自適應學習發展的下一個階段，是普及化嗎？
人工智慧在教育領域的落地極具前景， 但在教與學的過程中，AI技術應用層次不同，效果不同。
目前，基於影象處理技術、視覺類技術、語音類技術、自然語言處理類技術而產生的拍照搜題、口語測評、作業批改等產品，已經輔助性地應用在學習過程中的各個環節。 除此之外，更為深層次的，基於大資料分析、演算法構建、思維模擬的人工智慧自適應學習，也深入應用到教學的核心環節，能解決學習過程中不同學習內容割裂、學習難點滯後、學習路徑無針對性等問題。
自2015年在國內引起廣泛關注後，自適應學習系統在國內已經發展並應用近3年了。對此億歐盤點了7家在人工智慧領域主打自適應技術的企業，通過看它們自適應學習系統的構建與落地，來看自適應學習系統的應用前景和發展趨勢。
松鼠AI
松鼠AI擁有國內完整自主智慧財產權、以高階演算法為核心的自適應學習引擎。
自適應學習過程一般包括“學、練、測”三個主要方面， 而松鼠AI將學習過程劃分成4個標準的環節，即“測——學——練——測”。 “測”是指進入學習過程中的先行測試，通過學前測試，將學生的做題資料，依據松鼠AI自建知識圖譜，生成學生畫像、側寫，生成能力評估，規劃出學習路徑；然後進入到“學”的環節，系統根據前測結果推送適合學生的講解視訊，學生觀看視訊的時長、數量、難度由演算法決定；學後在“練”，學生完成系統推薦的練習題；在進行一次後“測”，系統推送測試題，測試學生對推薦知識點的掌握情況。
在這四個過程中，松鼠AI動態評估學生的知識圖譜掌握情況，不斷優化推薦演算法，按照學生特點規劃“獨一無二”的自適應學習路徑。
學吧課堂
學吧課堂成立於2014年，業務強勢部分在初高中數學。目前，學吧課堂主要的研發產品分為三部分，一是免費練習題庫，二是教學導航系統，三是線上1對1輔導課程； 三個產品相輔相成，“題庫”能夠有效為“教學導航系統”提供大量經過分析的學生學習資料，規劃學習程序、生成詳細講義、分析學生水平，給老師提供支援，提高“線上1對1”教育效果的穩定性。
基於大資料和人工智慧技術，學吧課堂提出三個“定製”，首先是“目標定製”，根據學生測評結果來定製學習目標，學習目標是階段性的；其次是“方案定製”，根據學生學習情況動態調整教學方案，與學校進度同步；然後是“名師定製”根據學生性格特點匹配授課老師，提供多項滿足學生和家長的個性化需求服務。學吧課堂通過測評和教學環節實現自適應學習。
論答
論答成立於2016年，是一家專注於學習技術與教育大資料的網際網路公司， 其自主研發的自適應學習系統，能根據每個學生的知識點掌握情況，智慧推薦有效的學習路徑和學習內容。 目前主要教育內容覆蓋了6年級到9年級的英語和數學。
具體來說，論答的整體產品思路分為“測”和“學”兩個環節。
在“測評”階段，論答以自主研發的PRISM演算法為核心的自適應學習引擎為主，以大資料分析系統、奈米級多學科知識學譜、智慧測評系統等為輔，深度剖析學生能力水平，智慧定位學生知識薄弱項並生成多維度測評報告。然後進入“學習”階段，基於“測評”階段的演算法，制定循序漸進的學習路徑、匹配學習任務、推送學習內容、反覆優化適合的學習題和測試題，實現學生自適應學習。
一起教育科技
一起教育科技成立於2012年，能提供一整套以資料為核心，智慧、高效的線上、線下作業解決方案，並實現了K12階段全學段、全學科覆蓋。一起教育科技通過老師在平臺上佈置作業，學生在平臺上完成作業，家長在平臺上檢視作業，將三方使用者及三款產品連線起來形成閉環。
