大家好，我們是成都小火科技公司，今天是2025年10月27日，星期一。上周五收到合作初中的反饋，數(shù)學組老師說用了我們開發(fā)的AI+個性化學習軟件后，每周批改作業(yè)的時間從12小時縮到了3小時，還能精準找出班級里“函數(shù)知識點沒掌握的學生”，這讓我想借著這個機會，跟大家詳細說說這款軟件的功能、開發(fā)流程，還有里面AI和區(qū)塊鏈的應用細節(jié)，以及開發(fā)時碰到的實際問題。

這款軟件的使用人群很清晰，主要是三類：學生用它做題、看個性化學習內(nèi)容；老師用它批改作業(yè)、看學情報告；學校管理員負責賬號管理和數(shù)據(jù)權(quán)限分配。基礎功能里，有在線作業(yè)發(fā)布模塊，老師能上傳Word或PDF格式的作業(yè)，設置提交截止時間；還有學習資源庫，存了各學科的課件、微課視頻，學生能按知識點檢索。核心功能則圍繞自適應學習、智能批改、學情診斷這三個場景展開，也是軟件的亮點所在。

自適應學習模塊是最受學生歡迎的部分。學生每做完一組題，AI會根據(jù)答題數(shù)據(jù)調(diào)整下一組題的難度和節(jié)奏。比如數(shù)學里，學生連續(xù)錯3道一元二次方程的解法題，系統(tǒng)會判斷這個知識點沒掌握，接下來推的題會聚焦“配方解法”“公式法應用”這類基礎題型，還會附帶5分鐘的微課視頻；等學生連續(xù)做對5道基礎題，再推綜合題，比如結(jié)合幾何圖形的一元二次方程應用題。這個模塊能讓學習效率提升40%，但開發(fā)時我們踩過坑。初期沒考慮學生的基礎差異，給剛接觸代數(shù)的初一學生推了初二難度的題，導致學生反饋“根本不會做”。發(fā)現(xiàn)問題后，我們立刻和3所中學的數(shù)學老師合作，收集了3000份不同年級、不同基礎的學生作業(yè)數(shù)據(jù)，把學生分成“零基礎”“基礎薄弱”“掌握良好”三類，用協(xié)同過濾算法重新訓練模型，前后迭代了5個版本，才讓推薦的題目難度貼合學生實際水平。那段時間，產(chǎn)品經(jīng)理每天下班都要去學校跟老師核對數(shù)據(jù)，晚上再和研發(fā)團隊調(diào)整算法參數(shù)，雖然經(jīng)常忙到半夜，但看到后來學生的答題正確率慢慢上升，覺得所有投入都值了。

智能批改模塊則幫老師省了大量時間?？陀^題比如選擇題、填空題，學生提交后系統(tǒng)能秒級出分，還會統(tǒng)計全班錯題率，比如“第8題全班錯了40%”，老師能直接知道這道題需要重點講。主觀題里的作文批改是重點，我們用NLP技術讓系統(tǒng)能分析作文的邏輯連貫性、語法正確性和用詞準確性。比如學生寫“我昨天去公園，看到很多花，很漂亮”，系統(tǒng)會標注“邏輯完整，但用詞較簡單，可替換‘很漂亮’為‘色彩斑斕，讓人眼前一亮’”；如果出現(xiàn)“我昨天將要去公園”這種時態(tài)錯誤，也會直接標出來。老師只需要對作文做二次審核，不用逐字逐句批改，時間能減少70%。開發(fā)這個功能時，我們用BERT模型做預訓練，再用學校提供的2000篇不同題材的學生作文（記敘文、議論文、說明文）做微調(diào)，每篇作文都讓3位老師標注評分維度，確保系統(tǒng)的批改標準和教學要求一致。

學情診斷模塊能生成班級和個人的知識圖譜。班級層面，老師能看到“七年級數(shù)學第三章函數(shù)知識點掌握率僅60%”“其中‘函數(shù)圖像平移’子知識點掌握率最低，只有35%”，這樣就能調(diào)整教學計劃，專門花一節(jié)課講這個子知識點；個人層面，學生能看到自己的“薄弱知識點清單”，比如“幾何證明題的輔助線添加技巧掌握不足”，還能直接點擊清單里的知識點，跳轉(zhuǎn)到對應的練習和微課。有個合作班級用了這個模塊后，函數(shù)單元測試的平均分從65分提到了80分，老師反饋“終于不用盲目趕進度，知道該往哪兒發(fā)力了”。

