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2018年教育科技产业，哪些领域将独领风骚？
教育领域不断的发展也带动了可应用技术的发展。
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AI代替老师还有多远？学吧课堂说三、五年智能教师就来了
Siri，教教我这道题怎么做。
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与中国K12主流教育相悖，自适应学习如何突破？
自主学习在当下仍然是一个梦
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【两会来了】科大讯飞刘庆峰两会提案：建立国家教育大数据
如果由国家来推动教育大数据建设，谁会成为捡到“馅饼”的人呢？
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【新三板】佳一教育2015年营收6228万，与威科姆共同开发自适应学习产品
自适应是在线产品的标配。
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好未来投资Knewton，中国市场成为Knewton下一个重点
中国市场人人都看上了
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想在中国击穿自适应的乂学教育，他们在纽约建立了一个实验室
自适应被认为是未来教育的标配。要把它做好，“师夷长技”或许是最好的选择。
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乂学教育获3000万种子投资，要用“纳米级”的知识点深耕自适应学习
做自适应，要“纳米级”的知识点，不然就只是初级的自适应学习系统
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一起作业与Knewton合作，重新定义内容的标准
一起作业网与Knewton达成合作，将Knewton擅长的适应性学习方案引入中国市场，试图从数据角度重新定义内容的标准。
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作为自适应学习平台Knewton的系统是怎么运作的
knewton的系统是怎样运作的？
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从教学生应试到适应性学习平台，Knewton的转型之路
适应性学习的王牌Knewton是怎么成长起来的
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题库产品：粗粒度的个性化是伪个性化
题库能实现个性化吗？
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【看世界】美国教育巨头McGraw Hill的适应性学习系统ALEKS
ALEKS是一款基于网络的人工智能评估和学习系统，被称为有史以来最有效的学习系统。知识空间的评估和学习（Assessment and Learning in Knowledge Spaces）是ALEKS的全称。ALEKS基于知识空间理论，通过适应性提问，快速准确的定位学生所掌握的知识和没有掌握的知识。
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果壳MOOC学院：社交式、本土化的“学习圈”怎样运营？
果壳网的MOOC学院上星期还40几万注册用户，转眼间已经破50万了！辛巴一直好奇，MOOC学院究竟如何在一年内聚拢这么多的MOOC学习者的。上周果壳网创始人姬十三和MOOC学院市场负责人宗唯伊，在接受芥末堆专访时介绍了该产品的运营经验。或许，在“本土化+社交化”上的一些有意思的尝试，是目前为止MOOC学院产品成功的关键因素。
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【长文干货】你应该了解并设计到教育产品中的xAPI
让学习数据从学习系统、工具、内容解放出来，可说是一大革命性的观念，储存在 LRS 内的数据稍后可以在不同 LRS 之间流动，完全不会被锁死，而 LRS 可以存在于任何地方，手机上、工厂机台内、值勤岗位的管理系统内等，学习者的整体图像将更为完整。当学习者在使用新工具或内容、选修新课程、转换工作时，所有累积记录都带得走，新环境不会对他一无所知。
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【Knewton】“Connecting The World”活动跟踪报道之二
无论是培生、Coursera或是Udacity，他们的核心竞争力都在于传播优质的内容，而Knewton想做的是，成为驱动学习者的基础架构，随着MOOC平台对自己内容资源库和课程库的强化，到一定程度之后他们将会开始着手提升用户体验，为用户提供个性化学习体验。而此时Knewton就能发挥用武之地。作为适应性的PaaS （平台即服务）供应商，将内容供应商所提供的内容接入技术和个性化，这块尚是一篇蓝海。
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【看世界】适应性学习典范Knewton与微软合作，意在全球市场
此次合作对于Knewton在全球范围内的推广来说具有重大意义，微软计划向其众多合作伙伴以及出版生态网络推荐Knewton，使Knewton能够接触到科技巨头在全球广泛的合作关系，进入一个广泛的分销网络，而且，这次合作可能会为Knewton带来更多国际出版商的合作关系。微软也会将Knewton的适应性技术推介给各国的政府教育部门，从而在各个国家推广使用。
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【Knewton适应性学习的课堂应用】基于精通掌握+实时反馈+社区与合作+游戏化
Knewton最大的特征是其强大的自适应学习算法。这套算法系统能够更准确地判断用户真实水平，为用户推荐与其水平相适应的学习课程。Knewton通过不断的提问和测试判断学习者的真实水平，老师再为用户提供与之水平相适合的课程辅导。
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【Knewton适应性学习研究】推荐原理+知识图谱+连续适应性+大数据
适应性学习是一个以课程应该适应每一个用户的思想为前提的教学方法。Knewton认为，适应性学习指的是一个连续的适应性系统。对于每个用户在Knewton系统上的表现和活动都进行实时的响应。系统通过在正确的时间对每个学生提供正确的指导，从而使得学生达到所制定的学习目标的可能性最大化。
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【Knewton适应性学习前言】什么是适应性学习？
适应性学习模式最重要的是基于一种精准的诊断系统和大数据分析才能完成，系统根据分析学习者的个体因素，从而以一种最简单的技术直接引导不同类型的学习者到＂最适合＂该学习者的链结路径，例如，直接呈现一个适性化的链结清单。
