AI中學智慧教育系統(tǒng)定制開發(fā)

文章來源:成都小火軟件開發(fā)公司發(fā)布時間: 2025-10-14
上周三下午2點,我們團隊 3 人帶著需求調研表走進成都某中學的行政樓會議室。校長陳校把教務主任劉主任、初三班主任王老師一起叫過來,剛坐下就拿出學生成績分析表:“學校 3200 名在校生,18 個班的數(shù)學平均分差距最大時能到 15 分,我們需要系統(tǒng)能精準找出每個班的薄弱知識點,還要能減輕老師批改作業(yè)的負擔。” 我們當場打開筆記本,調出之前做的同類系統(tǒng)框架圖,跟他們確認核心模塊:AI 學情分析、智能錯題本、教務數(shù)據(jù)統(tǒng)計,以及與現(xiàn)有 LMS 學習管理系統(tǒng)的對接需求。
一開始溝通模塊整合時出現(xiàn)了分歧。劉主任堅持要把教務排課功能和學情分析模塊放在同一個操作頁面,他說:“老師每天要切換好幾個系統(tǒng),能在一個頁面看完排課和學生成績,省不少事?!?我們技術負責人張工立刻調出性能測試模板,指著屏幕上的數(shù)據(jù)解釋:“教務排課涉及 12 個數(shù)據(jù)表的關聯(lián)查詢,每次加載需要調用 8 個 API 接口;學情分析要實時運行 AI 自適應學習引擎,計算學生的知識點掌握度。兩個功能混編會導致頁面首次加載時間超過 3 秒,不符合教育場景下的實時性要求。” 我們當場用 Axure 做了簡易原型,演示模塊化設計的操作流程 —— 兩個模塊通過統(tǒng)一的權限系統(tǒng)關聯(lián),點擊跳轉時的響應時間控制在 300ms 以內。陳校讓王老師試著操作了一遍,王老師放下鼠標說:“跳轉快,操作也不復雜,分開反而更清晰。” 最終客戶認可了我們的微服務架構拆分方案。
開發(fā)到 AI 錯題本模塊時,我們遇到了手寫體識別準確率的難題。第一次內部測試,識別初三數(shù)學的分式方程、二次函數(shù)錯題時,準確率只有 82%,連筆書寫的 “π”“根號” 常被誤判。算法工程師李姐帶著兩個實習生,連續(xù)一周每天去學校收集老師批改過的錯題本,掃描后建立專項樣本庫,把樣本量從 5 萬條擴充到 12 萬條,還加入了中學數(shù)學常用公式庫的特征值訓練,用 CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化識別模型。第七天早上,李姐拿著測試報告走進會議室:“現(xiàn)在準確率到 97.3% 了,剛才試了 100 份手寫錯題,只有 3 份需要人工修正?!?我們馬上把這個結果同步給陳校,他當天就安排了 3 個老師來公司試用。王老師坐在電腦前,上傳了一份剛批改完的數(shù)學作業(yè),系統(tǒng) 3 分鐘內完成了錯題識別和知識點歸類,她看著屏幕說:“以前我批改 45 份作業(yè)要 3 小時,現(xiàn)在系統(tǒng)預批改完,我只需要重點盯識別出來的錯題,40 分鐘就能搞定,還能直接生成錯題集發(fā)給學生?!?/span>
上個月初,系統(tǒng)進入上線前的試運行階段。我們派了 2 個運維工程師駐校一周,每天跟著王老師的數(shù)學課。有天上午,王老師在課堂上用系統(tǒng)的 AI 提問功能,隨機抽取學生回答錯題對應的知識點,系統(tǒng)實時在黑板旁的顯示屏上顯示:“該知識點全班掌握率 78%,未掌握學生集中在 3、8、15 號”。下課后王老師跟我們說:“以前不知道哪些學生沒懂,只能全班再講一遍,現(xiàn)在能精準抓重點,課堂效率高多了?!?期間還出了個小插曲,學校因為更換了營業(yè)執(zhí)照,系統(tǒng)的備案信息需要重新提交。我們的項目經(jīng)理當天就帶著材料去政務中心,協(xié)調相關部門加急辦理,3 天內完成了備案更新,沒影響試運行進度。

現(xiàn)在系統(tǒng)正式上線半個月,后臺數(shù)據(jù)顯示,老師的作業(yè)批改時間平均減少 65%,學生的錯題訂正率提升 42%,18 個班的學科平均分差距縮小到 8 分以內。作為成都小火科技,我們做 AI 中學智慧教育系統(tǒng)定制開發(fā),從不是簡單堆砌技術模塊。從需求分析階段繪制 UML 用例圖,到用 SpringBoot 框架搭建核心架構,再到根據(jù)學校反饋調整 AI 模型參數(shù),每一步都圍繞 “解決中學教學實際痛點” 展開。

我們清楚知道,系統(tǒng)里的每一個數(shù)據(jù)、每一個功能,最終都要服務于 3200 名學生的學習效率,服務于老師的教學節(jié)奏。這種貼合場景的定制開發(fā),讓 AI 技術真正落地到中學的課堂里、作業(yè)本上,這就是我們開發(fā)這款系統(tǒng)的核心價值,也是我們作為本地科技公司,為成都教育行業(yè)貢獻的一份力量。

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