開發(fā)流程上，我們分了四個階段。第一階段是需求調(diào)研，花了1個半月，跟5所中學的20位老師、100名學生、5位管理員聊，確定哪些功能是必須優(yōu)先做的，比如老師最急需的是智能批改，學生最需要的是自適應練習；第二階段是技術選型，后端用java和node.js搭建架構(gòu)，支撐多用戶同時在線做題和數(shù)據(jù)同步，前端用js開發(fā)網(wǎng)頁端，APP用swift（iOS）和Kotlin（安卓）開發(fā)，確保能同時適配兩種系統(tǒng)；第三階段是模塊開發(fā)，3個月時間里，先完成基礎功能開發(fā)，再集中攻克AI模塊，每個模塊開發(fā)完都讓老師試用，收集反饋后再改；第四階段是測試和上線，找200名學生試用了1個月，修復了“作文批改漏標錯別字”“學情圖譜更新延遲”等8個bug，然后正式上線。

很多客戶會問，開發(fā)過程中需求想改能不能調(diào)整？我們的答案是可以。比如有個學校在開發(fā)到第二個月時，提出想在學情診斷里加“家長查看權(quán)限”，讓家長能看到孩子的薄弱知識點，我們評估了工作量后，只花了1周就加上了這個功能。前提是需求調(diào)整不影響核心模塊的開發(fā)進度，我們會和客戶一起確認調(diào)整后的時間節(jié)點，確保項目不會延期。還有客戶問能不能提供開發(fā)進度表，我們會在項目啟動當天就給出甘特圖，明確每個階段的交付物和時間，比如“需求調(diào)研第2周完成用戶訪談報告”“開發(fā)第1個月完成在線作業(yè)發(fā)布模塊”，每周還會發(fā)進度更新郵件，讓客戶隨時知道項目進展。

我們成都小火科技在教育類軟件開發(fā)上有不少經(jīng)驗，之前做過AI智慧教育系統(tǒng)、大學校園PC和wap網(wǎng)站，研發(fā)人員占比超80%，其中30%以上來自互聯(lián)網(wǎng)大廠，技術棧覆蓋java、swift、Kotlin這些開發(fā)所需的語言。公司還是高新技術企業(yè)（證書編號：GR202451001272），有ISO900認證，從需求調(diào)研到后期運維都有嚴格規(guī)范的流程，專人專崗負責，能保證交付質(zhì)量。

區(qū)塊鏈技術我們用在了學習數(shù)據(jù)存證上，采用私有鏈架構(gòu)，學校作為核心節(jié)點。學生的作業(yè)數(shù)據(jù)、測試成績、知識點掌握情況生成后，會自動生成哈希值并上鏈存儲。哈希值具有唯一性和不可逆性，能確保數(shù)據(jù)不會被篡改，比如學生的測試成績一旦錄入，就無法私下修改。老師和家長需要查看數(shù)據(jù)時，要通過智能合約驗證權(quán)限。家長只能查看自己孩子的數(shù)據(jù)，老師只能查看自己所帶班級的數(shù)據(jù)，管理員能查看全校數(shù)據(jù)但不能修改，有效保障了數(shù)據(jù)隱私和真實性。

復盤這個項目，有兩個重點環(huán)節(jié)需要提醒。一是AI模塊開發(fā)必須依賴足夠多的真實教學數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)支撐的模型就是空架子，我們前期因為數(shù)據(jù)不足導致推薦不準，后來花大量時間收集和標注數(shù)據(jù)，才解決了問題；二是要和一線老師保持密切溝通，老師最清楚教學中的痛點，比如他們提出“作文批改要貼合考試評分標準”，我們就調(diào)整了NLP模型的評分維度，讓功能更實用。這款AI+個性化學習軟件的價值，不只是幫老師省時間、幫學生提效率，更重要的是讓教學和學習都變得“有針對性”，避免老師盲目教、學生盲目學。未來我們還想在軟件里加“學習計劃制定”功能，根據(jù)學生的考試目標和當前基礎，自動生成月度學習計劃，進一步幫學生明確學習方向。這也是我們做教育類軟件的初心，用技術讓教育更精準、更高效，幫更多學生找到適合自己的學習方式。

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