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好未来战略投资Knewton 加速国际化布局
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摘要：1月20日下午消息，好未来今日正式宣布将战略投资全球领先的自适应学习平台Knewton，并与对方签署全方位的业务合作协议。好未来管理层表示，此次与Knewton达成战略投资和业务合作协议，依托Knewton在自适应领域的技术，促进个性化教育和智慧学习在中国家庭落地。
新浪科技讯 1月20日下午消息，好未来今日正式宣布将战略全球领先的自适应学习平台Knewton，并与对方签署全方位的业务合作协议。在业内看来，Knewton的引入或将推动自适应学习在国内的普及 。
好未来管理层表示，此次与Knewton达成战略投资和业务合作协议，依托Knewton在自适应领域的技术，促进个性化教育和智慧学习在中国家庭落地。此外，Knewton的引入也将推动自适应学习在国内的普及，这意味着社会化大生产的教育模式将被打破，“因材施教”在技术推动下真正成为现实。
在好未来看来，未来的教育是两条腿走路，数据驱动将成为未来教育的又一引擎，教育将迎来DT（Data technology数据处理技术）时代。据了解，Knewton是继投资美国Minerva大学、备考平台LTG、游戏化学习产品Enuma之后，好未来在教育科技领域的又一国际化布局。
资料显示，Knewton创立于2008年，其基于大数据分析和推荐系统，能够根据学生特点和学习习惯，即时调整内容供应，使教学更加个性化，从而提高学习效果。它主要通过三项核心服务优化学习过程：为学生提供内容推荐服务、为老师提供学情分析服务、为内容提供商提供内容洞察和分析服务。在好未来注资之前，Knewton已获得总计超过1.4亿美元融资。（周雪昳）
(责编：海闻)
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[股市360]好未来张邦鑫在下一盘很大的棋
&&更新时间：&16:32&&股市360&&【字体:
　　----本文导读：----
日好未来的前身学而思在美国纽交所正式挂牌交易，成为国内首家在美上市的中小学教育机构。作为一家成立时间11年上市、以奥数培训起家的教育机构，现在好未来已逐渐发展为教育行业不可小觑的一家大公司。
　　日好未来的前身学而思在美国纽交所正式挂牌交易，成为国内首家在美上市的中小学教育机构。作为一家成立时间11年上市、以奥数培训起家的教育机构，现在好未来已逐渐发展为教育行业不可小觑的一家大公司。截止日收盘，好未来市值为39.9亿美元。虽然好未来主营业务和主要盈利来源一直是中小学培训，但是人尽皆知张邦鑫野心绝不在此，从好未来对外的姿态和投资组合不难看出张邦鑫想要的是教育生态，是要布局教育产业链。　　从2014年开始好未来频繁出现在投资并购的新闻中，大家熟知的有投资果壳网、Knewton、宝宝树、Minerva大学、轻轻家教。这些投资只是好未来投资的冰山一角，亿欧网通过好未来公开财报以及IT桔子等相关网站共收集到好未来参与的对26家教育公司的投资行为。
　　　　分析好未来这26起公开的投资事件，不难发现好未来的投资并购逻辑主要是围绕k12上下游，延伸产业链，补充薄弱环节，注重教育新科技，并且看好在线教育和教育O2O.　　先来看好未来公开的资料：张邦鑫自己在2016年1月好未来年会演讲中，公布了一张好未来的图谱和好未来将所投公司划分的4条赛道：　　2、涉及K12的产品：学科网、作业盒子、轻轻家教。　　3、外语类公司：顺顺留学、励步英语。　　4、国外前沿教育科技公司：Knewton、Minerva大学、备考平台LTG、游戏化学习产品Enuma.　　亿欧网认为这四条赛道也展示了张邦鑫心中教育生态的蓝图。一直以来好未来都是一家比较善于资本运作的公司，随着四条赛道中各家公司的不断成长，好未来有极大的可能进行一系列整合，并在国内市场做出一些文章。　　