清睿国际教育
AI与教育的结合点：个性化学习、基于VR/AR的场景式教育、课堂高效管理、教育机器人、语音识别测评、拍照搜题的在线答疑、自动批改作业
1、个性化学习
在所有教育领域的智能化技术应用场景中，最典型的一个就是个性化学习。通过搜集学生学习数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。如：北极星AI、Smart Sparrow、Knewton、英语流利说等。
个性化学习主要应用到图像识别、自然语言处理、数据挖掘等技术，从教师线上布置作业，到人工智能自动批改、生成学情报告和错题集，而后对教师、家长和学生进行反馈，并根据学生的学情进行自适应推荐习题。
2、基于VR/AR的场景式教育
将虚拟现实（VR）和增强现实（AR）运用在教育中，课堂不再局限于小小的教室、黑板，而是整个宇宙。很多家公司，包括互联网巨头谷歌和Facebook，都倾注了不小的精力研究如何将VR/AR应用到教育中。
3、课堂高效管理
在上课期间，通过情绪识别系统，人脸识别技术将通过对学生面部表情的识别，记录学生的课堂表现，并反馈给师生和家长，让在线课堂的老师“看见”学生的表现，从而让老师根据学生的情况优化课程和教学内容。
4、教育机器人
教育机器人主要是应用于儿童早教和STEAM教育。通过语音识别、图像识别、自然语言处理等技术，实现对儿童的陪伴和教育，达到寓教于乐的效果。
5、语音识别测评
语音识别技术在教育上的应用，目前主要用于英语口语测评上，科大讯飞、清睿教育、51Talk开发出的语音测评软件，都能在用户跟读的过程中，很快对发音做出测评并指出发音不准的地方，通过反复的测评训练用户的口语。
6、拍照搜题的在线答疑
人工智能技术还可以切入自动化辅导和答疑子领域，这也成为了教师面授外的有效补充。图像识别、手写识别等技术的发展，让机器模拟人来答疑、服务成为可能。
学生遇到难题时只需要用手机拍成照片上传到云端，系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路，而且这类软件不仅能识别机打题目，手写的题目的识别正确率也越来越准，目前已经达到了70%以上。
7、自动批改作业
计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件，不同于其他同类型软件的是，它能够联系上下文去理解全文，然后做出判断，例如各种英语时态的主谓一致，单复数等。
它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性，解决不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步，使得自动批改作业成为可能，对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这将会大大提高老师的教学效率。
② AI挑战高考：从教育产业来看人工智能有哪些机遇
人工智能（计算机科学的一个分支）人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。人工智能机器人著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。2研究价值编辑具有人工智能的机器人例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。[1]这是智能化研究者梦寐以求的东西。2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.CWANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。[1]当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。[1]3科学介绍编辑实际应用机器视觉：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。学科范畴人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论研究范畴自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法意识和人工智能人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。4发展阶段编辑1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEPBLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。5技术研究编辑用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。