个性化教学是本质上的行为，让我们班里人少做了很多题，但是让我们每个人知道我们面对的是什么问题，针对性的解决问题，所以全班人数学学的都很好，对于其它班，开奖，他教的也很好。但是他干的这个事情，抽象一点就是，系统能不能做自动改、学情报告、错题本和系统推介？让系统掌握这些能力？

那么，做个性化作业需要哪些技术？两件事情是做自动批改和题目推荐。怎么做自动批改呢？

第一个做自动解题，第二个做手写识别。如果学生作业里的每一笔每一划你都能判断清楚，不是让你做答题卡，而是书写里的每一笔每一划你都能判断你到底写的是什么，你跟后台的体系里的空间是不是相似的。

第二个所有的你的题都做得出来，中学里限定一定的题，不用让人工智能做所有的物理体，但是高考范围之内的题你都能解出来，他做的对不对你都能判断清楚，那么你是不是能够把这个事情做好了呢？如果你做自动批改，告诉系统，你应该做什么题目，更有效的提高这个效果，是不是个性化就做出来了呢？

我们从2012年到今天，5年时间里一直在做这个事情，只不过外在的表现形式是拍照答疑，学霸君的AI学，只是外在的形式。背后的体系是我们的技术，包括了海量的数据来临的手写识别连接、脱机手写识别。

我们在6月7号的高考机器人活动上，自动解题只是其中技术战里面的一个外延的形式，里面包括了字眼推理、机器学习、形式推理、符号计算、逻辑推理等一系列的技术问题。AI不是目的，AI解决个性化学习才是目的。如果把这些技术做好，能让一个普通的老师能够掌握这些专业能力才是目的。

个性化教学是解决学习负担过重，教育资源部均衡的突破口，自动解题就是教育资源核心的发动机。这就是我们为什么做自动解题。

在这里学习能力跟态度的所有知识点是每个学习个体的情况，我们能够说清楚每一个学生个体在学习过程中碰到哪些问题哪些点，以及用它的学习质量的东西评估它的所有的学习情况。所有的老师在可以像管一个银行一样管整个学习的过程，然后来把这个事情判断的更清晰。

我们的逻辑就是能不能让所有老师成为80分水平的周老师，我们认为做到这些事情之后教育的个性化才能做到。

这是我们模仿自动驾驶机车L1—L5级别，我们做的个性化教学的演进之路。刚才白老师提到一些东西，atv，我觉得我们要说清楚一点，我们就是干这个事情德人。我们现在处于L0的作业，授课1V5我，授课就是人工统一化的，学制12年，内容统一的。我们部分领先的技术达到了L2级别，但是在L1这个级别，我们将会看到数字化的跟作业将会开始，机器提供部分的数据，人工进行整体分析，但是没有改变的是学制跟内容。

未来在3年左右的时间里，我们将会看到L3的出现，同校直播互动，今天的双师模式是未来模式的一种眼前的临时解决方案，并且分层作业体系跟人机合作的模式将完全被推出，技术可以在三年左右的时间里准备完成。但是应用实施的结果将会通过另外一种模式才会实施，我不知道需要多长时间，但是一定会实现。

到了最后个性化教学的真正解释方式是L5级别，也就是说一个老师同时对10万人进行讲课。但是他们的水平要非常的接近，请大家注意这里没有人工智能任何关系，今天一个最基本的想要同时给10万人进行低延迟、低扰动率的讲课，并且是多向传输的，所有10万人给你传输数据也是可以解决的，这些没有解决，这些都是基础的技术，大家会看到未来几年内逐步被解决掉。

今天的教学模式是来自于普鲁士教学法，当工业革命完成之后，普鲁士为了培养海量大批量的工人产生出来的东西，所以学制一样、课制一样、内容一样，所后考试合格的进工厂，不合格的淘汰掉。但是教育学领域，理论体系里都存在精准教学法，就是说我不应该考虑你到底现在是不是要学这个东西，我要考虑你是不是适合这个东西。

也许L5级别的时候，我们看到纯个性化的学制可以出现，9年可以学完小学到高中的，但是也可能15年，我的限定是限制最低而不是最高。这个过程中纯教育化的模式可以真正被打开