AI LEARNING ANALYTICS

以 AI 重构
K12 学情分析

为教育者提供试卷级错因诊断与学情建模,把原始答题数据转化为可执行的教学决策。

平台能力 试卷诊断 学情画像 知识点追踪 提升路径
核心能力

两个引擎,
覆盖学情分析全流程

从一张试卷到一份成长方案,平台以可解释的 AI 链路完成诊断、建模与建议。

引擎 / 01

试卷诊断引擎

上传试卷图像,平台自动识别每道题目,将错题的错因归类并定位到具体知识点,输出结构化诊断报告。

  • 多模态识别:印刷体、公式、手写作答
  • 错因归因:概念 / 方法 / 审题 / 计算 / 规范五维
  • 知识点定位:精确到章节与小节
  • 结构化报告:错因分布 + 针对性改进动作
引擎 / 02

学情画像系统

整合家长问卷、学生问卷与历史成绩,构建学生综合学情模型,输出短期突破与长期成长的双轨提升路径。

  • 多维输入:问卷 + 成绩 + 诊断历史
  • 综合建模:定位、习惯、优势、瓶颈
  • 双轨路径:1–3 个月短期 + 长期成长
  • 可下载:标准化画像报告 PDF
工作原理

四步,从原始数据
到教学决策

01 — 采集

数据接入

试卷图像、答题数据与问卷统一接入,无需特定纸张或终端。

02 — 分析

识别与归因

多模态模型识别题目,结合解题逻辑判断每道错题的错因类型。

03 — 建模

图谱比对

错因与知识点图谱比对,构建学生的掌握度与学情模型。

04 — 输出

决策输出

生成结构化诊断报告与提升路径,直接对接教学动作。

平台规格

面向教学场景的工程化能力

学科覆盖
数学 · 物理 · 化学英语、语文持续接入
知识点粒度
章节 / 小节对齐主流教材版本
错因维度
五维归类概念 / 方法 / 审题 / 计算 / 规范
报告形态
诊断报告 + 学情画像结构化,可导出
应用方案

为不同教育主体提供能力

教育机构

为学员批量生成诊断与学情报告,沉淀教研数据,提升服务标准化程度与交付效率。

一对一教师

每次考试后快速产出错因分析与下一步计划,把更多时间投入到真正的教学环节。

学校教研

从班级到年级的学情聚合分析,为教研决策与分层教学提供数据支撑。

让学情分析
进入 AI 时代

预约一次演示,了解平台如何接入你的教学场景。