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？？？？？？

　　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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