人工智能技术研究是一本关注人工智能与机器人研究领域最新进展的国际中文期刊，由汉斯出版社发行，本刊支持思想创新、学术创新，倡导科学，繁荣学术，集学术性、思想性为一体，旨在为了给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论人工智能与机器人研究领域内不同方向问题与发展的交流平台。研究领域人工智能技术研究智能机器人模式识别与智能系统虚拟现实技术与应用系统仿真技术与应用工业过程建模与智能控制智能计算与机器博弈人工智能理论语音识别与合成机器翻译图像处理与计算机视觉计算机感知计算机神经网络知识发现与机器学习建筑智能化技术与应用人工智能其他学科研究方法如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETICINTELLIGENCE，[29]这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。大脑模拟主条目：控制论和计算神经科学20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W.GREYWALTER的TURTLES和JOHNSHOPKINSBEAST。这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIOCLUB举行技术协会会议.直到1960,大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。符号处理主条目：GOFAI当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学,斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。JOHNHAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。[33]60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。[34]60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学,运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示,智能规划和机器学习.致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者(如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGERSCHANK描述他们的“反逻辑”方法为"SCRUFFY".常识知识库(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子,因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划,这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。子符号法80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。自下而上,接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统,而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。智能模拟机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。学科范畴人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。研究范畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。应用领域机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。安全问题人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。实现方法人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERINGAPPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELINGAPPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERICALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
③ 清睿口语100幼儿不能用吗
可以的。
清睿国际教育旗下主要产品“口语100”成立于2011年，主要通过感知心理声学模型和语言能识别技术，为学生、学校等提供听说教学训练技术支持及口语练习服务。目前已有分布于260座城市的600多所中学使用了“口语100”产品，是一个跨平台，包括互联网，手机，平板电脑的听说作业平台。
