掌门1对1：个性化题目推荐，让学习事半功倍

不会酷黑

一直以来，“因材施教”的个性化教学都是人类对教育的永恒追求。但在师资相对匮乏、教育资源分配不均的教学大环境下，根据学生不同的认知水平、学习能力以及自身素质来制定个性化学习方案真是说易行难。而随着“AI+教育”的发展，因材施教的个性化教学有了更多可能，为教育带来普惠价值。
　　
　　作为K12在线一对一头部企业，掌门1对1积极借力AI、大数据等前沿技术，建立了3.0智能化学习系统，为学生学习增速提效。3.0智能化学习系统拥有智能师生匹配系统，在学生和老师身上提炼出上百个性标签，根据历史匹配数据及契合度测试，将其一一对应，实现智能化匹配。同时，通过AI大数据分析进行智能学习路径推荐，为每位学生推送响应的定制化学习方案，不断落实“千人千面”的个性化教学体验。
　　
　　
　　
　　以个性化题目推荐为例，掌门智能化学习系统经过AI和大数据筛选，将更精准有效的题目推送给学生，学生仅做3道题就能收到其他学生做10道题的效果，学习效率大大提升。而个性化题目推荐的背后是一道道严格的工序，通过对学生的学习行为进行数据分析、模式识别、数据挖掘最后链接题库后台，才能生成极致个性化的题目推送。
　　
　　深耕在线教育多年，掌门教育注册用户达4千万人，累计了海量的教学大数据并将其整理切片，最终形成了用户学习数据、标签化题目大数据和视频教学课堂三大优势数据库。决定题目价值的因素涉及几个方面，例涉及的知识点在过往考试中出现的频次、错误次数、平均答题时长、平均得分率、学生易错选项等。利用这个多维度的数据模型，就能够筛选出对于学生而言价值较高、能够提高学习效率的题目。
　　
　　题目推送第一步：学生学情测评
　　
　　一开始，多元智能化测评系统会为学生提供动态化、立体化、精准化的学习测评，综合对学生的用户画像进行深度挖掘，清晰呈现学生不同维度的长短板、优劣势，迅速精准定位每一位学生的知识薄弱项，并生成个人测评报告，内容涵盖学生个人的知识图谱，学习方式、逻辑理解能力、学习效率等，精度高达百分之九十五，而这是实现千人千面“题目推送”最重要的数据基础。
　　
　　题目推送第二步：确定题目范围
　　
　　根据本地化研究院的相关分析和数据报告，确定学生所在地的教材版本、考情，从而筛选出重难点章节，并根据相应的知识标签判断一道题是否具有强化理解该知识点的功能。
　　
　　题目推送第三步：确定题目类型
　　
　　将掌门海量智能题库中的每道题目，按照使用需要分为课堂练习、课后作业、错题巩固三种场景，并分层为基础题，思考题和难度题三个等级；
　　
　　题目推送第四步，确定题目组成。
　　
　　根据学生测评报告反映出的整体水平，薄弱点，结合各科教研专家给出的重要程度，最终筛选出最适合该学生进行练习的题目和难易题 的占比，科学搭配从而释放出题目能够带给学生的最大价值
　　
　　除了个性化题目推荐，掌门3.0智能化学习系统还能够实现作业的全自动化批改，将错误的作业所对应的视频讲解和知识点推送给学生。这些做法能够在保证教学质量的同时，将老师从反复机械的劳动中脱离出来，让其有更多的精力用于启发学生的智慧，激发学生的兴趣。
　　
　　一直以来，一大批教育者都致力实现大规模的个性化教育，而直到今天，在大数据和人工智能的赋能下这个美好愿景才渐成现实。相信掌门1对1会秉持创新精神，加强技术研发，让个性化学习和高效学习实现更高一层的跃升。