厚厚一沓纸，是小学一个班级40余位学生的课堂作业，放入一台貌似打印机的机器中，短短一分钟完成扫描并打印出来。再看作业上，每道题都有留痕批改结果，细致到错题的具体错因；不仅如此，类似老师习惯使用的小印章、小红花，机器批改的作业上，也有对学生表扬、鼓励的寄语。

随后，系统会自动生成关于此次作业批改的学情分析报告，哪道是全班的高频错题、错因都有哪些、错题背后关联哪些知识点等等，学生对这一章节的整体掌握情况，老师了然于胸。

　　如何破解教育规模化与个性化之间的矛盾，是建设现代教育体系的关键之一。

当前，我国教育信息化正从1.0时代走到2.0时代，从“简单应用”走向“深度融合”，教育数字化转型开启新征程。在国家层面，推进教育信息化发展的政策体系日臻完善，为进一步支撑信息技术大规模应用，助力教育改革发展奠定了坚实基础。

2021年7月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步减轻义务教育阶段作业负担和校外培训负担的意见》（以下简称《意见》）提出，要“全面压减作业总量和时长，减轻学生过重作业负担”。“发挥作业诊断、巩固、学情分析等功能，将作业设计纳入教研体系，系统设计符合年龄特点和学习规律、体现素质教育导向的基础性作业。鼓励布置分层、弹性和个性化作业，坚决克服机械、无效作业，杜绝重复性、惩罚性作业。”

面对政策要求，怎样把作业的价值发挥到最大，而不是机械重复性劳动？老师该如何提高作业批改效率，将主要精力从仅仅是判对错，转向精准面批和个性化辅导？

开篇的一幕，就是人工智能给出的答案。

基于教育信息化发展和作业改革的需求，北京云思智学科技有限公司聚焦“作业”这一重要教学场景，借助科技的力量，建立了作业数字化支持体系。云思智学高质量作业解决方案，给学校提供了一套高精准的作业资源库和作业设计系统。当学生们完成作业后，通过多终端的采集系统，借助高拍仪、高扫仪等智能终端，录入作业并进行作业学情采集；借助人工智能技术辅助批改，构建学情数据分析和多角色学情应用体系，让学生、家长、老师、学校管理者及时、准确了解和应用作业学情信息。

从前一小时，现在一分钟

课堂上，在三尺讲台传播知识和希望；下课后，堆成小山的一摞摞作业本经常批改至深夜。这是我们记忆中熟悉的老师们辛劳的形象。

“从前老师可能要判一小时的作业量，AI作业批改只需要一分钟。”云思智学技术负责人宋旸说。

在“互联网+教育”行业深耕多年的云思智学运用人工智能、大数据等技术，打造了超5.8亿并且还在不断增长的庞大题库，涵盖了小初高全学段、全学科、全题型的题目，支持AI辅助批改。

批改作业，要的不仅仅是一个结果或得数，更重要的是，人工智能系统会对学生的作答过程、具体错因进行识别和分析，老师在系统上可以看到学生的作答详情和学情报告，学生也能看到错因分析，及时订正。

据宋旸介绍，云思智学作业AI目前已可以支持过程批改。比如，解方程的结果算错了，具体错在哪一步？应用题两问，只算对了其中一问；以及是否标注了单位、是否缺少答语，这些细节都可以识别并标注出来。

从“大水漫灌”到“精准滴灌”

云思智学作业AI可分别从班级、年级和校级三维度出发，生成个人学情分析报告及作业完成度报告，帮助老师全面掌握班级和个人题目作答情况，进行作业精讲，进而实现“以学定教”。

“老师讲解题目再也不需要按题号从第一题开始讲起，共性错题班级集中重点讲解，个性错题单独辅导。”宋旸说。

与此同时，系统会针对一次作业，形成每个学生独特的知识图谱画像，为学生推送个性化的补充作业，在学生完成作业订正的基础上，还可以举一反三拓展练习，并支持学生查看错题讲解，“每个学生的错题本都是个性化的，积累自己的薄弱知识点。”宋旸介绍。

进而，所有作业数据汇总到云思大数据平台，为区域和学校教育管理者提供管理抓手。学校能够掌握作业设计和布置的整体情况，也能看到具体的作业时长、正确率、订正率等一系列数据。

