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學管師

2019-07-27 15:57:52  深圳教師招聘網  作者:  閱讀: 次  評論( )
評測學(AI人工智能輔導)
評測學自適應學習平臺
 

評測學十年磨一劍   旨在抗衡Knewton

 


 

 一、Knewton的強勢崛起

  Knewton是一家提供個性化教育的初創公司,成立于 2008年,總部位于紐約,是美國技術領先的適應性學習工具提供商。Knewton的核心技術是適配學習技術,通過數據收集、推斷及建議三部曲來提供個性化的教學。Knewton通過這3項核心技術:為學生提供內容推薦服務;為老師提供學情分析服務;為內容提供商提供內容洞察和分析服務。官方數據顯示,Knewton現在已經和培生集團、薩諾瑪、麥格勞希爾等多家知名出版商和教育公司展開國際合作,已服務除南極洲之外的學生超過1000萬名,為學生下一步學習計劃提供個性化推薦超過150億次。Knewton號稱在學生學習數據搜集、個性化試題推送等技術上處于世界領先地位。該公司已獲得多輪總計超過1億美元的融資,最近的融資是2016年2月完成了 5200 萬美元 F 輪融資。

  二、Knewton強勢進入中國市場

  一起作業網是中國最大的中小學在線學習平臺。2015年8月19日,一起作業網在北京宣布,已與牛頓(Knewton)達成伙伴合作協議,共同為中國的K12教育開發個性化學習產品。雙方的合作嘗試將在2016年春季開始。一起作業網將把牛頓的個性化數據分析技術運用到自己的英語(精品課)教學產品中。教師根據所使用教材版本的不同,可以輕松地為學生布置網絡作業。

“一起作業網擁有創新性方法,促進了中國英語和數學的教與學。”紐頓創始人兼CEO何塞?費雷拉(Jose Ferreira)說,“我們期望,雙方的合作能使一起作業網的使用者取得更好的學習效果。”

  2016年1月20日,K12 教育科技公司好未來集團與Knewton 簽署全方位的業務合作協議,將 Knewton 的自適應平臺用于好未來的在線教學中。

  三、評測學十年磨一劍 蓄勢待發

  相較Knewton的風生水起,“評測學”可謂默默無聞。前者資金雄厚,貼著無限光環的外來和尚,還與國內的強勢伙伴合作,但目前還沒有實現本地化的產品落地。

  而鮮有人知的是,評測學創始人劉勁松,早于2005年開始與普林斯頓大學教授合作,一起主導美國的自適應教育產品的研發,參與麥克勞希爾教育測評中心(CTB/McGraw-Hill)的自適應引擎開發設計。

  看到國內在線教育的風起云涌,劉勁松于2012年在國內創立成都愛易佰網絡科技有限公司,并于2015年8月正式啟動中國自主品牌的自適應教育項目——“評測學”,并于同年11月將本地化的智能自適應產品推出。“評測學”根據中國教育的特點,并結合國際先進的教育理念和技術,徹底解決傳統教育與信息技術的深度融合難題。評測學一經推出,就深受用戶的歡迎和好評。

  四、評測學創始人談自適應學習平臺

  在與“評測學”創始人劉勁松的交談中,他給我們談了以下幾點。

  首先,他從教學質量談起,教學質量不應該只是指平均分,優生率等,因為我們很多時候把分數看得過重,把優生的定義都搞錯了,我們很多時候談的教學質量僅是由學校管理加上更多的機械模式訓練。真正的教學質量應該是如何向學生提供線索和指導,激勵學生參與學習活動的程度,以及如何給予強化以吸引學生學習,盡力以最高效的方式方法發揮學生的的最大潛力。因此自適應在線教育平臺需要做到能告訴學生學什么,為什么要學,怎么去學,要讓學生從“學會知識”變為“會學知識”,從“要我學”變為“我要學”。要做到這些,一方面得要有科學精準的評估,從而讓學生學習“避輕就重”,學該學習的內容,做該做的練習,把時間花在刀刃上,用強針對性的學習來提高學習效率;另一方面需要用精準的評估結合知識之間的關系和屬性以及學習對像與知識點之間的關系來解決學生碰到問題的時候能告知學生最佳的解決問題的路徑,讓學生能從知識斷點的源頭學起,從而自主而輕松的逐步解決問題,以達到“化盲為明”,從而激發學生的學習興趣。