亿欧网结合这四条赛道以及投资事件的战略意义，先将好未来26起投资事件中比较重要的，并且有布局含义的六起事件进行汇总，然后将其他20起投资分为K12、在线教育、幼儿教育、国外教育公司、其他，共5类。　　六起战略布局投资：　　1。收购考研网、投资宝宝树，打通1-24岁教育产品线　　2013年12月号好未来以850万美元收购考研网，随后2014年1月宝宝树宣布获好未来1.5亿元的战略投资。以这两次投资为标志，包括后期收购的高考派，这些投资组合补充了学而思原本针对K12领域的产品线，使好未来覆盖了1-24岁的受教育人群。　　考研网是一家老牌的考研服务教育网站，成立于1999年。专攻考研类资讯和、学习产品，产品包括：考研加油站、研究生招生信息网、考研论坛和考研网校等。2014年2月，考研网开发的移动互联网产品考研帮上线。　　宝宝树创建于2007年，由谷歌前亚太区营销总监王怀南和前易趣创始人邵亦波联合创办。是一个涵盖育儿知识、养育记录、早教产品和电商购物的一站式母婴服务社区。旗下构建了包含母婴社区宝宝树网站()、家庭早教品牌“米卡成长天地”和多款移动互联网应用。2013年4月宝宝树超过美国老牌在线母婴社区宝宝中心，成为全球UV独立用户和PV页面浏览量最大的母婴垂直网站。　　2。拓展高层次教育领域，领投果壳网　　2014年12月，果壳网获得2000万美元的C轮投资，其中好未来领投1500万美元。在投资完成时好未来方面公开表示：果壳网集合了以大学生为主的科技爱好者，可以与学而思中小学数理化业务实现年龄层互补，这次投资可以帮助好未来完善更高层级的教育领域。　　果壳网在2010年由姬十三创立，与其之前创办的非盈利组织科学松鼠会在运营上完全独立。果壳网现有三大板块：科学人、小组和问答，由专业科技团队负责编辑。拥有三大重点产品：MOOC学院、知性社区、研究生App。果壳网是一个开放、多元的泛科技兴趣社区，聚集了数百万有意思、爱知识、乐于分享的年轻人。　　3。投资作业盒子，试水公立学校　　作业盒子成立于2014年7月。是一个K12在线作业平台，产品为初高中老师提供智能出题、批改、数据回收、分析的服务。学生使用作业盒子做作业和提交作业，系统会收集学生的学习行为数据，并根据学习行为数据、利用机器学习技术为学生提供个性化学习方案。目前，作业盒子已经推出了两款产品：针对初高中的“作业盒子”和针对小学的“速算总动员”。　　2015年7月作业盒子宣布获得1000万美金A轮融资，由好未来领投，刘强东及其天使投资方联想之星等跟投。这是好未来第一次投资针对公立学校课堂的创业项目，很多人也将此次投资看做好未来对于公立学校的一次试水。2015年10月好未来又收购了学科网，进一步显示了好未来对于公立学校的兴趣浓厚。　　4。连续投资轻轻家教两轮，布局教育O2O　　2015年5月和6月，好未来接连完成了对轻轻家教B+轮和C轮的投资，其中C轮融资由好未来领投，IDG、挚信和红杉跟投，投资总额为1亿美元。C轮融资后好未来还宣布将旗下业务“智康一对一”与轻轻家教整合。在广州地区智康各学科各年段的教研环节向轻轻家教开放，智康的讲义、题库、试卷库等优质教研资源也与轻轻家教全面共享。　　2015年3月昂立教育董事长刘常科辞职后，与精锐教育联合创始人胡国志联合创办了“轻轻家教”，定位K12课外补习家教一对一辅导O2O平台。轻轻家教利用移动互联网，将教师的信息呈现在平台上，学生和家长可以通过用户评价了解教师的教学质量，并实现对教学服务从流程到细节的管控。轻轻家教同时希望老师利用这个平台，建立自己的微品牌，从而实现去中介化。　　5。投资顺顺留学，补全留学短板　　顺顺留学成立于2014年，是一个留学顾问O2O平台，用C2C模式连接顾问和学生：家长和学生在线挑选顾问，双方可以在线下的体验中心初次会面咨询，留学材料制作、网申、签证办理、行前辅导等工作都将在线上完成，所得咨询费用全归留学顾问团队，平台方承诺不收取交易佣金。　　2015年6月好未来正式宣布投资顺顺留学，A轮融资金额为1800万美元。