拍照上传一份手写英语作文，AI已经实时批改出详情，包括系统判分、句子主干详情，甚至按句点评；

鼠标简单点击班级、知识点，就能立刻获得三档难度的适合班级的个性化分层试卷；

每次考完试后，立马获得了考试的详细分析，包括考试错题管理、薄弱知识点分析，甚至举一反三推送人人不同的个性化变式训练……

这些曾属于多少教育者的美好蓝图，在信息化高速发展的今天，早已成为现实，也让众多教师和学生们体验到高科技带给他们的便利与高效。

据不完全统计，截止2020年底，利用知心慧学学生答题累计数量已超20亿，各学科教师阅卷次数接近3亿次、在线作业提交次数总计1135万以上，单日试卷上传数量已突破800万；2021年3月，英语填空+作文自动批改数量单月近70万……

究竟是何种强大的高科技，让风向标教育在竞争激烈的市场中占据一席，为AI赋能教育奉献巨大能量？下面，跟随小编的脚步，一起揭开风向标教育高科技的神秘面纱。

强大的计算模型，让批改更精准！

以长难句智能分析为例，输入一则英语长难句，强大的人工智能便开始工作：seq2seq神经网络翻译、ELMo预训练模型启动、词性标注……最终呈现在眼前的，不仅有该则句子的句意、主干信息，还有详细的句型与结构分析。

运用到英语作文自动批改中，则可以呈现给用户精准的批改详情，从内容相关度、句子和词汇、篇章结构、字数、书写规范等多维度进行打分，还能按句点评错误、亮句点评，更有作文万能模板推荐，让用户体验前所未有的智能与便利。

在智能分析的阶段中，ELMo预训练模型可以说是支撑自动批改的关键技术之一。ELMo 是一个强大的计算模型，可以将单词转换成数字，可以唯一地解释单词的上下文。

（ELMo模型示意图）

无论你是一名资深的机器学习研究者，还是一名普通的观察者，你都可能熟悉大数据的威力。Jerry Wei曾发表博文表示：最初的 ELMo 模型是在 55 亿个单词的语料库上进行训练的，即使是“小”版本也有 10 亿个单词的训练集。这可是一个很大的数据量啊！在如此多数据上进行训练，意味着 ELMo 已经学习了很多语言知识，在大范围的数据集上都会有不错的性能。

这样一个关键技术的存在，让英语长难句中的语法、语义、词汇运用等得到充分分析，结合seq2seq神经网络翻译、依存分析等多种技术，让自动批改更细致、更多维、更精准，不仅成为教师得力批阅助手，还能帮助学生自主阅读辅导！

AI数据驱动，让组卷更精准

除自动批改外，风向标教育独家研发的AI智能组卷也让众多教师爱不释手。教师只需轻松勾选班级、考察的知识点或时间段，即可分层推荐ABC三套试卷，教师根据教学目标和参加考试班级的层次不同，选择性使用。

在智能组卷中，拥有一个基于教师组卷行为，学习进化的推荐系统。

通过离线学习、智能推荐、反馈学习等，根据2000+学校、百万份试卷及千万级考试测评大数据分析，精准预测教师组卷偏好；

并根据决策树分析，得到每个考点在特定条件下的适用概率，决策树中每一个节点代表一种情况，每个节点都是系统基于信息熵自动生成条件最优判断，以此可以得出在各种不同条件下，每个考点的适用情况。

（决策树模型示意图）

在决策树分析的基础上，结合难度分析等关键技术，推荐的试卷不仅结构符合当前教师的常用结构，考点分布符合当前教师的教学进度和考试场景，试卷难度分布也精准符合当前学校层次或班级梯度。

同时，教师每一次操作行为等同于对智能推荐结果的一次评价反馈，系统自动记录教师操作，结合教师行为量化及指标确定、教师行为分析方法等，调整下一次推荐策略。如：根据教师浏览、搜索、收藏、选用题目，增加同类型题目的下一次推荐；根据教师删除、替换题目，减少同类型题目的下一次推荐；根据教师删除、替换题目，减少同类型题目的下一次推荐；根据教师调整题目顺序、修改分值，调整下一次推荐的试卷结构等。

一个看似简单的操作系统，实际蕴含多项智能的科学技术。AI智能组卷作为风向标教育独家研发的技术成果，以其智能、精准与便利，实实在在为学校教师提供了帮助。

大数据与AI驱动各环节闭环，打造完整教育生态链

自动批改与AI智能组卷不过是风向标教育众多技术成果中的仅仅两种，除此之外还有英语智能题库、大数据资源库、自动化解题以及AI门户网站等，风向标教育的研发团队们始终在技术领域中不断钻研，打破技术壁垒，致力于为学校提供最坚实的技术支撑。

目前，风向标教育正竭力通过大数据与AI驱动各环节闭环，在各环节技术深耕、扩大技术影响力、驱动教育数据闭环，打造完整教育生态链，让更多难以想象的智能黑科技，为教育赋能！