如今爲老師減負、增效，實現精準施教已經(jīng)成(chéng)爲一個熱門話題，但是我們在前進(jìn)的路上總有一些釘子，隻有拔掉釘子才能(néng)繼續前行。大量的批閱工作就(jiù)是爲老師減負、增效路上的釘子，大量的批閱工作對(duì)于老師來說(shuō)是非常頭痛的問題，我們該如何拔掉這(zhè)個釘子?本文將(jiāng)爲大家進(jìn)行解答。
 

老師工作中的困擾有哪些?
 

1、作業，試卷批閱繁重枯燥， 每天超過(guò)4小時(shí)用于批閱學(xué)生的作業和試卷
 

2、無法準确了解每個學(xué)生學(xué)情，無法針對(duì)性施教
 

3、沒(méi)有足夠時(shí)間研究教學(xué)，疲于奔命
 

面(miàn)對(duì)這(zhè)些困擾，如果有一個可以自動批閱的系統來幫助老師批完成(chéng)批閱工作，并生成(chéng)學(xué)情分析報告，實現老師的減負、增效，讓老師可以精準施教那就(jiù)非常完美了。
 

恰好(hǎo)就(jiù)有一個系統可以解決以上難題，就(jiù)是翌學(xué)。翌學(xué)以教師爲核心，以幫助老師減負、幫助學(xué)校增 效爲出發(fā)點;以“科技改變教育”爲使命，以“人工智能(néng)+大數據”技術驅動教育進(jìn)步;以“自動批閱”“精準施教”爲核心功能(néng)點，實現教育的“教學(xué)相長(cháng)”，全面(miàn) 提升教學(xué)效率。
 

那麼(me)翌學(xué)到底有如何神奇之處呢?它爲什麼(me)能(néng)幫助老師實現自動批閱工作呢?接下來我們看一下翌學(xué)的主要技術有哪些。

1、大數據技術
 

大數據(big data)，IT行業術語，是指無法在一定時(shí)間範圍内用常規軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能(néng)具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優化能(néng)力的海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資産
 

大數據技術可以解決哪些教育問題?

我們可以利大數據技術對(duì)學(xué)生的考試結果進(jìn)行學(xué)情分析、錯題整理等等功能(néng)幫助老師、學(xué)生提高效率
 

幫助教師快速出卷，極速讀卷，自動統計成(chéng)績，産出學(xué)情分析數據，還(hái)將(jiāng)根據班級學(xué)生的學(xué)業情況給出診斷報告，輔助老師對(duì)症下藥。
 

在傳統教育中，學(xué)生最頭疼的就(jiù)是每次考試後(hòu)老師都(dōu)會(huì)要求把自己的考試錯題抄在一個小本本上，留作以後(hòu)複習。
 

關于這(zhè)個痛點工程，大數據技術可自動幫學(xué)生生成(chéng)錯題本，并進(jìn)行分類整理;學(xué)生不用再盲目地陷入題海戰，花最少的時(shí)間，隻做該做的題目。
 

2、圖像識别技術
 

圖像識别是計算機對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識别各種(zhǒng)不同模式的目标和對(duì)像的技術。識别過(guò)程包括圖像預處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。簡單來說(shuō)，圖像識别就(jiù)是計算機如何像人一樣讀懂圖片的内容。
 

圖像的傳統識别流程分爲四個步驟：圖像采集→圖像預處理→特征提取→圖像識别。
 

圖像識别技術就(jiù)像人一樣可以讀懂圖的内容，我們同過(guò)圖像識别技術直接識别出試卷的内容，幫助老師完成(chéng)自動批閱。
 

3、手寫體識别技術
 

手寫體識别由于數據采集方式不同可以劃分爲脫機手寫體識别和聯機手寫體識别兩(liǎng)大類。聯機手寫識别所處理的手寫文字是書寫者通過(guò)物理設備(如數字筆、數字手寫闆或者觸摸屏) 在線書寫獲取的文字信号，書寫的軌迹通過(guò)定時(shí)采樣即時(shí)輸入到計算機中。而脫機手寫文字識别所處理的手寫文字是通過(guò)掃描儀或攝像頭等圖像捕捉設備采集到的手寫文字二維圖片。
 