老师节省了大量的手动批改、统计作业的时间，这些时间用来做什么？事实上，在传统的教师手动作业批改和统计工作中，很多属于机械性、重复性的劳动，不少老师批改一次作业平均要花费一节课甚至60分钟，占据大量时间，为精准把握学生的学习情况，很多老师批改作业后还会一道道地手动统计错题。“这些重复性的、低效的工作，让AI去完成，老师需要花更多的时间用来教研备课，分析学情和提供个性化教学方案。”宋旸说。

据介绍，根据云思智学对应用学校的调研和平台上作业数据分析得出的结果，学生作业总量平均下降了39%，原因是作业设计变得更合理，更贴合教学目标，减少了重复性的作业。每位老师每月批改作业的时间平均减少了500分钟以上，节约的时间用来做了25次学情分析和12次精准讲评。这意味着，在人工智能技术的加持下，教师资源得以节约，教学质量得到了提升。

依托云思智学智慧教育平台，北京市怀柔区第五中学已经在初一年级开展了高质量作业解决方案的实验。据该校校长周志峰介绍，经过两个月的实践，作业实现了设计精细化、分层个性化以及作业管理的数字化，学校作业从“题海战术”变为了“靶向作业”，实现了作业的“减负提质”。

　　图为北京市怀柔五中教师使用智能高扫仪进行学情采集及数据分析，受访者供图

“不陪作业，母慈子孝；一陪作业，鸡飞狗跳。”这句家长们耳熟能详的话，真实反映出家长在处理孩子作业过程中的痛点。

家长也并非云思智学作业AI批改系统的旁观者，家长端能够通过小程序或APP，接收学生在学校作业的情况数据，掌握学生的作业完成情况。与此同时，通过人工智能技术加持的辅导能力，当孩子在家学习过程中遇到问题时，可以帮助家长有效处理。

“传统的课堂教学和千篇一律重复性的作业，甚至题海战术，导致教育是大水漫灌式的。通过教育的数字化转型，利用大数据的个性化分析，将教育的大水漫灌式转变为精准滴灌。每个孩子都是不一样的，优势和弱势不一样，强项和薄弱的知识点也各自不同，我们要利用科技产品和工具，找到每个孩子的长短板，真正做到因材施教，让孩子用自己的力量去成长，成为自己，云思智学就是这样的工具。”宋旸表示。

深耕作业AI 夯实教育数字化技术底座

据云思智学数据，截至目前，全国已有20多个省市自治区的数百所中小学应用了云思智学高质量作业产品。通过常态化应用，根据云思智学系统后台统计，平均每位教师每周使用系统布置作业4次以上，且其中80%的作业都进行了精准讲评，学生作业总量平均下降了39%。

而在这样的作业AI辅助批改能力的背后，是云思自研的70多种AI模型，以及累计60亿次的真实数据训练；全备的模型和庞大的数据，为应对各类作业情况提供了保障。

“作为最核心的教育场景之一，作业涉及数据量最大，可以说，作业AI是作业数字化进而教育数字化的技术底座之一。没有作业AI，老师精准高效教、学生精准高效学、校局精准高效管，都无从谈起。”宋旸说。

为推进作业来源、设计、布置、完成、批改、分析、反馈、辅导、管理等全流程数字化智能化，作业AI背后依托了OCR文本识别、AI批改、数据分析、知识图谱、算法推荐等AI技术体系，他说。

目前，云思智学作业AI已突破到识别批改速度在1秒内，题目覆盖度85%以上，批改准确率99.9%以上。“这就跨过了技术临界点，作业AI终于可以在B端学校场景真正应用落地了。”宋旸表示。

2021年以来，作业AI进入一轮爆发期，开始在B端学校场景真正呈现出大规模常态化应用之势，2021年至2022年开启B端场景大规模常态化应用元年。

在云思智学董事长陈恭明看来，教育模式正在发生深刻变革，数字化、智能化、泛在化的新型教育形态逐步形成。“尽管每多前进一步，难度都是指数级的增加，但我们始终专注于智慧教育行业作业AI领域，未来要继续深入行业‘无人区’，持续做引领性前沿性开拓。”