曾經，學生在課堂上接受老師的統一填鴨式教育，在課餘時間裡，依然在眾多課外班、補習班中連軸轉。到了現在，打開電腦，學生就能通過一對一授課在線教育平臺跟隨老師學習缺漏的知識點。近年來，隨著中國實施人工智慧強國戰略，大力發展人工智慧教育，AI的發展一定程度上催生了教育的變革。針對傳統線上教育缺少智能把控、進度難以根據學生本人量身定奪等問題，乂學教育研發了松鼠AI這個以高級算法為核心的人工智慧自適應學習引擎，通過人工智慧系統模擬特級教師給孩子一對一量身定做教育方案，並且一對一實施教育過程。在松鼠AI陪同孩子學習的全過程中，他拿出了三件「法寶」來解決目前人工智慧教育的痛點。
松鼠AI—學習前掃描知識點
具體來說，每個學生的認知水平和學習方式的不同，最終學習的速度和對於知識點的掌握情況也就不盡相同。但是過去傳統的大課堂式教學方式中，受制於老師精力和時間，難以有效顧忌每一位學生的特點和學習問題，千人一面的填鴨式教學為了能夠讓學生掌握知識點，覆蓋知識盲區，只能通過低效的題海戰術，學生對於自己對知識的掌握程度沒有一個清晰地認知，久而久之，孩子極容易滋生厭學和自我認知下降的情況。目前大部分整合了AI互動功能的直播互動課程，是孩子隨時可以提出問題、與老師交流。但其實孩子與直播在線的老師並不清楚對於所有的知識點，孩子掌握了哪些，疏漏了哪些。而松鼠AI是在學習之前，松鼠AI首先對每個學生進行知識點的掃描，只學習他不會的知識點，從而節省70%- 80%的學習時間，實現減負。松鼠AI首創的超納米級知識點拆分能力可以將知識點進行有效拆分，最終讓系統對於學生的知識點掌握情況進行有效評估。
松鼠AI—個性化的學習方案
從古至今，教育學家一直提倡的一種最符合自然規律與科學有效的教育方式就是「因材施教」。同樣的，要想改變教育的現狀，松鼠AI認為通過AI賦能的智適應教育是最有效的方式，以學生為中心的個性化教育，同一知識點，不同學生所學習的時間不同；同一學生，學習不同知識點的時間也不同。可能是7分鐘-90分鐘之間的數字，不一定是傳統教育固定的45分鐘。通過把知識根據難易程度、重要性、認知層次進行區分，對知識體系建模，構建「知識圖譜」。舉個例子，將每一道題標註不同種的錯因。進一步重構知識地圖。更加精準定位學生錯因，知識薄弱點、精準的給出最適合每一個孩子的學習路徑、從而提高學習效率。這樣，在AI教師進行教學輔導的時候，每一次教學，每一道習題，AI通過記錄和分析，把拆分後的知識點進行概率分布，去了解每個學生的掌握情況，依據經驗和信息動態地看問題。系統在根據學生的個性偏好、學習習慣和學習風格，最終制定出個性化的學習路徑和方案。
松鼠AI—追根溯源與未來判斷
一個學生九年級的知識點沒有掌握紮實，可能是在八年級或者七年級的前序知識點裡面有漏洞導致的，松鼠AI算法會追根溯源，找到學生的知識薄弱點，找到真正的知識漏洞。同時，松鼠AI也能通過檢測學生們登錄的時間、學習的時間、速度和結果、滑鼠滑動的軌跡、錯因的分析等，來對每個學生的學習行為進行分析，從而判斷出下個環節的學習內容。乂學教育-松鼠AI和斯坦福研究院從三年前就開始研究，通過監測的模式抓取孩子的實時數據，如眼球動態、腦電波等綜合數值，進一步來判斷學生學習的集中度和專注度，
乂學教育-松鼠AI使用十多種算法及深度學習等技術，擁有MCM能力值訓練、錯因重構知識地圖、超納米級知識點拆分、非關聯性知識點的關聯概率、MIBA等多個全球首創AI應用技術。在AIED,AERA,IJCAI,ACM KDD,ICML,CSEDU，World Summit AI，O』Rreilly等全球頂級AI或教育學術會議上論文獲獎或受邀演講。松鼠AI的核心科學家均是來自美國Knewton、RealizeIt、ALEKS等全球獨角獸人工智慧教育巨頭公司的博士後，機器學習教父、CMU 計算機院長Tom Mitchell教授任首席AI科學家，CMU計算機及心理學系Ken Koedinger教授擔任松鼠AI首席學習科學家。乂學教育-松鼠AI成立實驗室，與斯坦福研究中心進行聯合技術開發，松鼠AI與中科院自動化所成立AI智適應教育聯合實驗室，今年與卡耐基梅隆大學CMU成立了聯合實驗室。
目前，松鼠教育已經在全國20多個省400多個城市開設了近2000家學習中心。對於AI+教育行業，松鼠AI另闢蹊徑，通過人工智慧技術的落地應用與高階探索，讓更多的適齡兒童享受到更優質的教育資源，這是松鼠AI持續奮鬥努力實現的一個目標。
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