此次好未来除提供资金外，还将好未来旗下留学网及留学牌照归并于顺顺留学，同时向顺顺留学开放好未来所有线下教学资源。这次投资和下文中提到的对励步英语的收购，是好未来补充外语类教学和留学短板的直接体现。　　K12领域(2家)　　学科网　　学科网是国内最大的中小学教育资源门户网站之一，2004年正式上线，目前拥有1500万注册用户和3万所合作学校。专为全国教师和学生提供教学资源、学习资源，提供试题、试卷、教学课件等文本资料的下载与分享，教学和学习经验的交流与互动。2015年10月学科网获得了好未来3000万美元的战略投资。　　励步英语　　励步英语起步于2009年，是一家针对2-15岁儿童的高端英语教育机构，专注为国内2-15岁孩子提供全英文全学科的课程体系，已在全国近30个城市，开设学习中心60余家。2015年9月好未来宣布全资收购励步英语。　　在线教育(4家)　　多贝网是一个视频公开课网站，有全面的网络公开课课程。用户可以找到喜欢的老师和课程，也可以发布自己的公开课。多贝网络教室集成了多媒体技术和网络技术，为教学者和培训者提供免费、方便、好用的网络教室工具，同时能够支持学生的举手、发言功能，模拟真实教学场景。在2013年3月获得了好未来308万美元的A轮投资。　　飞博教育(环讯教育)　　飞博教育前身是环迅教育，是一家主打国内外教云平台的服务提供商，专注为教育机构提供全球外教资源、网络平台和课件。公司的商业模式是：与培训机构签订协议，授权客户免费接入公司的网校系统平台，并为其提供外教在线课程服务，最终根据消费课时数结算费用。2014年6月和2015年10月，好未来两次投资了飞博教育，分别是天使轮数百万元和B轮与中搜网络、同创伟业联合投资数千万元。2016年2月飞博教育申请挂牌新三板。　　奇迹曼特　　奇迹曼特成立于日，是一家国内数字艺术在线教育平台，提供覆盖影视设计、动画设计等CG专业方向的职业技能培训。2014年7月，获得了好未来数千万美元A轮融资。　　混沌研习社　　混沌研习社是一家互联网创新大学，由李善友在2015年5月创办，致力于面向创业者提供各类教育咨询服务。混沌大学由四个学院组成：产品学院、创业学院、商学院、创新学院。每个学院分别开设5-6门模块课程，每个模块为期两天，全年共22场大课。研习社将采用入社费模式，入社费600元，入社之后可以免费收看所有直播课程。2015年7月获得了好未来、分享资本、艾瑞资本数千万元的A轮融资。　　幼儿教育(4家)　　宝宝巴士　　宝宝巴士(BabyBus)是一家研发适合学龄前儿童教育产品的公司，结合不同年龄阶段的早教重点设计了启蒙站和探索站两个系列，通过寓教于乐的方式达到启蒙益智的目的。已拥有产品逾100款，支持iOS，Android两大平台和九大语种。2015年11月完成4000万元的B轮融资，基因资本曹允东领投，好未来跟投。　　小伴龙是一家专注于儿童教育的移动互联网公司，面向0-8岁的儿童设计伙伴式早教产品。在小伴龙APP中，0-8岁的孩子可以充当故事主角，与APP里的卡通角色“小伴龙”一起学习、探险、完成任务，享受求知和探索乐趣，包括唱儿歌、跳舞、背唐诗等功能，互动性比较强，覆盖儿歌故事、职业体验、英语学习、生活习惯、百科知识等领域。日，好未来宣布已完成对小伴龙数千万元的B轮投资。　　嘿哈科技是一家将体感技术、语音识别技术等运用在幼儿教育领域的教育软件开发商。嘿哈科技的产品包括将3D技术、机顶盒、电视整合在一起的硬件设备，以及内嵌在硬件设备中软件产品。2015年4月嘿哈科技宣布获得新东方和好未来联合投资。　　鲨鱼公园，专业针对3-12岁儿童，提供动手科学产品、趣味性线下校园和线上网络情景学习，业务覆盖物理、化学、技术、工程、数学、艺术、生物、天文等领域。2014年10月获得好未来和凯旋创投数千万元的A轮投资。　　国外教育公司(4家)　　自适应学习平台Knewton　　日，Knewton宣布结束其F轮融资，融资金额共计5200万美元，由比利时风投机构Sofina与伦敦的投资方Atomico领投，好未来跟投。　　