一、系统功能点

（一）作业/试卷批改

1、客观题批改：通过扫描仪或拍照上传作业、试卷，AI能够识别客观题的题干、题目分值（如有）、学生作答以及老师批改结果（如有），并自动完成批改。若有题目分值，系统自动计算得分；若有老师批改，则验证老师批改是否有误。

2、主观题批改：通过扫描仪或拍照上传作业、试卷，AI能够识别主观题的题干、题目分值（如有）、学生作答以及老师批改结果（如有）。若已有老师批改，系统以老师批改为准；若未有老师批改，AI能够识别答案中的核心概念，比对标准答案的关键词权重，评估答案与参考答案的契合度，并分步骤进行判分。

3、错误分析：AI定位错误环节，分析错误的原因。

4、点评指导：针对主观题，系统会标记语法错误和词汇搭配不当之处，并提供优化的替换建议。同时，系统会自动分析语法错误和逻辑结构问题，给出针对性的优化建议。

（二）学情分析

1、错题收录：智能识别学生错题，精准归类并标注错误原因，如计算错误、概念混淆等。

2、学情诊断：通过分析学生的错题、答题记录、学习时长等相关数据，精准区分学生在知识记忆、理解、应用、分析等不同能力层级的表现，定位薄弱环节，提供针对性的学习建议。

3、智能出卷：根据学生的错题情况，动态调整题目难度，生成个性化复习试卷，强化记忆。

4、学习路径规划：根据学生的学习目标和当前水平，推荐个性化的学习计划和路径。

5、资源推荐：根据学生学习情况，匹配适合的学习视频、课件或课外拓展资料。

（三）作业学伴

1、AI解题：支持通过拍照、语音、文字等多种方式提问，快速获取涵盖数学、物理、化学等理科，以及语文、英语等文科的详细答案解析。

2、分步讲解：针对问题，系统不仅提供精准答案，针对复杂问题，提供详细的逐步解析和相关的知识点延伸，帮助学生深刻理解问题的本质。

3、概念解析：针对概念或知识点，提供清晰的定义、丰富的示例以及关联知识图谱，帮助学生深入理解并巩固知识基础。

4、举一反三：针对某一道题或某一知识点，系统推送同类题型和变式题，引导学生掌握解题规律。

5、学科图谱：生成可视化的知识框架，帮助学生梳理薄弱环节。

（四）教学辅助

1、智能素材库：根据教学主题，提供千万级试题、教案、多媒体等教学素材，支持语义搜索。

2、思维导图构建：可以根据输入内容生成思维导图，帮助教师梳理知识点，构建教学框架。

3、案例库扩充：基于真实场景生成教学案例。

4、课件自动生成：输入教学大纲，自动生成课程计划和教学素材。

5、教案辅助：根据课程目标推荐教学方法、活动设计。

6、试卷智能组卷：提供根据班级错题情况或具体需求，按题型、难度、考点比例生成模拟试卷。

7、教学反思报告：分析学生表现数据，提供教学改进建议。

二、涉及的技术内容

1. 多模态识别与理解技术：结合计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和语音识别技术，实现对多种输入形式（如手写、打印、拍照、语音）的高精度识别与理解。用于作业和试卷的批改、学生提问的多模态交互等场景。

2.深度学习与生成式模型：利用Transformer架构、强化学习算法，开发智能评分、知识推理和内容生成模型。用于主观题智能评分、个性化学习资源推荐、教案和课件自动生成等。

3. 个性化推荐算法：利用协同过滤、内容推荐和用户画像技术，构建个性化推荐系统。用于学习资源推荐、智能出卷、教学素材推荐等。

4. 知识图谱与符号推理：构建领域知识图谱，结合符号推理技术实现深度知识推理和解释。用于概念解析、错误归因、个性化学习路径规划等。

5. 大数据处理与分析：采用数据中台架构，结合数据挖掘和机器学习算法，对多源异构数据进行清洗、融合和建模。用于学情分析、教学效果评估、智能题库管理等。

三、解决的行业痛点与堵点

1. 作业批改效率低：传统作业批改耗时费力，尤其是主观题批改缺乏统一标准，容易出现主观性差异。

2. 学情分析不精准：学生学习数据分散，难以整合分析，导致学情分析不够精准，个性化教学难以实施。

3. 教学资源管理混乱：教学资源来源广泛，缺乏有效的分类和管理机制，教师查找和使用资源效率低。

4. 个性化学习资源不足：学习资源难以满足学生的个性化需求，资源推荐精准度低。

5. 教学效果评估滞后：传统教学评估依赖考试成绩，缺乏实时反馈和多维度评估，难以及时调整教学策略。