比如说针对一个孩子上课和老师互动的情况，做作业的一些情况，所有这些东西都可以被转换成数据。有了数据之后，人工智能他可以对学生进行分析和画像。你一个学生，你的知识点问题是在一些什么地方，对你有问题的地方机器就能描述出来，你在这些地方应该去加强训练，然后对于你没有问题的地方，可能你就不用在这个上面去花很多时间。

由这个我们就可以引导到什么呢？举个例子，老师们创造了一种办法，把课堂分成三截，45分钟的这个课分成三个环节，这三个环节结合人工智能的一些应用，把它课堂的效率整个提高了大概30%左右。45分钟的课，他现在差不多30分钟左右就可以讲完，它是怎么提升的？

可能我们记得以前在上课的过程当中，老师讲完一个知识点，然后会问一个问题，然后会请一两个学生来回答，回答完了以后老师再去讲下一个环节。实际上在现在，我们用数字化构建了一种人工智能的课堂的过程中，老师讲完一个知识点以后，每一个学生可以和老师都进行互动，通过这种互动的过程中，后台就在分析这个知识点是不是大部分的学生都已经掌握了。如果绝大部分的学生都已经掌握了，老师迅速的就跳过了，这个热点已经讲清楚了，我讲下一个。所以老师就可以把课堂的时间集中在一些难点或者需要他花比较多的时间讲解的一些问题上。原来我们实际上在教学环节中，我们可以看到老师的教学的节奏是比较均匀的，各个知识点的环节可能放的时间都差不多，所以就通过这种，我们讲可以让老师调整自身的教学，这是我们觉得非常重要的一个好处。

除了老师的教课过程外，学生学习的过程也可以个性化。在很多以前的教学方法中，课后老师会给学生布置一些作业，去了解一下学生是不是掌握了当前所学的东西。那大部分以前布置的这些测试题是一样的，所有的学生都一样，这个结果就是什么呢？好学生就是成绩好的学生觉得这样太简单了，跟不上的学生觉得做起来又特别的吃力。而人工智能在后台，它能及时的对每个学生所作课堂表现和测试题的一些评价，可以绘制出学生掌握的知识结构图。根据这个结构图对学生的出现的一些有缺陷的地方、不足的地方提供一些参考的知识点的视频让学生去看。然后同时给学生布置的一些题目，就是学生就在这个上面，特别需要训练的，实际上他是通过后台对每个学生的分析，给每个学生画了个像，他这样的话让学生更多地把时间花在自己叫知识的黑洞上。这样的话，让学生提高他的效率，不用把时间花在一些重复的，已经会的事情上，同时他可以把时间更多的解放出来，可以出去搞搞体育活动。

Robert：有一个网友就是写了一个问题进来，因为它看到美国IBM研发的机器人参加了美国智力问答， 我的了解，这个机器人每次看到一个问题会到一些知识库搜索一些相关的内容，综合出来一个最可能对的答案？那么讯飞的技术跟这个是类似吗？

吴晓如：应该说这里面这个技术有类似的地方也有区别的地方。有类似的地方，肯定它后台要有一个它的知识库。第二个就是对所提问的问题，应该能够去理解这个问题，然后理解问题以后，它才能到知识库里面把这个可能它认为追求的正确的答案调出来，这个从理解、从逻辑分析和决策来说，我觉得这个应该是有很多类似的地方。但是从我们要完成的高考任务来说，比那个任务要难很多，原因是第一个，如果你看过去的话，你会看到它每个题的问题不会很长，大概我看一般的来说就是一行字的一个句子。但是你看现在高考中的很多题目，这很讨厌，可不是一句话的问题，它经常是10句话，20句话。所以它一个题目的字变越多，实际上它这个题目内部的逻辑关系就越复杂，一个题目里面绕来绕去的转折点就会越来越多。比如数学，数学它里面的东西如果是一个很容易就用定理能够把它实现的东西，如果它要把这个定理绕来绕去，就很难，所以题面的理解上会很困难。