Knewton成立于2008年，总部位于纽约，核心技术是适配学习技术，通过数据收集、推断及建议三部曲来提供个性化的教学。Knewton通过这3项核心技术：为学生提供内容推荐服务；为老师提供学情分析服务；为内容提供商提供内容洞察和分析服务。官方数据显示，Knewton现在已经和培生集团、萨诺玛、麦格劳希尔等多家知名出版商和教育公司展开国际合作，已服务除南极洲之外的学生超过1000万名，为学生下一步学习计划提供个性化推荐超过150亿次。　　LocoMotive Labs　　2015年2月，来自美国的教育app LocoMotive Labs 获得由好未来和软银韩国领投的400万美元的A轮融资。LocoMotive Labs由来自韩国的Sooinn Lee和她丈夫创立于2012年，其主要产品是移动APP Todo Math。它提供不同水平的数学游戏，适合于数学基础比较薄弱的小朋友。截止2015年2月，有110万次的下载量，并在美国的1000间教室使用。　　日，美国Minerva大学完成了总价7000万美元的B轮融资，领投方为好未来和Benchmark。其中，好未来领衔的中国财团共募集2500万美元。　　Minerva大学是“一所没有墙的世界大学”。学生的第一年在美国旧金山度过；之后的每一个学期将依次前往世界上的六个大都市――柏林、布宜诺斯艾丽斯、孟买、香港、伦敦和纽约，像当地人一样居住、生活和学习。通过充分利用当地的社会资源，获得深度的全球体验。此外，Minerva大学通过先进的技术平台开展全球名师互动式课程，并与全球多家顶尖的机构建立实习就业支持，具备了无地域限制、无歧视及低学费的独特优势，为大学教育带来全新体验。　　Prep4GMAT　　2014年8月，来自麻省理工学院的英语备考服务商LTG Exam Prep Platform宣布，已经完成了总额300万美元的A轮融资。此轮融资由好未来、Atlas Venture、涌金集团和真格基金等领投。　　LTG Exam Prep Platform创立于2012年，创始人是麻省理工学院的Elad Shoushan。该公司产品为Pep4GMAT，是一款手机上GMAT考试学习及备考应用，可以通过算法将GMAT考试当中每道考题的逻辑点和考点提取出来，帮学生迅速了解每道题想考什么、自己应该掌握哪些知识点。还会通过用户的做题情况、和其他用户进行对比，来帮他们弥补弱项。　　其他(6家)　　芥末堆网是国内教育行业颇具影响力的一家垂直新媒体网站，为教育培训行业提供基于互联网的媒体资讯、信息挖掘、市场研究、创业服务投融资对接、会议组织等服务。2014年1月获得真格基金和好未来数百万元的天使投资。　　硅易科技　　成立于2010年，致力于为培训机构和教育领域的开发者提供基于教育智能的全方位技术服务。旗下产品有易改、1Checker等。2014年7月获得好未来数千万元的A轮融资。　　硬创邦是一家智能硬件和创客服务平台，致力于创客的推广、普及和青少年创客教育，会举办创客马拉松、创客公开课等活动。2014年9月完成好未来投资的Per-A轮融资。　　小木虫，全称是小木虫学术科研第一站，是中国最有影响力的学术站点之一。创建于2001年，会员主要来自国内各大院校、科研院所的博硕士研究生、企业研发人员，是科研工作者的学术资源、经验的交流平台。内容涵盖化学化工、生物医药、物理、材料、地理、食品、理工、信息、经管等学科，除此之外还提供基金申请、专利标准、留学出国、考研考博、论文投稿、学术求助等内容。2014年10月被好未来收购。　　斗词　　斗词app是一个背单词的手机应用。软件利用科学的方法以及独特的成就系统，帮助用户能够在短时间内提高自己的英语词汇量。斗词在2015年7月获得好未来数百万元的天使投资。　　高考派　　高考派是家在线服务平台，通过大数据整理，为参加高考的学生提供各院校、各专业的综合资讯以及360度的志愿填报咨询分析服务，使得志愿填报更系统、更科学。好未来2015年5月宣布完成对高考派的全资收购，并将旗下“高考网”与“高考派”进行完全整合。并购完成后，原高考网团队和业务并入高考派，由高考派创始人黄荣明统一领导。高考网为高考派输出流量，高考派则主要面向家长和学生提供深度服务。