  其次他談到了如何做到自適應學習,關于自適應學習平臺,主要做好三個方面。

  第一,滿足自適應學習的內容開放平臺的開發標準,針對開發標準,主要是做好知識體系結構的創建,知識點的分類等屬性,知識點之間的關系,知識點與學習目標的關系,題與知識點的關系以及知識點在題中的認知過程,要做好自適應內容開發標準和開放平臺是一個比較復雜和系統的工程,它需要豐富的教育理論結合信息技術的深度融合,從理論上說我舉一個簡單的例子,就拿知識的認識來說吧,“蘋果落地”的故事成為科學史上的一段佳話,在民間廣為傳誦,這個故事從蘋果落地這一“知道是什么”(know-what)的事實知識,到覺得物體之間存在一種引力這一“知道為什么”know-why)的原理知識,再到用一些數學方法來論證這一“知道怎么做”(know-how)的技能知識,以及用到開普勒的定律這一“知道誰有知識”(know-who)的人力知識,從最后再次經過歸納總結驗證發表了力學的三大定律和萬有引力定律這一原理知識。讓我們認識到從事實知識、原理知識等這些顯性知識經過技能知識、人力知識等隱性知識的積累和論證產生了新的顯性知識的這一過程。因此我們標準化知識的維度,知識的內在聯系,知識與學習內容的聯系與屬性,這是自適應學習平臺的基礎。

  第二,科學準確的自適應知識評估引擎,“評測學”根據掌握知識點需付出的代價,利用知識點的多維度進行全面的評估;現今通用的評估方法更多的是統計評估,是根據對錯率得到的簡單數據統計結果,缺乏科學性,“評測學”的評估優點之一是根據學生的學習進程,不斷調整評估報告,做到對學習過程進行分析評估以為學生修復知識提供強有力的針對指導;“評測學”通過智能算法將顆粒化知識網格化,在知識之間建立邏輯關聯,評測報告也直接指向錯誤知識節點,而非“頭痛醫頭腳痛醫腳”的表面診斷。

  第三,個性化的學習內容推薦算法,學習內容包括學習材料和習題,習題要根據評估讓學生盡量練習介于他懂與不懂之間這樣的強針對性練習,或者一個復雜的題學生碰到問題的時候,需要提供這個復雜題相似的幾個步驟的小題來練習內省,以達到能自我解決復雜題的能力,從而讓學生的強化訓練更有針對性。而學習材料需要根據知識點掌握的多個維度以及知識點之間的內在聯系結合學習階段、地域、文化背景等來推薦學習者最應該看的學習材料,因為這個世上沒有最好的老師只有最合適的老師,一個城市的學習者不一定聽得懂老師對農村學習者所舉的學習案例。“評測學”也可以由教師布置作來,系統提供給老師可以設置做作業的前置條件,比如知識需要掌握到何種程度才能開始等,還可以設置作業完成后需要達標的要求,這樣對于前置條件,系統會智能個性化推薦學生學習和練習什么直到達到要求,而做業完成后,系統也會根據學生的實際情況,智能個性化的推薦學生是去學習和學什么還是去做針對性的變式練習,簡單的舉例,比如一個學生作業完成情況很差系統再給他推薦針對性的變式練習的意義就不大。

  最后劉勁松說到,誰才是國內自適應在線學習的領導者,需要看誰能掌握最核心的自適應技術、誰能為學生提供更好的個性化學習服務,贏得用戶的口碑;不僅如此,為了中國教育大數據的安全,也為了中國民族品牌的自適應平臺的崛起,“評測學”團隊更肩負著建立中國民族品牌的自適應學習平臺、確保國家教育信息安全的重任;雖然“評測學”自適應在線學習平臺的打造任重而道遠,但團隊有十年的技術沉淀和磨煉,而且一直在正確的路上奔跑。面對Knewton的強勢進入,劉勁松及其團隊充滿信心,“評測學”智能自適應學習平臺能夠與之抗衡。

  附圖:

崗位要求:

1.輔助學員完成線上課程個性化指導,點評,跟蹤,獎勵。
2.關愛學生身心健康成長,幫助學生樹立健康積極的學習心態和良好的生活習慣;
3.家長群互動,反饋學員學習情況及進度.
3、學員,家長關系的維護,解答家長的問題。

職位要求:
1、教育背景:本科及以上學歷,有教師資格證優先;
2、看好智能教育前景,必須愛學,上進,前期公司有培訓。
3、會英語數學物理化學基礎、懂電腦,陽光開朗優先考慮。
4、素質能力:表達能力優秀,善于因材施教,思維靈活,富有親和力,責任心,有師德,擅長與學生溝通交流;
4、工作經驗:有教學經驗優先

工作地址:羅湖/布吉
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