累計答題數量超20億、閱卷次數近3億次... ...強大的高科技，讓AI賦能教育！

拍照上傳一份手寫英語作文，AI已經實時批改出詳情，包括系統判分、句子主幹詳情，甚至按句點評；

每次考完試後，立馬獲得了考試的詳細分析，包括考試錯題管理、薄弱知識點分析，甚至舉一反三推送人人不同的個性化變式訓練……

這些曾屬於多少教育者的美好藍圖，在資訊化高速發展的今天，早已成為現實，也讓眾多教師和學生們體驗到高科技帶給他們的便利與高效。

強大的計算模型，讓批改更精準！

以長難句智慧分析為例，輸入一則英語長難句，強大的人工智慧便開始工作：seq2seq神經網路翻譯、ELMo預訓練模型啟動、詞性標註……最終呈現在眼前的，不僅有該則句子的句意、主幹資訊，還有詳細的句型與結構分析。

運用到英語作文自動批改中，則可以呈現給使用者精準的批改詳情，從內容相關度、句子和詞彙、篇章結構、字數、書寫規範等多維度進行打分，還能按句點評錯誤、亮句點評，更有作文萬能模板推薦，讓使用者體驗前所未有的智慧與便利。

在智慧分析的階段中，ELMo預訓練模型可以說是支撐自動批改的關鍵技術之一。ELMo 是一個強大的計算模型，可以將單詞轉換成數字，可以唯一地解釋單詞的上下文。

（ELMo模型示意圖）

無論你是一名資深的機器學習研究者，還是一名普通的觀察者，你都可能熟悉大資料的威力。Jerry Wei曾發表博文表示：最初的 ELMo 模型是在 55 億個單詞的語料庫上進行訓練的，即使是“小”版本也有 10 億個單詞的訓練集。這可是一個很大的資料量啊！在如此多資料上進行訓練，意味著 ELMo 已經學習了很多語言知識，在大範圍的資料集上都會有不錯的效能。

這樣一個關鍵技術的存在，讓英語長難句中的語法、語義、詞彙運用等得到充分分析，結合seq2seq神經網路翻譯、依存分析等多種技術，讓自動批改更細緻、更多維、更精準，不僅成為教師得力批閱助手，還能幫助學生自主閱讀輔導！

AI資料驅動，讓組卷更精準

除自動批改外，風向標教育獨家研發的AI智慧組卷也讓眾多教師愛不釋手。教師只需輕鬆勾選班級、考察的知識點或時間段，即可分層推薦ABC三套試卷，教師根據教學目標和參加考試班級的層次不同，選擇性使用。

在智慧組卷中，擁有一個基於教師組卷行為，學習進化的推薦系統。

透過離線學習、智慧推薦、反饋學習等，根據2000+學校、百萬份試卷及千萬級考試測評大資料分析，精準預測教師組卷偏好；

並根據決策樹分析，得到每個考點在特定條件下的適用機率，決策樹中每一個節點代表一種情況，每個節點都是系統基於資訊熵自動生成條件最優判斷，以此可以得出在各種不同條件下，每個考點的適用情況。

（決策樹模型示意圖）

在決策樹分析的基礎上，結合難度分析等關鍵技術，推薦的試卷不僅結構符合當前教師的常用結構，考點分佈符合當前教師的教學進度和考試場景，試卷難度分佈也精準符合當前學校層次或班級梯度。

同時，教師每一次操作行為等同於對智慧推薦結果的一次評價反饋，系統自動記錄教師操作，結合教師行為量化及指標確定、教師行為分析方法等，調整下一次推薦策略。如：根據教師瀏覽、搜尋、收藏、選用題目，增加同類型題目的下一次推薦；根據教師刪除、替換題目，減少同類型題目的下一次推薦；根據教師刪除、替換題目，減少同類型題目的下一次推薦；根據教師調整題目順序、修改分值，調整下一次推薦的試卷結構等。

一個看似簡單的作業系統，實際蘊含多項智慧的科學技術。AI智慧組卷作為風向標教育獨家研發的技術成果，以其智慧、精準與便利，實實在在為學校教師提供了幫助。

大資料與AI驅動各環節閉環，打造完整教育生態鏈

自動批改與AI智慧組卷不過是風向標教育眾多技術成果中的僅僅兩種，除此之外還有英語智慧題庫、大資料資源庫、自動化解題以及AI入口網站等，風向標教育的研發團隊們始終在技術領域中不斷鑽研，打破技術壁壘，致力於為學校提供最堅實的技術支撐。

目前，風向標教育正竭力透過大資料與AI驅動各環節閉環，在各環節技術深耕、擴大技術影響力、驅動教育資料閉環，打造完整教育生態鏈，讓更多難以想象的智慧黑科技，為教育賦能！