④ 口语100不能关注怎么办
确认账号是否正常。
口语100-教师版是苏州清睿教育科技股份有限公司旗下的一款教育App。
2019年12月24日，通过教育部备案，备案号为教APP备3200004号。
⑤ 口语100的网站是什么
口语100的网站是口语100智慧学习空间-官网。
清睿口语100是按2018教育部“网络学习空间建设和应用指南”的规范，以人工智能技术为基础为每个学校打造的自己的“网络学习空间”，按国家相关政策，在教育部中央电教馆的鉴定和指导下在全国进行推广。
它不是支持题海战术的在线题库或教辅APP，而是提供人工智能技术支持的创新教学服务，减负的同时和高效提升语言运用能力。
清睿口语100由教育部中央电教馆鉴定备案，并承担着教育部中央电教馆重点课题：“网络学习空间与英语教学新模式研究”（课题编号:176220012），是“网络学习空间”的优秀代表产品。
(5)清睿国际教育扩展阅读：
教育信息化进程发展近30年。从硬件投入，内容投入，录播直播发展到了人工智能技术和智慧学习空间。 过去，技术用来让教学内容呈现更生动，让学生可以方便地看到优秀老师的录像。 今天，人工智能为每个学生带来一对一的外语教练，和互动协作的智慧学习环境。
清睿口语100就是这个变革中的领导者。以世界领先人工智能技术，打造各种创新应用，以听说为突破，全面提高外语听、说、读、写，单词记忆、语言运用。
让外语学习发生革命性的变化，学习效果不仅获得三个国家课题多年跟踪的研究成果确认，而且全新的教学模式获得世界的认可，不仅在中国中小学外语教学领域享有盛誉，而且获邀在2018 TESOL年会做主旨报告，介绍人工智能如何在中国改变中小学外语教学。
⑥ 王亚伟清晰的昀沣信托持有什么股票
2016年市场震荡，私募大佬都在悄然间进军股权市场，并加速布局。这不，刚发完“昀沣4号”、抄底A股的“一哥”王亚伟，一点也没闲着，赶忙又发了一只股权投资产品，给现在处于资本寒冬、跌到谷底的新三板也添了把火。
王亚伟近年来在新三板、股权市场玩得风生水起，以自然人、公司名义及产品等投资了十来个标的，有些还是纯股权投资阶段就介入了。看来一哥看好这个股权投资的大时代、好机会，已经毫不犹豫大干起来。
一哥快马加鞭成立新产品
就在上个月月底（2月24日），前“公募一哥”、现今私募大佬王亚伟，又悄悄发了一只新产品“中铁宝盈祥云1号特定资产管理计划”（以下简称“祥云1号”），并在昨天（3月7日）在基金业协会完成备案，产品备案登记在王亚伟的股权投资公司“千合投资”名下。同时完成备案的，还有一只“瑞元千合御风专项资产管理计划”，但这只产品“一哥”去年11月就发行了，只是备案比较晚。
然后，基金君又开始了深扒过程，为了亚伟哥也是够拼的，有木有。经过一翻努力，终于缕出了王亚伟新产品的蛛丝马迹。废话不多说，赶紧进入正题。
话说这次王亚伟牵手的小伙伴是“中铁宝盈”，就是宝盈基金的子公司，这只“祥云1号”产品，由中铁宝盈做资产管理人，千合投资担当投资顾问，招商银行帮忙托管，主要投向是股权投资、pre－ipo、pre－新三板。
从投资说明书和成立公告可以发现，“祥云1号”从2月17日就开始销售了，卖到2月23日就宣告成立，销售时间只有1周，看来一哥魅力不减、分分钟搞定销售。
再看规模，成立公告上明确表示，“初始销售期间内，本计划共募集资金30,000,400.00元，共确认资产管理计划份额30,000,400.00份，初始资产规模符合本计划资产管理合同约定”。可见这个产品最初规模刚刚超出3000万，基金君发现，投资说明书对产品的规模要求是3000万到50亿，王亚伟仅多了400元，刚好满足成立门槛，就赶紧完成产品成立，可能是为了快马加鞭去投资。
和以往动则千万、高不可攀的认购门槛相比，这次一哥产品的认购门槛仅为100万元，“本计划的投资者在初始销售期间首次认购的金额不低于壹佰（100）万元人民币，投资者在初始销售期间内可多次追加认购金额”；同时收取0.2%的资产管理费和0.03%的托管费；存续期是10年，采取季度开放。
既然是股权投资产品，“祥云1号”设定的投资目标是“力争在严格控制风险的基础上，获取长期的、可持续的较高投资回报”，投资范围包括拟在A股（含上交所要推的战略新兴板）上市、挂牌及拟挂牌新三板或地方股权交易所的企业的股权、债券，等等。
总之，在大家捶胸顿足、懊恼股市又不行时，“一哥”王亚伟已经忙得热火朝天，全面进军股权市场，抄底优质标的、布局，然后慢慢收获。从当年纯粹的二级市场“公募一哥”，进化为纵横一二级市场的低调私募投资大佬，小伙伴们拭目以待吧。
王亚伟股权投资版图已开启
你要说现在的股权市场到底有多好，是什么吸引了王亚伟以个人名义、公司名义介入，接连发股权投资产品，选了多达十来个标的，而且还在加速抄底？且听基金君娓娓道来。
王亚伟近年来在新三板市场玩得风生水起，想必大家也都知道，现在新三板的王亚伟概念股还不少，到处可以看到一哥的身影。
