人工智能研究院。

本次阿凡题的产品总监刘思涛在AI+教育沙龙上从阿凡题的底层人工智能引擎讲起，详细讲述了手写识别、语义解析等技术的精心打造。目前阿凡题APP已经积累用户6000万以上，6600万以上的题库，提供了多达40余亿次的拍照搜题次数和2亿多次的答疑。

1、阿凡题：“西医式”的定量个性化教育时代

阿凡题认为传统的教学方式如同中医，从感知上对学生进行考量，而阿凡题希望的是通过现代化的设备，通过人工智能和海量数据分析的方式，进行数据量化的方式进行精确的个性化教育。

阿凡题通过自然场景的图像识别、手写识别，以及语义理解的方式，打造了自动解题的底层技术，再通过阿凡题AI引擎，通过搜集海量的学生学习数据，进行智能标签、题库知识图谱的打造，形成“AI驱动的个性化学习解决方案”。

在教学环节中，通过“诊、教、练、测、答”一体化的解决方案，对不同学生的学习情况进行智能诊断，配合个性化教学学习规划、个性化练习，通过智能作业阅卷及数据分析，配合智能辅助答疑，对学生进行个性化教学，不再局限于以往传统应试教育中的统一教学、批卷。

2、智能标签题库：自动化标签技术

我们之前曾为大家详细介绍过阿凡提应用了图像识别、手写识别以及语义理解的拍照搜题功能（加链接），而这次刘思涛为大家介绍了更贴近实际教学的“阿凡题智能标签题库”系统。

如果说拍照搜题是人工智能学习模型中的“数据搜集”，那么智能标签题库就是通过一定的计算结果设计出模型原型，并通过不断的数据搜集、训练迭代，不断强化的一个学习模型。

以往的教学中，哪怕是“一对一教学”，学生“收到练习册-进行训练-老师批卷-教学反馈”的过程中，也会因为各种各样的环境因素受到影响，而如果能够将“训练-反馈”整个模型通过“贴标签”的方式进行智能处理，那么整个环节的效率将会得到大幅提升，学生的学习反馈也会更加的有效。

目前阿凡题的这套智能标签系统，已经实现了“任意题目都可即时标签”，这种智能标签系统目前经过测试已经能够与“老师贴标签”模式的准确度媲美，而通过自动化的贴标签，可以无限制的提升效率降低人员成本。

这套智能标签系统，可以实现高精度、多维度，并进行无限延展，老师可以通过任意题目的即时标签技术，实现对学生课前、课中、课后完整学习路径上每一个节点的数据收集、识别、分析，绘制学生“学习全维度画像”，智能生成学习路径规划。

这套系统基于深度学习模型，通过目前在文本识别上比较领先的CNN、RNN和注意力机制等技术，解析文本中不同的特征，实现目前在文本分类分析中最好的效果，是目前业界比较前沿的技术，阿凡题也正在为这套“基于深度学习模型自动标注框架”申请专利。

3、更多场景的智能学习环境

阿凡题目前也通过智能硬件来辅助整个教学环节，基于点阵笔/拍照的自动批改系统，可以不改变师生原有行为习惯实现课堂实时数字化互动，利用手写识别、数理推导、机器证明等智能解题技术实现了主观题的自动判题，代替老师实现作业和试卷批改，精准锁定学生学习问题。

此外，阿凡题目前在商业方面也努力拓展线下店，阿凡题智能学习吧等线下一站式教育实体店也在各个城市进一步扩张中。

相比于昨天为大家介绍的人大附中，阿凡题的人工智能技术渗透更加彻底，毕竟轻装上阵的创业型公司，要远比老牌名校转身来的更快。但是两者并无优劣之分，我们其实可以设想，如果将阿凡题的这套拍照阅卷+智能标签分析应用到中小学的现实教学中，不仅可以减轻中小学老师的教学压力，同时还可以更加轻松的把握不同学生的学习心理状态，制定更加优化的培养习惯。

有教无类、因材施教，或许这才是未来学校最应该有的样子。