“我们希望有工具可以帮助老师完成批改作业方面的任务，这样老师就可以有更多的时间和精力，来对学生进行个性化的培养工作。”近日，在第81届中国教育装备展示会上，一位来自湖南长沙的小学校长对记者说道。
而提到智能批改设备，该小学的一位任课老师则指出，“这个工具要智能才行，现在很多拍作业的设备识别准确率还需要提升，批改过程老师手动翻页的情况也需要改进，有效的作业批改工具要实现真正的智能化才行。”
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在整个展馆转了一圈以后，该学校的考察团停留在了云思智学的展台。该校校长告诉记者，“看了很多设备和产品，这里的解决方案与我们的需求和教学理念是最契合的。”
该校长所指的则是云思智学推出的“高质量作业”，是通过数字化赋能作业采集、设计、批改、学情分析与反馈、教学管理的全流程平台。
众所周知，数字化或者智能化的基础是数据；在基础教育领域，作业就像“神经末梢”。现在，把作业数据化，是给教育插上数字化“翅膀”的关键性一步，这样不仅可以提高教学的工作效率，节省时间；还可以用数字化手段辅助老师对学生进行个性培养；甚至，在数字化覆盖到教育全场景后，智能化系统还可以为区域化的教育“建言献策”。
经过了解，记者发现，云思智学在此次展示会上推出了高质量作业2.0平台，通过AI算力提升让OCR识别、图像识别更为高效精准，并将成果应用于高扫仪、智慧作业机、智慧纸笔、墨水屏、移动端等多场景采集终端，可实现实时采集学情数据；日常作业可以在不改变老师手批习惯的情况下，利用智慧作业机采集作业数据，而针对学生个性化作业，可以通过高扫仪实现全流程自动化批改与留痕。
在作业设计方面，研发AI智能评估系统，推出智能化“作业设计平台”，以教学目标为导向创建作业设计任务，帮助老师提升选题的目的性和练习的有效性；辅助管理者把控作业设计质量，通过分层、弹性、个性化作业的布置，力促精准教学实践落地。
在批改方面，基于自然语音处理技术、机器学习算法为师生提供智能化批改，在填空题、选择题、应用题三大题型方面均有自动批改专利支撑，也可以实现分步骤批改，对学生的答案进行详细评测和批改，帮助学生深入理解解题思路和方法，提高学习效果和掌握程度；
在学情分析方面，数据是基础，基于多年技术沉淀，开创性的将日常作业数据和考试数据联动，保证教学评的一致性。比如当发现考试表现明显劣与作业表现时，能够辅助老师调整作业知识点覆盖度、难度及题量，精准定位学生学情，班级学情阶段性综合分析，为区域管理者提供综合学情报告。
在采访中，云思智学CEO刘渝对记者表示，“作为作业帮旗下的企业，云思智学承接了作业帮过去9年时间所沉淀下来的人工智能、大数据的技术，云计算能力和大量的数据资源。作业帮是一个高度数字化的企业，从工具、资源到业务流程、组织策略都是高度数字化的，基于这样沉淀下来的数字化的能力，我们可以更好地服务教育数字化转型。”
他指出，“我们也是长期主义的信奉者，希望能够沉下心来做好用户的陪伴，做好创新和持续的服务。”
在浙江师范大学附属温州育英学校，早晨7点30分，三年级数学老师袁帆帆迎来了新一天的教学。课前，她快速查看了前一天高质量作业平台采集的学情数据报告，全面了解授课班级学生们的知识点掌握情况。题目正确率统计显示，第2题的错误率最高。袁帆帆点击错误作答的作业采集切片，浏览学生真实作答情况，发现大部分出错原因是对被除数的概念以及除数和商的关系混淆不清。
“一会儿在课堂上需要再次强调、讲解这个内容。”袁帆帆说，“备好课是教好课的前提。”
过去，她主要按照课本上提示的重难点和自己过往授课的经验，来安排每节课的讲解重点。如今借助平台的分析报告，共性错题在班级里集中重点讲解，个性错题单独辅导，授课效率和效果都提升了。