在“學——練——測”三個學習環節中，一起教育科技也是以大資料為基礎，實現自適應的個性化推薦。學生主要在學校完成內容學習環節，然後在一起教育科技平臺完成練習和測驗，形成學情管理、作業報告等大資料分析結果。一起教育科技再根據學生資料，分層級推薦針對性練習題，包括面向薄弱知識點推送簡單習題，面向知識遺漏處推送相應的習題，面向知識點強項推送思維提升習題；形成高互動、及時反饋、動態調整的自適應學習目標。
極課大資料
極課大資料定位為K12大資料精準運營商，成立於2014年。極課大資料通過影象模式識別、雲端計算、大資料分析等技術，達到資料驅動學習過程優化。平臺通過連結優質資源，為每個學生建立學習成長檔案，以大資料思維升級現有教育流程，實現自適應學習。
極課大資料以大資料技術為基礎，輔助“教與學”各個細分環節，為老師教學過程賦能，為學生提供自適應學習。
在老師的教學階段，極課通過整合海量題庫和教輔資源，精準分析後優化教師備課，並可以通過個性化學業分析報告和成績報告為老師調整教學方案，實現在課堂教學過程中做到薄弱項知識的逐個擊破，提高教學效率。在學生練習階段，極課可以通過智慧批改作業，生成學情分析報告，進行錯題整理，制定提分計劃，針對薄弱項定製課後練習，鞏固知識點。
英語流利說
流利說成立於2012年，以英語口語評分起家，幾年內積累了龐大的語音資料庫，除了自然語言處理和大資料分析技術之外，英語流利說的自適應學習還需要使用到語音識別技術。 英語流利說構建了一套口語評分體系，通過“音素、音節、單詞、短語、句子、段落、篇章”幾大板塊來評測“發音、語調、語法、語用、重音、流利度、語言邏輯性和連貫性”等多個英語學習維度。
在學習英語開始之前，使用者首先需要通過英語流利說的口語評分體系進行定級測試，定級後系統再推送相應水平的課程，課程的學習材料形式通常為音訊輔以圖片，中間穿插聽寫、排序、語音跟讀等練習環節。然後通過反覆再定級、升級、個性化推送內容實現英語自適應學習。
智課
智課於2013年創立，主要業務以留學語言考試培訓為主，也包括留學諮詢 （選校諮詢、專業方向諮詢、實習指導等）、海外留學後服務（出入境、旅遊、社交、醫療等），以及面向中學和高校的英語教學內容與作文批改技術。
智課的自適應學習系統名為Smart智慧教學系統，通過“人機結合”的方式為學生提供自適應學習服務——系統基於學生的學習行為進行資料採集與分析，規劃學習任務、推送匹配習題、輔助老師批改、 測試學生水平並生成反饋報告。
智課Smart智慧教學系統的功能整體由資料驅動，貫穿“學（提供基於知識圖譜的任務清單式學習）、練（提供基於推薦引擎的練習題）、改（提供機器智慧批改“拼寫語法”和外教批改“思維邏輯”）、測（提供基於演算法的模擬測評與考分預測）、評（生成反饋報告）”五個環節，在系統的輔助下，老師得以減負，學生也能得到更為個性化的服務。
目前， 自適應學習大多是通過“蒐集資料並分析——構建學習模型——匹配教學內容”三個基本步驟實現，且多數應用在K12領域和語言學習領域。 大多能做自適應學習引擎自主研發的都是融資數額較大且處在中後期階段的教育機構。其中，大資料的分析模型和奈米級知識圖譜構建是目前主要的研究方向。
自適應學習系統還有很多可待開發的方向。未來，由於教學過程資料逐漸結構化，可挖掘維度變多，還處於初級階段的的人工智慧自適應會朝著資料維度細化、演算法模型更高階、動態調整更智慧的方向發展。
另外，隨著社會認可程度變高、政策持續鼓勵支援、底層技術加強、教育行業巨頭的持續投入和關注，自適應學習技術的使用範圍會變得更廣，更加普及化。
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