算法可以赋能教育业务的哪些场景？

本文内容就一个点，将算法应用到教育系统中的各场景，让每个业务模块都实现智能化

以下列举出所有的需求点

目录

一、千人千面，个性化推荐流，推荐用户感兴趣的内容

实现方案：CTR模型

应用场景：所有的内容流场景

首页Feed流、课程资源、教研资源、精品资源、专项资源、学科资源、作业资源、题库资源

二、搜索结果页应用排序

实现方案：CTR模型

应用场景：所有搜索场景

三、搜索引入向量搜索

实现方案：语义向量模型（semantic search）

应用场景：所有搜索场景

四、word文档总结概括

实现方案：大模型

应用场景：

word文档/网页内容的总结帮助用户理解

根据文档关键字生成

智慧命题

金点子

智慧备课

智慧写大纲

智慧解题

智慧答疑解惑

五、多模态资源整合，语义对齐

视频内容总结为文字

视频转文字，进而概括核心内容，避免浪费时间

六、教师授课能力AI测评

一、千人千面，个性化推荐流，推荐用户感兴趣的内容

实现方案：CTR模型

应用场景：所有的内容流场景

CTR千人千面可以应用在以下所有场景，只要是内容推荐的场景均可实现个性化，场景相似依次类推。例如以下场景：

首页Feed流、

课程资源、

教研资源、

精品资源、

专项资源、

学科资源、

作业资源、

题库资源

二、搜索结果页应用排序

实现方案：CTR模型

应用场景：所有搜索场景

三、搜索引入向量搜索

实现方案：语义向量模型（semantic search）

应用场景：所有搜索场景

可以看到，平台的搜索都是基于关键词的硬匹配，没有考虑同义词、长句，问句的情况，接入语义向量可以解决这个问题

四、word文档总结概括

实现方案：大模型

应用场景：

word文档/网页内容的总结帮助用户理解

根据文档关键字生成

智慧命题

金点子

智慧备课

智慧写大纲

智慧解题

智慧答疑解惑

五、多模态资源整合，语义对齐

平台有很多格式的数据，PDF/Doc/教学视频/图片/等，都可以进行整合，挖掘以下功能方便用户：

视频内容总结为文字

视频转文字，进而概括核心内容，避免浪费时间

六、教师授课能力AI测评

通过大模型，将授课视频转化为问题图片等，并用LLM去评估，对授课质量进行打分

当然还有很多待做和待发掘的内容和功能需求，后续继续补充