(责任编辑：DF207)
--股市360财经频道讯
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& 好未来战略投资自适应学习平台Knewton
好未来战略投资自适应学习平台Knewton
&&日10:03&&中国电子商务研究中心
　　(中国电子商务研究中心讯)1月20日下午，好未来在大学邱德拔体育馆举办集团。集团创始人兼CEO张邦鑫在上宣布好未来已战略投资自适应学习平台Knewton，并签署全方位的业务合作协议。　　成立于2008年的Knewton能够基于分析和推荐系统，根据学生特点和学习习惯，即时调整内容供应，使教学更加个性化，从而提高学习效果。Knewton主要通过3项核心服务优化学习过程：为学生提供内容推荐服务；为老师提供学情分析服务；为内容提供商提供内容洞察和分析服务。　　在好未来注资前，Knewton就已获得总计超过1.4亿美元的融资，并且曾和智能教务系统提供商Classi、国内的一起作业网等达成合作。目前，Knewton已在纽约、伦敦、东京等处设置办事处。　　官方显示，Knewton现在已经和培生集团、萨诺玛、麦格劳希尔等多家知名出版商和公司展开合作，已服务除南极洲之外的学生超过1000万名，为学生下一步学习计划提供个性化推荐超过150亿次。　　好未来和Knewton的合作一方面将为学生提供前沿创新的学习场景，另一方面能促进个性化和智慧学习在的落地。两者未来将在范围内展开深度合作，探索符合个人发展的学习模式。　　教育迎来DT时代　　好未来一直试图用科技与互联网来推动教育进步。今天的年会上张邦鑫再次透露出类似的观点：今天教育的核心是服务，未来教育的核心是服务和。今后10年，教育将迎来DT时代，好未来将从机构成长为教育机构，从运营公司成长为数据驱动的科技公司。　　可以看到在好未来的投资版图中，有MINERVA、LocoMotive Labs、LTG等，Knewton作为新的一员，将配合好未来在自适应领域做出更多探索。(来源：亿欧网 文/刘艳玲)
&&&&近日，中国电子商务研究中心独家策划100位电商大佬系列访谈第四期之三农电商系列（详见：），包括农村电商、农产品电商、农业互联网、生鲜电商等平台与品牌。目前受访企业有京东、农村淘宝、本来生活、一亩田、有种网、农商1号、链农、小鸡啄米、大茶网、云之鲜生、食得鲜、鲜摇派、双安智农等。《2016年度中国三农电商市场研究报告》编写正式启动。此外，我们编著的国内首部《互联网+农业》著作即将截稿。欢迎合作联系：。
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京公网安备78作为自适应学习平台Knewton的系统是怎么运作的
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作为自适应学习平台Knewton的系统是怎么运作的
作为自适应学习平台Knewton的系统是怎么运作的
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昨天的《》分享了Knewton从做内容教应试转型到平台的发展历程，本篇来分享Knewton的系统是如何运作的。
Knewton所做的是基于规则的自适应学习
自适应在很多学习环境中都已经用到，最早的几十年前就已经说了自适应。到底自适应是什么意思，现在我们讲的是基于共识的自适应概念。 最简单的一种就是学生自己定步调，决定学习的节奏。但他们的学习材料和顺序还是一样的。现在市场上得MOOC就是这一类。好处就是如果学生学会了，可以很快的往前进。问题是很多时候学生已经知道了，但学生不能跳，也不让学生选择不同的学习路径。 另外一种叫做单点自适应产品。这种自适应就是预先已经有设定好的路径，学生上课之前就会测评，看他应该选择哪个路径，有时候学生可以更提前一些。 第三种就是基于规则的自适应学习。这基本就是在系统里加入这些规则，来决定学生下一步应该学什么。比如说学生80%题目做对的话就可以学习下一个概念。目前市场上绝大部分号称自适应学习产品的都属于这一类。有些系统规则比较简单，有些就比较复杂，有各种各样的规则。这就是knewton目前所用的，最复杂的，基于规则和机器学习的系统。
