自适应学习发展的下一个阶段，是普及化吗？

人工智能在教育领域的落地极具前景，但在教与学的过程中，AI技术应用层次不同，效果不同。

目前，基于图像处理技术、视觉类技术、语音类技术、自然语言处理类技术而产生的拍照搜题、口语测评、作业批改等产品，已经辅助性地应用在学习过程中的各个环节。。除此之外，更为深层次的，基于大数据分析、算法构建、思维模拟的人工智能自适应学习，也深入应用到教学的核心环节，能解决学习过程中不同学习内容割裂、学习难点滞后、学习路径无针对性等问题。

自2015年在国内引起广泛关注后，自适应学习系统在国内已经发展并应用近3年了。对此亿欧盘点了7家在人工智能领域主打自适应技术的企业，通过看它们自适应学习系统的构建与落地，来看自适应学习系统的应用前景和发展趋势。

松鼠AI

松鼠AI拥有国内完整自主知识产权、以高级算法为核心的自适应学习引擎。

自适应学习过程一般包括“学、练、测”三个主要方面，而松鼠AI将学习过程划分成4个标准的环节，即“测——学——练——测”。“测”是指进入学习过程中的先行测试，通过学前测试，将学生的做题数据，依据松鼠AI自建知识图谱，生成学生画像、侧写，生成能力评估，规划出学习路径；然后进入到“学”的环节，系统根据前测结果推送适合学生的讲解视频，学生观看视频的时长、数量、难度由算法决定；学后在“练”，学生完成系统推荐的练习题；在进行一次后“测”，系统推送测试题，测试学生对推荐知识点的掌握情况。

在这四个过程中，松鼠AI动态评估学生的知识图谱掌握情况，不断优化推荐算法，按照学生特点规划“独一无二”的自适应学习路径。

学吧课堂

学吧课堂成立于2014年，业务强势部分在初高中数学。目前，学吧课堂主要的研发产品分为三部分，一是免费练习题库，二是教学导航系统，三是在线1对1辅导课程；三个产品相辅相成，“题库”能够有效为“教学导航系统”提供大量经过分析的学生学习数据，规划学习进程、生成详细讲义、分析学生水平，给老师提供支持，提高“在线1对1”教育效果的稳定性。

基于大数据和人工智能技术，学吧课堂提出三个“定制”，首先是“目标定制”，根据学生测评结果来定制学习目标，学习目标是阶段性的；其次是“方案定制”，根据学生学习情况动态调整教学方案，与学校进度同步；然后是“名师定制”根据学生性格特点匹配授课老师，提供多项满足学生和家长的个性化需求服务。学吧课堂通过测评和教学环节实现自适应学习。

论答

论答成立于2016年，是一家专注于学习技术与教育大数据的互联网公司，其自主研发的自适应学习系统，能根据每个学生的知识点掌握情况，智能推荐有效的学习路径和学习内容。目前主要教育内容覆盖了6年级到9年级的英语和数学。

具体来说，论答的整体产品思路分为“测”和“学”两个环节。

在“测评”阶段，论答以自主研发的PRISM算法为核心的自适应学习引擎为主，以大数据分析系统、纳米级多学科知识学谱、智能测评系统等为辅，深度剖析学生能力水平，智能定位学生知识薄弱项并生成多维度测评报告。然后进入“学习”阶段，基于“测评”阶段的算法，制定循序渐进的学习路径、匹配学习任务、推送学习内容、反复优化适合的学习题和测试题，实现学生自适应学习。

一起教育科技

一起教育科技成立于2012年，能提供一整套以数据为核心，智能、高效的线上、线下作业解决方案，并实现了K12阶段全学段、全学科覆盖。一起教育科技通过老师在平台上布置作业，学生在平台上完成作业，家长在平台上查看作业，将三方用户及三款产品连接起来形成闭环。

在“学——练——测”三个学习环节中，一起教育科技也是以大数据为基础，实现自适应的个性化推荐。学生主要在学校完成内容学习环节，然后在一起教育科技平台完成练习和测验，形成学情管理、作业报告等大数据分析结果。一起教育科技再根据学生数据，分层级推荐针对性练习题，包括面向薄弱知识点推送简单习题，面向知识遗漏处推送相应的习题，面向知识点强项推送思维提升习题；形成高互动、及时反馈、动态调整的自适应学习目标。

极课大数据

极课大数据定位为K12大数据精准运营商，成立于2014年。极课大数据通过图像模式识别、云计算、大数据分析等技术，达到数据驱动学习过程优化。平台通过链接优质资源，为每个学生建立学习成长档案，以大数据思维升级现有教育流程，实现自适应学习。

极课大数据以大数据技术为基础，辅助“教与学”各个细分环节，为老师教学过程赋能，为学生提供自适应学习。

在老师的教学阶段，极课通过整合海量题库和教辅资源，精准分析后优化教师备课，并可以通过个性化学业分析报告和成绩报告为老师调整教学方案，实现在课堂教学过程中做到薄弱项知识的逐个击破，提高教学效率。在学生练习阶段，极课可以通过智能批改作业，生成学情分析报告，进行错题整理，制定提分计划，针对薄弱项定制课后练习，巩固知识点。

英语流利说

流利说成立于2012年，以英语口语评分起家，几年内积累了庞大的语音数据库，除了自然语言处理和大数据分析技术之外，英语流利说的自适应学习还需要使用到语音识别技术。英语流利说构建了一套口语评分体系，通过“音素、音节、单词、短语、句子、段落、篇章”几大板块来评测“发音、语调、语法、语用、重音、流利度、语言逻辑性和连贯性”等多个英语学习维度。

在学习英语开始之前，用户首先需要通过英语流利说的口语评分体系进行定级测试，定级后系统再推送相应水平的课程，课程的学习材料形式通常为音频辅以图片，中间穿插听写、排序、语音跟读等练习环节。然后通过反复再定级、升级、个性化推送内容实现英语自适应学习。

智课

智课于2013年创立，主要业务以留学语言考试培训为主，也包括留学咨询 （选校咨询、专业方向咨询、实习指导等）、海外留学后服务（出入境、旅游、社交、医疗等），以及面向中学和高校的英语教学内容与作文批改技术。

智课的自适应学习系统名为Smart智能教学系统，通过“人机结合”的方式为学生提供自适应学习服务——系统基于学生的学习行为进行数据采集与分析，规划学习任务、推送匹配习题、辅助老师批改、 测试学生水平并生成反馈报告。

智课Smart智能教学系统的功能整体由数据驱动，贯穿“学（提供基于知识图谱的任务清单式学习）、练（提供基于推荐引擎的练习题）、改（提供机器智能批改“拼写语法”和外教批改“思维逻辑”）、测（提供基于算法的仿真测评与考分预测）、评（生成反馈报告）”五个环节，在系统的辅助下，老师得以减负，学生也能得到更为个性化的服务。

目前，自适应学习大多是通过“搜集数据并分析——构建学习模型——匹配教学内容”三个基本步骤实现，且多数应用在K12领域和语言学习领域。大多能做自适应学习引擎自主研发的都是融资数额较大且处在中后期阶段的教育机构。其中，大数据的分析模型和纳米级知识图谱构建是目前主要的研究方向。

自适应学习系统还有很多可待开发的方向。未来，由于教学过程数据逐渐结构化，可挖掘维度变多，还处于初级阶段的的人工智能自适应会朝着数据维度细化、算法模型更高级、动态调整更智能的方向发展。

另外，随着社会认可程度变高、政策持续鼓励支持、底层技术加强、教育行业巨头的持续投入和关注，自适应学习技术的使用范围会变得更广，更加普及化。

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