【科讯】中国教育科技大会

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12月23日，中国教育科学技术大会在北京召开。 这次教育科技大会以新业态新能源新教育为主题，围绕中国教育进行了深入的分析，以最新、最完全、最优的视角，各方深入教育本质，聚焦于业态的迅速发展。 作业由智能技术实验室负责人王岩出席了会议，发表了《创新科技作业帮助在线教育》的主题演讲，对教育科技的应用和创新发表了前瞻性观点。

中国教育科技大会由中国计算机顾客协会领导，itechclub (网络技术精英俱乐部)教育专业委员会主办，是国内网络技术行业最专业、最有影响力的大型教育科技类领域的盛会，是领域最前线的

王岩说，现在网上教育已经进入了新的快速发展阶段，不仅需要严格管理高质量的文案，还需要深入耕耘顾客体验。 因此，作业支持继续交换ocr技术的高级摄影系统，以多元线性构想求知，而且出力将ai技术应用于直播教学中的深度，构建强对话和场景化的在线教室。

做作业提高搜索技术，受到全国中小学生释明的指控

近年来作业照片检索问题成为全国中小学生迅速获得知识的重要工具。 王岩说，早期经过研发和探索，作业合作摄影系统在后台开发和测试阶段可以达到较高的精度。 简单来说，初级复印识别的基本框架分为前解决、复印线分割、复印识别、结果输出四个部分。 对于精通计算机视觉和深度学习的研究生来说，也许可以利用公开的资源和数据集，以及现成的深度学习框架，在两周内构建系统，识别更有效清晰的图像。

但是，实际上线后，系统在识别过程中遇到了课题。 随着顾客体积的扩大，顾客在设备、照片习性、主题表现效果上存在显着差异，产生模糊、倾斜、低像素、干扰等现象，实际识别精度下降。

为了处理摄影系统面临的一系列问题，工作帮助ocr识别技术，自己研究摄影架构。 王岩表示，该系统通过工作支持持续5年自主研发和数据积累，是继续功能迭代的重要成果。 在完美的拷贝识别流水线中，有30多种不同神经互联网各部门的职务，每次拍摄中进行拷贝识别都会执行260多种神经互联网的预测。 这样复杂的算法可以通过大规模并行化、集群化的服务器，在200ms内完成的极其高效，迅速识别整个原型。

通过自研的摄影架构，作业有助于比较有效地打破由客户识别场景的多元性派生的一系列问题，提高识别的准确度，实现客户提问和解释的无缝联系，优化知识获取效率。

正确的识别+完整的视频说明+实时在线问答，工作辅助搜索问题体系的全面进化

高速而准地进行终极探索是照片检索问题功能升级的首要关键，重点是教育思路的讲解和输出是符合教育本质的快速发展方向。

以教育普惠为中心的理念工作支持孵化了已经完善的摄影业务线，客户在正确匹配主题后，可以为思考和归纳得到详细的分析过程。 然后，比较了书面说明直观且难以理解的痛点，作业录制了大量的解题视频，实现了图像文字和缜密的解说。 现在，5成以上的检索展示结果搭载了讲义录像。 另外，为了全面找问题诉说，作业设定了真人老师的网上解答，与学生的疑问相比可以进一步解答，帮助客户对问题的考察复印件进行深入、彻底的理解，真正掌握知识点。

王岩介绍说，结构化摄影系统不仅仅是辅助工具，而是贯穿整个教研的重要力量。 现在，作业合作拍摄系统可以解决每分钟100万次的完整识别流水线，识别完成后，副本立即发送到各大搜索引擎，被集成到超过3亿题的大容量题库中。 基于问题基础上，作业支持还使用大数据算法深入发现内在网络整体的学习动态，智能地分解受欢迎的知识点分布和难点，发挥自身和全国各地的教研体系。

通过检索系统、大数据和庞大顾客体量的复用，作业助教研团队可以更迅速地确定某个地区的某个时间，甚至是某个学校，学生的知识点、最容易出错的主题。 这项技术对教育部门制定教育计划，提高教育效率，发挥网上教育的社会价值是有效的。

ai嵌入直播的课程结构，作业打开学习场景化全面探索

不限于照片检索问题，作业将直播课程作为输出高质量教育资源的重要线索，通过出力的ai技术，瞄准线下教育的特征，深入探索场景化学习，符合客户对课程体验的多个需求。

具体来说，作业充分利用rtc协议自研音视频互动直播技术的框架，完善一对一指导、一对多大班授课、一对六小班互动授课、多对多互动大班授课等各级型， 王岩表示，该系统基于遍布全国的节点，可以为老师和学生提供足够的语音和视频交互。 其中，视觉ai的运用在直播教学中监控课堂状态，实现优化课堂效果的双向效果，发挥网上课堂面对面教育价值，辐射全国儿童学习圈，带来网上教育的高位运行。

关于课程的效果，作业为低年级孩子提供了自研课程的手势对话功能，用当地的ai能力进行了正确的手势识别，避免了点击参加感不足的问题，提高了课程的幽默性。 声音弹幕功能采用自研声音识别能力，打字交互时键盘遮挡不影响教学效果的情况。

在演讲中，王岩分享了语音功能升级带来的强烈互动性。 语言课程拼写可以为所有学生提供评价功能。 在解答课程中，老师可以直接要求学生用语音弹幕回答。 回答复印件迅速识别，由教师方总结。 在作业的直播教室里，没有一个孩子躲着。 每个学生都有公平的互动和表达机会。 老师也能掌握台下所有学生的回答情况。

为了掌握学生的授课状态，作业支持利用配置在客户终端上的神经互联网和云的集群，确定是否在座位上、家人是否陪同上课、是否集中精力上课、离画面的距离是否太近。 发表老师通过学生的状态收集、上课实时摘要、课后分析报告，反映了老师的教学能力，指导老师可以集中精力进行摘要，近距离地与学生交流，全面感知学生个人。

在近5年对ocr、ai等教育技术的深耕基础上，作业实现了在线教育的高效化、实际感悟化，解决了与在线教育的差异化，弥补了以前传教的诸多障碍，辐射了多元学习场景。 关于接下来五年的愿景，王岩说，作业依然对在线教育进行更深入的研究，今后也将聚焦教育科学技术，用成熟的新技术加强学习场景的感觉，推进新教育领域的更大变革。