大大都在线教育平台只解决了先生与学生的毗连问题，，，，，而作业帮和KnewTon为代表的“个性化教育”则通过手艺驱动古板教育模式的刷新，，，，，将孔子的“因材施教”这一教育理念做到极致。。。。。

　　作业帮的“自顺应教育”之路

　　自顺应教育模式的精髓是凭证学习者的现真相形，，，，，量身推荐适合的课程，，，，，这被归纳为“适配学习手艺”。。。。。

　　作业帮通过三个方法来实现个性化推荐：第一步是知识诊断，，，，，学生先做几道精选训练题“测试”，，，，，测试之后会获得知识诊断效果。。。。。第二步是知识建议，，，，，凭证测试效果给出该科目的详细知识点卡片，，，，，告诉学生哪些知识点是急需提升的，，，，，哪些是已熟练掌握的。。。。。第三步则是训练推送，，，，，在差别的阶段性测试时代，，，，，推送外地的真题、模拟训练给用户，，，，，让学生通过最少的训练掌握知识点，，，，，阻止重复的、难度不匹配的无效训练。。。。。

　　个性化教育将是在线教育的焦点优势，，，，，也是在线教育未来的趋势。。。。。作业帮“个性化训练三步曲”划分对应了学习历程的数据网络、推断和建议，，，，，连系知识图谱和推荐模子，，，，，实现个性化的教育。。。。。

　　作业帮怎样用手艺做到因材施教？？？
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　　古板教育保存致命的弱点，，，，，岂论学生处于何种水平，，，，，头脑模式有何差别，，，，，知识掌握情形有何差别，，，，，都要坚持同样的进度被动式地加入课程、重复训练，，，，，进而效率变低。。。。。相关于KnewTon而言，，，，，作业帮进军个性化教育优势越发显着。。。。。

　　第一，，，，，拥有大数据以及更新机制。。。。。作业帮上线一年多积累的5000万用户、9500万题库，，，，，已掌握了学生学习习惯、题库学科知识两类大数据,引入天下优异西席群体来完善和筛选题库，，，，，在回覆学生提问时也是机械算法+UGC模式双重包管，，，，，通过这些运营手段来包管数据质量，，，，，形成了数据更新机制。。。。。

　　第二，，，，，大数据手艺的乐成实践。。。。；；；；；贗DL（深度学习）实验室效果和OCR手艺，，，，，作业帮借助图像识别、语音识别、语义明确诸多大数据手艺，，，，，建知识图谱，，，，，将学科、课程和习题之间的关系理清晰，，，，，通过知识诊断和学生画像，，，，，让个性化教育成为可能。。。。。

　　第三，，，，，基于路径算法的推荐。。。。。作业帮在知识诊断效果和知识图谱的基础上，，，，，可以盘算“学习路径”，，，，，即从学生目今学习状态到目的状态之间需要履历的路径，，，，，例如哪些知识点、多大的难度、怎样温习。。。。。这样就可以给学生推荐最适合的训练题，，，，，阻止其“走弯路”。。。。。

　　第四：IDL手艺实现连续顺应性。。。。。IDL实验室所研究的深度学习手艺让机械可以自我学习、优化算法。。。。。作业帮基于其研究效果，，，，，自动化地刷新教育模子，，，，，包括学习路径算法、训练推荐模子、知识诊断模子等，，，，，而不需要人工去更新，，，，，即即是各地教育纲要转变之后，，，，，教育模子依然有用，，，，，实现“连续顺应性”。。。。。

　　作业帮实质是通过新手艺去改变古板教育模式，，，，，提升教育效率，，，，，祛除教育鸿沟，，，，，而不但是把互联网看成渠道的简单应用，，，，，它有着较量强的手艺依赖，，，，，切合从孔子时代便保存的“因材施教”理念，，，，，并且有望在应试教育大情形下实现真正的因材施教。。。。。

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