knewton的系统是怎样运作的？
首先系统里有成千上万个模块的学习内容包括视频、问答、题目等，knewton要提供下一步推荐的话，实际上是要解决这个问题：系统里有这么多内容，此时最应该呈现给学生的知识是哪一个？里面用到一些统计分析的模型，来判断哪些适合学生来学习。系统会给每一个内容打分，然后根据分数排序，来决定学生下一个该学习的内容是什么。每个模块里的内容可大可小，有可能是一个小问题，也可能是一个学习活动，这和很多互联网公司为用户做的推荐是一样的原理。而给内容打分的一个很重要的基础就是知识图谱，以及他们之间的相互关系，这个图让系统更好地决定哪个内容是最适合学生学习的。
什么样的内容更适合自适应学习系统，这其实与目前各种各样的自适应学习技术相关。总体目标还是让学习更有效，效果和效率。首先是你设计的系统要能够记录下学生学习认知的有效数据，给学生推荐下一步学习内容应该是比较灵活的，满足不同学校的不同要求，保证学生能够投入进去，专注于学习。学生应该学习什么样的概念和内容，这叫做学习目标，表现形式是学生应该要做这个。还有这些概念、想法之间要有什么关系，这里面其实有各种各样的内容，最核心的是找到哪些是有从属关系的。还要看学生必须要按一定的顺序学，还是是否有灵活度可供选择。最后，如果内容变了，系统能不能把这个考虑进去。传统印刷出版行业的内容更新是不频繁的，数字环境要改动环境会容易很多，所以设计的时候要搞清楚你更新的频率有多快，更新什么样的内容，对你的系统有怎样的影响。
比如知识点颗粒度的大小，对系统推荐下一步的影响。听起来像尝试，但对设计内容非常有影响，就是你的颗粒度要细分到什么程度。首先我们可以想象一个小测试，它包含的知识点有三个xyz。想象学生在小测试中的分数是前65%，从这个数据来说，学生对这三个概念只是部分掌握了。然后我们就得问这个问题，学生下一步该学什么，可能性是很多的。我们的系统可以确定哪一个学生某个知识点掌握的怎么样。当然这是一个简单化的例子，两三个问题不可能系统地确定学生掌握的怎么样。像这个例子我们可以说，X掌握的已经很好了，学生可以直接学Y和Z。这样系统推荐的学习范围就可以缩小。这样就可以把你的知识点颗粒度降得很低，也让学生觉着学习的整个过程是看得懂的。而有些学习产品的问题在于太灵活了，好多学生不了解这个过程。在理论上可以看到是最有效的学习范畴，但事实上学生需要知道学习的整个背景、路径是什么。
怎么测量学生的水平？
首先掌握学生的学习数据，同时把学生的学习进程和老师进行沟通。以前我们如何测量学生的水平呢？最传统的就是考试，没有考虑题目的难度、质量和区分度，需要多次测试。你很难知道题目到底有多难，以前可能一个课程设计师会自己去猜，看这个题目到底多难。但是如果有大量数据的话，就可以精确地分析这个题目难度到底有多大，把难度考虑进去之后，做对一个难题，学生对一个知识点的掌握就会高一些。 传统的每一个题目可以写出步骤。这样去测试，有多个步骤的题目，猜对答案的可能性就小很多。如果只是对或错得题目，学生不会也有50%的几率猜对。学生与这些交互，系统有大量这些数据就会越来越清晰，学生对这个的掌握到底怎么样。比如Gmat机考就已经把这些考虑进去了。gmat这个测试是非常高效的，学生在很短的时间内就可以完成这个测试。现在就可以测量学生的水平，不光是在一次测量，而是跨越时间段，你的水平如何。我们以后甚至不需要特殊测试，就可以知道学生对某一个知识点处于什么样的水平。这对未来有什么意义呢？这听起来有点像科幻电影，但有很多都是会实现的。我们现在可以在考试之前就可以知道学生的水平。以后我们可能不需要很多测试，测试可以去测更多更高的东西，比如批判性思维，或者更高级的东西。自适应学习已经实现了个性化教学，知道学生会哪些，不会哪些。在里面会做很多模拟，看他们哪些能做对，哪些不能做对。
