当前的论点。教研老师不会老大我们做到一些标签，然后我们去训练模型。最后就是语言能力，它还包括了拼法检查以及语法检查。

拼法检查用的是winnow算法再加语言模型。我们用于了综合的语法检查的模型，还包括基于规则的模型、分类模型、神经网络翻译成模型，展开了语法的检查。为了让大家需要更为确切的看见自适应自学过程是测学练的过程。在测的过程中告诉你哪块能力敢，获取一些较慢精准项目管理模型。

测完之后就是要学，在平时的传统自学中，它应当叫教学，相等于老师协助你制订出有自学计划，然后你按这个计划自学，叫自学路径的规划。规划好了之后就去学，即锻炼的过程，这也就是能力训练的过程。中间我们不会有科学知识跟踪模型，告诉他我们锻炼的进展和成果如何。

大家可以理解一下这几个模型。第一个，我们首先讲解较慢的项目管理模型，因为只不过我们还有一个更为精准的模型，它时间较为宽，必须两个多小时的，评测也更为的精确。但因为我们有时候只不过必须一些较慢项目管理模型，也要比较精确。那么这时候我们就用于了一个基于信息增益的较慢项目管理模型，基本上就是做到少数的题就需要获得你的能力点的基本范围。

只不过它的原理并不那么简单，但是我们必须很多的数据。相等于我们需要通过线下的大量学生做到题，看见有一部分的题目是跟能力点评价有很强的相关性，从信息的角度来讲，它们的贡献更加多， 只剩的获取信息较少，这时候我们就不会在线下把信息量获取最少的这些题投票决定来，并且我们把这些题做到对做错的关系跟能力点之间的范围都记录下来。当我们到了线上的时候，相等于学生只必须做到刚才记录下来的那些信息量仅次于的题。

做完之后，因为大量的学生早已协助我们统计资料出有这些题究竟对应能力关系是怎么样的，这两个东西一融合，就通过少量的题就需要告诉能力不会落在什么范围内。第二是基于贝叶斯方法的能力水平预测，我们需要在很短的时间用很少的题协助学生把他的能力水平测出来，只剩就根据能力展开引荐了。根据能力引荐有很多种方法，比如贝叶斯方法、增强自学、KNN等方法，各有限于的场景。

这里我给大家讲讲利用贝叶斯网络构建自学路径规划的基本原理。贝叶斯网络非常简单谈相等于每个节点之间有一定的相关性，节点之间的相关性是通过条件概率来体现，相等于当我的某个能力点低的时候，跟它涉及的下一个节点的能力点强弱的概率是多少。整个的网络通过专家经验把节点和网络结构确认下来，只剩通过数据把条件概率算数出来，作为一个基础模型。当某个学生来了之后，我们根据他输出的当前情况、未来目标、中间通过项目管理需要获得的能力点和对应分数的关系，我们就需要发售来，在这样的条件下，他的其它一些节点究竟个什么情况？相等于他能力点较低的概率有多少，低概率有多少。

我们就需要自由选择出来适合于这个学生自学的拟合路径。当他的自学路径规划好之后，就开始锻炼。锻炼的时候，就不会有一个科学知识跟踪模型，它只不过是根据学生答题序列，通过科学知识跟踪模型获得科学知识掌控的概率，这是科学知识跟踪的概念。

那么传统科学知识跟踪，如图所示，左边是贝叶斯模型，后边是深度自学的科学知识跟踪。左边模型相等于它只是针对一个知识点的话算数得很定，后边深度自学的科学知识跟踪模型必须大量的数据。我们明确提出了贝叶斯深度自学的跟踪模型，把以前深度自学上面得每个参数点，变为了概率分布。这样的话模型不会更为精确，它相等于是利用了所有的学生推测下一个学生究竟做到得怎么样，而某种程度是当前模型的固定点去推测。

总的来说，朗播的语言自学体系中AI大约是这样的结构。首先不会通过方法课展开科学知识传送的过程，然后自适应自学系统就不会有科学知识吸取内化变为能力的过程。

AI和大数据不会在每个环节发挥作用，让自学模型更为精准，让自学效率更高，让自学体验更佳。三、教育新零售和AI自学助理我们怎么样解决问题双师问题。教育新零售只不过是基于新零售，马云在16年明确提出来的利用线上服务和线下体验，展开新的零售模式。对于教育来讲的话，朗播获取的线上就是中央厨房式的内容标准化产品供给，线下是本地化标准流程的服务，主要是辅导对系统和陪伴，中间是通过数据去切断的。

如果没AI，线上就是学员通过方法课和自适应自学系统，首先展开线上自学。接下来就是线下的导师协助他做到一些归因分析，获取解决方案，并且还有一些是可以给他陪伴、监督他自学。

中间通过数据切断就可以了。有了AI之后，在基于学员数据的基础上，通过AI技术对学员的自学过程和能力提高情况展开更加准确的评价，从而给他获取更加客观精确的归因和解决方案。线下导师可以利用AI自学助理展开非常简单督学，更好的是陪伴，让人机接口更为具体，各自充分发挥自己的优势，协助学员更加高效地自学。四、AI在未来教育场景一些未来发展第一个是自学的内容和过程应当是标准化的，但是每个人也有个性化，因为标准化才能分析，之后我们才需要为每个人都获取个性化的东西。

第二个是教育新零售，利用大数据和人工智能切断了线上线下的隔阂，是更为有效地的自学方式。它不会解决问题双师模式不存在的问题，而大数据和人工智能就不会给学生获取一个线上线下完全一致的服务。最后一点是人工智能无法代替教师，因为教育是一个有温度的职业，它是无法代替教师的，但是教师的角色不会发生变化，有一部分能力低的水平低的展开科学知识传授，有一部分水平略为差点的或者刚刚入门的就可以做到非常简单的辅导。那么只剩的就是像朗播这样的自学产品，就必须教师变为一个产品经理，展开系统设计。

基本上我实在未来AI跟教育也是这样的关系。原始内容和视频查阅可转入(公众号：)「AI投研邦」查阅。

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