“一节课只有40分钟，每分每秒都很宝贵，必须高效利用。”该学校的数学老师陈圆圆说，她利用平台数据，将最难的、错误率最高的题放在每节课最开始，也就是大部分学生注意力最集中的时候讲解，讲课效率提升了近一倍。
刘渝指出，数据作为新生产要素是教育数字化转型的基础，数据驱动的数字化转型依托于人工智能、大数据、云计算等关键技术不断发展。作为教育数字化综合服务商，云思智学聚焦教育教学场景，从数据数字化、流程数字化、服务数字化三大维度，基于多年的技术沉淀，着眼于作业、课程资源建设与应用、体育等场景的数字化创新，为教育数字化转型提供应有的助力和服务。
温州育英学校办学历史不长，为提升教学质量，学校近年来积极引入数字化教育系统，其中高质量作业平台覆盖小学3-6年级段。温州育英学校校长叶良志说：“我们希望构建一种新型交互式学习环境，教师可以即时得到学生作业学情的反馈，数据再反哺教师备课、授课，实现基于大数据的精准教学。”
无独有偶，对于重庆市巴蜀中学初中英语教师莫涛而言，英语教学过程中最大的困难是班级学生数量多、作业批改工作量巨大、学生学情分析难。云思智学高质量作业的使用为他解决了这些问题。
具体来看，在作业设计上，云思智学将原册教辅电子化并深度加工，多样化的资源渠道推动教师合理设计作业。在作业采集上，智慧作业机、高扫仪和手机满足了不同作业的采集需求，不改变教室和学生的习惯。在作业批改上，高速扫描仪+留痕打印机自动批改题目，减少重复性批阅工作，系统采集学生作业数据后，还会自动生成报告，帮助教师有效掌握学生学情，可实现“数据化”精准教学。
中国教育科学研究院院长李永智认为，教育数字化转型是新时代技术进步和生产力发展的必然，真正高质量的教育应当是适应学生的教育。
华东师范大学上海数字化教育装备工程技术研究中心主任顾小清也表示，对于区域、学校管理者和一线教师而言，目前教育管理中的流程重塑已经非常完善，但对于核心的教育教学场景来说，还有待进一步完善从数据测评到分析诊断、到作为干预依据的闭环建立，需要使由经验驱动的教学决策向基于理论和数据智能双驱动的循证与决策转型，实现素养导向的“人机协同”的教学模式重构与变革，加快教育数字化转型。
比如，作业价值的实现离不开教师的精准点评。对此，云思智学高质量作业将题目按照错误率排序，提升课堂效率，“将批改作业的时间用于更细致、更富有针对性的讲评”。此外，通过学情自动分组，生成学生个人画像，助力打造“个性化+数字化”智慧课堂。
江西南昌东湖区育新学校教育集团二七北路校区学生胡可依告诉记者，“系统会根据我们每个人的错误来选择不同的题型，这样对于提高我的学习是有帮助的。”
该学校九年级7班数学教师方实表示：“系统给我们提供了精准的数据分析，精准到每个学生，精准到每道题目，有利于教师后期观察到课堂教学反馈，提高学生学习效率”。
提到当下比较热门的AI大模型的话题，刘渝认为，它是符合教育价值的发展趋势的——从标准走向个性化。“另外，以往学习和教育是固定的正确答案，现在更重要的是我们要学会问问题。对教育的评价也不再是以理解和记忆为基础，我们需要创造、共鸣和体验，所以，我们尊重教育的发展规律，当这些技术服务于教育，与教育的发展趋势相结合的时候，我们觉得它才会有长期的生命力。”
最后，如江西省教育评估监测研究院副院长唐旭所言，作为基础教育的“神经末梢”，作业是撬动教育质量的支点，AI批改技术助推教育数字化转型，以技术驱动教育核心场景变革，助力精准教学，提高教学效果，推动教育高质量发展。
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