相關資料顯示， 現階段中國中小學英語教師的缺編比例在偏遠地區高達50%以上， 即使學生參與了相關的英語培訓， 依然有90%以上的孩子無法進行有意義的英語對話， 該如何提升英語教學的效率呢？
“AI老師”可以用“最靈敏的耳朵”和“最聰明的大腦”， 多維度、多細微性的為用戶進行口語評分與回饋， 它將會徹底顛覆傳統知識圖譜體系， 讓“千人千面”的高效學習場景成為可能。
教育這個話題我相信大家都不陌生， 我們今天在一個教育的論壇裡面， 但我不知道大家有沒有想過這樣一個問題， 我們教育裡面的教，
這一點我其實自己是深有體會的， 以學英語為例子。 我去美國留學的時候已經學了十幾年的英語， 託福的成績考得也還可以， 但是到了美國以後， 還是有一段的時間老外說的我聽不太懂， 我說的老外有時候也聽不懂。
但是， 根據國際的一個衡量英語水準的通用標準叫做歐標。 它建議一個人從英語零基礎到達到一個母語的水準， 所需要花的學習時間是1200個小時， 但是中國人平均花了2500個小時以後， 仍然有超過90%以上的學習者， 沒有辦法進行流利的英語教育。
另外還有一些例子， 在座的也有一些人父人母， 孩子做作業晚上到很晚， 目前市面上有拍照搜題的APP， 這一類型的APP請求高峰出現在晚上10點到11點之間，
對於流利說的打造方面， 我們打造了深度自我調整學習系統的引擎。
AI老師做決策其實有點像我們平時打牌， AI老師手裡其實有很多張牌， 所謂決策的引擎是要做的是根據當前這個學生的學習情況， 他來決定他的教學策略， 他決定說出什麼牌， 我們深度自我調整的系統能夠做到一件事情， 首先它能非常準確地預測一個學生接下來如果打這張牌有什麼樣的反應， 他能學得更好， 還是對內容感到厭倦， 能夠非常好地來預測。
基於這樣的預測， 我們的引擎又能夠來調整他的教學方式， 使得說這個學生通過這樣的教學策略以後， 也許能達到一個最好的效果。 也就是說我們這樣一個系統它能夠動態地根據學生的學習情況來調整策略， 而且我們這樣一個策略的調整， 可以做到類似像AlphaGo一樣， 使得學生和老師的技能都變得越來越好。
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