评测学自适应学习是什么
随着大数据算法、人工智能技术的不断发展，在线教育领域也在发生深刻变革，评测学自适应学习正在让千人千面的个性化教育变成现实。
自适应学习通常是指给学习提供相应的学习环境，学习者自身在学习中发现总结，最终形成理论并能自主解决问题的学习方式。
自适应学习技术则包括分别面向师生的自适应教学和学习系统，以及自适应技术路线。更为详细的介绍参考这篇：评测学怎么变成提分神器？三分钟弄懂自适应学习的秘密！
评测学是正在大规模商业化应用的自适应学习平台，现已拥有数十万用户。
评测学自适应平台通过在学习中不断监测学生的学习情形，引导最适合的下一步学习内容和活动，当学生在学习中遇到困难时，推荐学习内容的难度会自动降低。
老师可以使用评测学来监测每个学生的知识空白，即时调整，为每个学生提供个性化教学。
评测学最大的优势在于可以通过数据收集、分析和推荐来提供个性化的教学，优化学生的学习效果。
对于每一个评测学平台的使用者，平台的自适应学习系统会不断地挖掘学生表现数据，对学生在系统中的活动进行实时的分析和反馈，为学生提供与水平相当的课程和练习题。
评测学根据学生学习活动的注意力、关注度和强度，产生大量有意义的数据，总结学生的学习模式，可能存在的学习盲点、学习优势与喜好、强度和缺点等。
利用这些信息能让学生达到最优学习状态，同时，学生使用评测学平台的时间越多，获得的推荐就越准确。
评测学自适应学习的功能
评测学自适应学习平台的功能主要有以下几个方面：
个性化知识路径——基于全过程学习数据采集，生成个性化知识路径，依据数据收集的生长状态，自适应调节学习节奏；
自动化批改——作业实现规模化自动批改和个性化反馈，实现智能化推荐学习内容和自动化辅导；
智能化管理——大数据和人工智能应用到学习管理系统，记录学生的学习轨迹，统计学习数据，实现作业、测评、课程的自动适配和评估，进行学情管理，生成可视化数据图，方便家校深度互动交流。
评测学如何让个性化教育So Easy
目前的教育模式普遍是所有学生是被以同样的方式对待，被教授同样的教学内容，用同样的教材，每个人都是被用同样的规则和标准来进行评估。
同时，无可否认的是每个学生都是不一样的，他们应该被分成不同层级，根据学力水平的不同，提供不同的学习材料。
因此个性化教育开始被越来越多人认为是解决现代教育“僵硬”的良方，它打破人们对于课堂刻板的印象，希望将孩子从“标准化”的教育体系里解救出来，发挥每个人最大的潜能。
Ken Robinson先生，一位世界级的教育专家，是这样阐述这个概念的：“个性化学习是我们需要去处理的这样的一个过程，因为我们每个人都有不同的优劣势，学习兴趣、学习风格和学习方式。”
“因材施教”这句话，中国也讲了几千年，然而，在传统的课堂里学习，一个老师面对数十个孩子，讲同样的一本教材，要想做到针对孩子的不同情况，采取不同的学习方式，制定不同的目标，是非常难的。
但评测学运用人工智能技术、大数据算法，使得个性化教育越来越So Easy。
学生可以使用评测学自适应学习技术，系统为其制定个性化学习方案，以此驱动继而完成自我学习。
学习之前，学生需要先参与统一的测评，通过最少的题量，测到学生对每一个知识点的掌握情况，再以此推送教学视频，详解知识点。
在教学过程中，学生可以根据理解程度，寻求老师的辅导，完成学习后，学生需要再次进行测试，判断掌握水平。
评测学让每个学生拥有属于自己的AI 老师，并在教学环节中起到核心作用，通过数据和算法来规划孩子们的成长路径。
每个学生可以按照自己的方式、学习路径和偏好来进行学习，从而达到自己最大的学习潜能，真正更高效、扎实地掌握知识，从学习中找到幸福感。
在评测学，个性化学习也意味着一种自我教育的意识，一种自主学习和选择学习内容的能力，将学习的主动权从老师转换到学生，终极目标是引导学生成为一个自我驱动型的学习者。
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