由于識别的對(duì)象不同，使得這(zhè)兩(liǎng)類手寫識别技術所采用的方法和策略也不盡相同。
 

前者的識别對(duì)象是一系列的按時(shí)間先後(hòu)排列的采樣點信息，而後(hòu)者則是丢失了書寫筆順信息的二維像素信息，由于沒(méi)有筆順信息，加之由于拍照掃描設備在不同光照、分辨率、書寫紙張等條件下，數字化會(huì)帶來一定的噪聲幹擾，一般來說(shuō)，脫機手寫文字識别比聯機手寫文字識别更加困難。
 

翌學(xué)所利用的就(jiù)是脫機手寫體識别技術，因爲比聯機手寫體更加困難，我們在研發(fā)過(guò)程中克服了重重困難，最終實現了全新的自動批閱系統。
 

4、深度學(xué)習技術
第三撥人工智能(néng)熱潮就(jiù)是源于深度學(xué)習的複興。深度學(xué)習最典型最廣泛的應用就(jiù)是圖像識别。此外，深度學(xué)習還(hái)可以應用于語音、自然語言等領域。

深度學(xué)習相比其他機器學(xué)習技術，能(néng)夠在機器視覺、語音識别、自然語言處理、機器翻譯、數據挖掘、自動駕駛等方面(miàn)取得好(hǎo)得多的效果。
 

深度學(xué)習是基于機器學(xué)習延伸出來的一個新的領域，由以人大腦結構爲啓發(fā)的神經(jīng)網絡算法爲起(qǐ)源加之模型結構深度的增加發(fā)展，并伴随大數據和計算能(néng)力的提高而産生的一系列新的算法。深度學(xué)習的概念由著名科學(xué)家Geoffrey Hinton等人在2006年和2007年在《Sciences》等上發(fā)表的文章被提出和興起(qǐ)。
 

深度學(xué)習，目前被應用在圖像處理與計算機視覺，自然語言處理以及語音識别等領域。自2006年至今，學(xué)術界和工業界合作在深度學(xué)習方面(miàn)的研究與應用在以上領域取得了突破性的進(jìn)展。以ImageNet爲數據庫的經(jīng)典圖像中的物體識别競賽爲例，擊敗了所有傳統算法，取得了前所未有的精确度。
 

大數據時(shí)代，結合深度學(xué)習的發(fā)展在未來對(duì)我們生活的影響無法估量。保守而言，很多目前人類從事(shì)的活動都(dōu)將(jiāng)因爲深度學(xué)習和相關技術的發(fā)展被機器取代，如自動汽車駕駛，無人飛機，以及更加智能(néng)的機器人等。深度學(xué)習的發(fā)展讓我們第一次看到并接近人工智能(néng)的終極目标。
 

可想深度學(xué)習技術的前沿性是多麼(me)強大，翌學(xué)就(jiù)是有了這(zhè)麼(me)強大的技術做支撐才能(néng)爲老師真正的減負、增效。助力教育的“教學(xué)相長(cháng)”，全面(miàn)提升教學(xué)效率。
 

正是因爲有以上的這(zhè)些高新技術的支撐，才有現在的翌學(xué)系統，通過(guò)以上技術我們現在實現很多功能(néng)，甚至有些是目前市場上還(hái)沒(méi)有出現的功能(néng)。
 

翌學(xué)的亮點功能(néng)：
 

AI自動批閱：試卷答案自動定位、自動識别、自動判決、自動切分人工批閱題
 

謄分系統：自動算分，自動成(chéng)績單下發(fā)， 自動考試分析報告
 

原卷打印：支持原卷打印批閱痕迹，完全貼合老師 學(xué)生考試習慣
 

考試分析：多維度考試分析，可定制
 

學(xué)情分析：每個學(xué)生個性化分析，因材施教
 

易錯題：定位薄弱知識點，精準施教
 

以上就(jiù)是翌學(xué)的相關介紹，翌學(xué)是一款面(miàn)向(xiàng)學(xué)校教師及學(xué)生的智慧服務SaaS平台，歡迎大家選擇我們的服務。
 

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