首先来看旗下产品，从基金业协会备案数据可见，千合投资旗下有6只股权投资产品，主要和两位小伙伴玩，一是广发基金子公司“瑞元资本”，有瑞元千合木槿1～3号、瑞元千合清风及最新的瑞元千合御风5只产品，二是宝盈基金子公司“中铁宝盈”，只有新发的中铁宝盈祥云1号。
再来看“一哥”的玩法主要有几种：一是以个人名义参与新三板，比如参与“和君商学”的定增，以自然人身份认购10万股，占公司总股本0.79%；二是以千合投资这一公司法人主体参与，标的比较多，比如千合投资认购“海鑫科金”47万股，以现金960万元认购“随视传媒”32万股（上次听说是王亚伟的研究员去看了随视传媒的一场路演，王亚伟挺认的，后来拍板的）；三是以千合投资旗下产品去参与，比如瑞元资本以瑞元千合木槿1号参与“中航讯”定增，225万元认购100万股，瑞元千合木槿1号还参与了“和创科技”定增，500万认购约18.42万股。
还有，基金君发现，王亚伟还喜欢在公司挂牌前介入，做相对较纯的股权投资，或许那样估值会比较低，更容易以便宜的价格拿到好标的。最近开发了火爆一时的in贴图软件的“九言科技”，递交了公开转让说明书，北京伟创富通互联网投资中心（有限合伙）持股842.67万股，占比5.62%，伟创富通大股东就是王亚伟的千合，一哥很早就进入了，也爱萌萌哒；另一家拆VIE架构回国的出境旅游服务商“百程旅游”，去年年底递交公开转让说明书，其中瑞元资本代表瑞元千合木槿2号，持股250.9万股，占比9.93%，据说王亚伟看好百程的签证服务。
另外，大佬们还经常出现英雄所见略同，王亚伟有时会和其他大佬们一起出现在股权投资的名单中。比如体育公司“新赛点”就吸引了千合资本、朱雀投资两家大机构，千合资本持有281.25万股，占比10%；王亚伟的千合还和俞敏洪一起投了“清睿教育”，持有15.3万股，占比0.5%。
能够被小伙伴们发现的就有这么多标的，看来王亚伟在新三板、股权市场下一盘大棋。为什么一哥现在也这么勤勤恳恳搞股权投资，让基金君来给你讲讲。
基金君这两天接触到一位私募大佬，说的话印象很深，“新三板今年和明年是买入的最佳时机。目前资产向股权市场配置的潮流已经打开，而且是不可逆的，现在价格那么便宜，买就行了。我不能告诉大家新三板明年会怎么样，但是我可以告诉大家三年以后新三板的流动性将会非常惊人。”
大佬的意思很明白，长期看好新三板，选择好的公司，未来肯定能走出来，同时现在估值都跌到底部了，不买还什么时候行动。
看来，一哥王亚伟也丝毫没有犹豫，赶紧行动了，这是一个大机会，时不我待。
⑦ 苏州清睿教育科技股份有限公司怎么样
简介：抄 公司前身苏州清睿信息技术有限公司成立于2012年11月9日。 2015年8月4日,有限公司整体变更为股份有限公司,名称变更为苏州清睿教育科技股份有限公司。
法定代表人：朱奇峰
成立时间：2012-11-09
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⑧ 人工智能应用新领域教师会被取代吗
暂时不会，教师有他不可替代的方面，但是等人工智能全面普及就不好说了。
人工智能开始教你的孩子了!
听到这句话，许多家长可能会有些发蒙。但在湖北黄冈中心广州分校，这是正在发生的事实。
科大讯飞执行总裁、消费者事业群总裁胡郁近日透露，科大讯飞在湖北黄冈中心广州分校某年级两个班中选取了部分同学，给每个人配备了一个的“机器人老师”。这个“老师”不仅可以给学生布置、批改作业，还能在批改后分析问题与缺点。目前来看，人工智能老师的水平还不错。——经过一个学期的试验，采用了‘个性化学习推荐系统’的同学成绩，跃升为全年级16个班的前30名。
继商业、安保、交通等行业之后，教育显然已经成为AI的新目标。百年之后无老师，能做到吗?
机器教师入侵课堂
人工智能能否取代教师，是个早受关注的问题。美国《福布斯》联合多家机构发起的对2000多种工作自动化可能性的调查显示，教师被机器所取代的可能性最低。
“但这并不代表AI失去了在教育行业的工作机会。”北京邮电大学计算机科学与技术学院博士张健告诉科技日报记者，“如果不用探讨人生意义等哲学层面，回答基础性的分析问题等，可是机器人的长处。”
目前，全球的人工智能行业，都多少开展了相关实践。比如日本软银将自己的智能机器人Pepper，放到了日本福岛县早稻田Shoshi高级中学和学生们一起上学，帮助学生学习英语和计算机知识;在美国乔治亚理工学院一个300多人的课堂上，吉尔·沃森(Jill Watson)担任了3个月助教都没有被学生发现其真身是一个人工智能机器人;2017年1月，北京航空航天大学教授王巍带着他的人工智能机器人“小胖”走进中关村一小。在他的带领下“小胖”完成了英语跟读、投影播放、自建地图……
在科大讯飞的实验中，人工智能老师在批改完作业后，还能精准分析问题并有针对性地给学生布置作业。胡郁认为，如果每个学生都能有一个这样的智能老师，给予专家级的培训和辅导，那他(她)的成绩显然能很快提高。
AI老师都会干什么