最后其实就是测量有效性，这么多自适应产品，到底对学习有没有效果。这是非常重要的问题，同时也是难以回答的。现在很多出版商大部分的经费都花在了市场营销上，当我们有更多学习的数据的话，就可以知道哪些产品真的对学生的学习是有效的。做这些对公司来说越来越重要。现在这有一个样本，培生以前花了很多钱在市场营销上面。现在他们开始重视结果了，做了一个测量结果的框架（）。
Q：学习过程中系统需要学习哪些数据？ A：题目答得对错，在题目上停留的时间，这个是比较难精确地测，有可能他去干了别的。最核心的就是做对还是做错。 Q：推送的内容是否也要打相应地标签？ A：刚开始是可以打标签的，慢慢地标签数据会越来越精确。 Q：核心标签都有什么？除了难度区分度？ A：最重要的标签除了难度，就是要让系统知道不同内容的相互关系是什么。内容上有标签的话可以过滤一些内容，让学生去学相关的。这样你可以把内容打上粘接的标签，告诉系统在这个时候你只看了1到5章的内容。这只是一个例子，根据我们的经验来说，没有真正的公式能够把所有标签都结局。 Q：如何把问题输入系统中去？ A：首先做个excel表，通过知识图谱来定义问题对应的知识点，定义到系统中去。有些公司可能专门做一个页面火花网站，可以建立内容之间的关系，输入到系统中去。这是个很耗时的过程，有些机构想尝试如何把输入做的更自动化一些，现在整个技术还只有几年的功夫，接下来我预见会有更自动化的技术，把输入的成本降低。 Q：那对于主观题如何处理？ A：全部都是客观题，一个系统能够跨越很多个阶段，现在Knewton已经能从幼儿园到高中毕业。一个可以实现的场景是，一个学生在十年级的时候做错了一个题目，系统会判定他是否需要巩固二年级的东西。要做到这一点就要做一个很大的知识图谱，这个知识图谱要涵盖所有这些年级，并且显示知识点之间的关系。我们第一期产品是初中数学，到第二期就已经扩大到小学和高中了。之后又推出一个直接面向家长的产品，把其他数学产品整合起来。刚才没有提到的是，培生还需要提供数据给教师和学校管理人员，这样教师就可以查看学生在学习过程中哪些概念掌握得怎样，还可以预估分数，看学生按现在的水平参加考试的话会得多少分。培生的模式是其中一个，还有很多类似的模式的客户。现在Knewton在做一个系统，你有适合做自适应的内容，就可以去做出自适应的系统出来，现在老师和学校可以免费使用。 Q：一个问题里面有多个概念的话怎么处理？ A：这个问题很好，但是最好还是能清理到一个问题只与一个概念相关。还有一种方法就是出题目，每一个选项代表不同的学习概念，学生选不同的选项，就可以代表学生哪里没有掌握。 Q：如何确定颗粒度的点？ A：其实就是掌握平衡，每个知识点可以按照要掌握的技能来不断地去分，但有个悖论就是其实没那么多内容，像一个大学课本的话，整个课本有十个主要的概念。 Q：知识点如何分组？ A：这是一个试错的过程，要让学生看到在学什么，自己处于什么位置。就像小孩坐车，比较长的话就会问还有多久到，要到哪儿，类似于人的本能一样。 Q：对学生进行建模，并对知识点进行排序，这个模型有没有评价机制？如何评价你的排序算法？ A：Knewton有专门的数据团队，要做实验的。去看目前的推荐机制，学生的成绩能够提高多少，来看你的算法是否有效。
Q：你们的系统是否做过有效性验证？ A：目前有效性这块，中小学这块还没有出结果。大学这边，亚利桑那州立之前公布过官方数据包括通过率（如下图所示）。
Q：自适应系统对教师来说在学校的位置，对教学的流程有什么影响？ A：影响肯定有，亚利桑那州立那个模式的话，就不用讲课了，老师主要给学生答疑。Knewton的系统更多地是为很多没有好的老师资源的人，让他们得到好的教育，而不是为了取代老师。 【推荐阅读】
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