目前，人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别和语音识别两个方面。但对于未来AI教师显然能做更多的事。
一是自适应学习。运用自适应学习技术，搜集学生各类学习数据，预测学生未来的表现，推送最合适的学习内容提高学生的学习效果。
二是内容分析。构建识别和优化内容模型，建立知识图谱，让用户可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容比如分级阅读平台，利用AI技术为不同阅读水平的学生改写或推送适合的阅读内容。
三是智能评测。如何利用人工智能实现即规模化又个性化的作业反馈，是人工智能与教育结合的一个重要场景。运用语音识别，语义识别，自动化批改或者归类作业，既做到规模化的自动批改，又能给予个性化反馈。
具体到日常的教学活动，AI老师可以接手的工作包括自动批改作业、在线答疑、语音识别测评、个性化学习等。
其中，语义分析技术的进步，使得自动批改作业成为可能，对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这将会大大提高老师的教学效率。语音识别技术在教育上的应用，目前主要用于英语口语测评上，科大讯飞、清睿教育、51Talk开发出的语音测评软件，都能在用户跟读的过程中，很快对发音做出测评并指出发音不准的地方，通过反复的测评训练用户的口语。
此外，在大数据的支持下，个性化教育可能是人工智能为教育带来的最大价值。
大数据可以描述每个学生的学习特性。根据伦敦一家研究机构的分析，人们的学习方法可以分为70种;而某机构的机器人已经积累了1300万名学生做过的8亿道题目，为个性化教学提供了充分的依据。
据外媒报道，美国著名信息服务商麦格劳-希尔集团正在开发数字课程。它从200万学生中收集信息，利用人工智能为每个学生创建自适应的学习体验。当一个学生阅读材料并回答问题时，系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题，什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息，以便未来能给学生带来更多的帮助。
最后，人工智能还能够对教学体系进行反馈和评测。借助大数据的帮助，通过对学生学习成长过程与成效的数据统计，诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同，以帮助学生和教师获取真实有效的诊断数据。学生可以清楚看到问题所在，学习更高效;教师也可对症下药地针对具体情况，选择不同的教学目标和内容，实施不同的教学方式，进一步提高教与学的针对性、有效性和科学性。
登台前提是大数据化
随着学校纷纷触网来降低成本和提升收益，AI在教育行业的应用会越来越广泛。NMC/CoSN(美国新媒体教育联盟和学校联网联盟)发布的报告指出，AI和VR将成为未来四年到五年内改变教育行业的两项最重要技术。美国市场研究公司Technavio则表示，未来四年内AI对教育界的“渗透”将不断加强，其年复合增长率将高达39%。
“人工智能的本质就是通过学习在知识和常识方面超越一般人、达到或接近一般专家的水平，而且其复制和使用的边际扩张成本极低。”胡宇说。
不过，业内人士指出，人工智能完全取代老师，至少现在是不可能的。教师的作用不仅仅是传授知识，还需要通过情感的投入和思想的引导教会学生做人、塑造学生的品质等，即便人工智能在知识储备量、知识传播速度以及教学讲授手段等方面超越人类，人类教师仍然有不可替代的作用。
而人工智能技术本身，目前也需要解决对大数据的过于依赖。与其他行业一样，大数据才是人工智能发挥作用的前提。科大讯飞高级副总裁吴晓如此前表示，人工智能应用于教育，首要的是数据采集，即教育大数据。
“教育大数据最困难的是数据采集，教育大数据的一个前提是我们能不能得到数据。”吴晓如说。
他表示，人工智能能够去做教学活动提升的一个前提，就是教学活动能够被结构化，任何不能被结构化的东西计算机都起不到辅助作用。那么，教师教学决策过程哪些环节可以结构化，老师教学的行为是否可以被结构化，一些关键的工作量比较大工作如批改作业试卷能否结构化。这些数据以后是否能利用，需要很好的教学评价方式将其连接起来。只有这样，才能够在真正的数字环境下形成未来教育和学说需要的数据，才能够让数据在一些教学模式下通过一些优质教学过程中的经验形成各种模型来指导学习。
“这就需要在区域性的数据资产和学校共建数据中心数据资产的支持下，整个教学活动、考试、学习可以形成一个良性循环，更有针对性地推动学生高效学习。”吴晓如说。
尽管机器人同行的冲击不会马上到来，人类教师们应具备危机意识和改革意识，思考如何发展哪些不可替代的能力，思考什么才是真正的教育，未来教育要培养的是怎样的人才等，将挑战转变为变革传统、创新教育的机会。
⑨ 清睿教育朱奇峰：“口语100”是怎么实现盈利的
宣传中的师资难以达到，一米辅导的老师是要求全职的，
而真正有几十年的教龄，真正参与过中高考命题的老师
是不太可能离开现有的岗位而全职出来工作的。