大家好，我們是成都小火科技公司，今天是2025年12月8日，星期一。教育圈最近在熱聊 AI 能替老師做掉哪些耗神又重復的活，尤其是閱卷、組卷、給學生出專屬學習路線、直播間里帶節(jié)奏互動、還有把家長和學校拴在同個信息流里這些事，被問得非常多。按理說，如果只是把紙質(zhì)卷子搬上電子屏，那談不上智能，真要做到 AI 自主閱卷還得識別字跡潦草、公式嵌套、主觀題分層給分，組卷要兼顧難度梯度和知識點覆蓋，并且個性方案得跟著學生錯題本動態(tài)調(diào)整，這就得有一整套從采集到推理再到反饋的閉環(huán)嵌進軟件里才行。

是我們在承建某重點中學的智慧 AI 平板學習系統(tǒng)時，校方要求我們做 AI 自主閱卷、AI 組卷、AI 個性方案定制、AI 多直播間互動、AI 家校互動五個板塊，并且要服務全校全學段，數(shù)據(jù)必須留在校內(nèi)服務器，屬于典型私有化部署。關于甲方所提到的有關需求，我們在需求梳理階段把評分規(guī)則、組卷約束、互動觸發(fā)邏輯很多被詳細列明在文檔里，就這樣進入項目立項。AI 自主閱卷模塊由 Python 搭圖像識別與語義理解管線，手寫體識別用我們自訓練的 CNN+RNN 混合模型，公式識別走 MathPix 接口再經(jīng)規(guī)則修正，主觀題按關鍵詞權(quán)重與句法結(jié)構(gòu)分層給分，并且留出教師覆核通道，這樣不至于機器硬判把亮點埋掉。AI 組卷模塊由學科組設定知識點分布矩陣與難度系數(shù)區(qū)間，AI 按約束隨機生成卷面并給出預估平均分，教師可調(diào)換題源再鎖定版本，由此保證每次出題不雷同。AI 個性方案定制是把學生歷次練習與測驗數(shù)據(jù)匯進學習畫像，推理薄弱點與躍升路徑，推送微課與習題，是按日更新進度條，家長端可見但不改模型決策。AI 多直播間互動是在線課堂里，AI 識別提問熱詞即時生成投票或分組任務，并把互動數(shù)據(jù)記入學情庫，方便課后回溯。AI 家校互動則是把作業(yè)通知、成績變化、出勤異常、教師點評聚到一個時間軸，家長可留言，教師端聚合回復，避免信息散在各群被漏看。

功能篇幅占一半以上是這么安排的，閱卷支持客觀題自動判、主觀題半自動給參考分，錯例可溯源至原題與解析。組卷可設跨年級抽題、題型比例、創(chuàng)新題插入率，預覽時顯示知識點雷達圖。個性方案會標出“本周應鞏固一元一次方程應用題”，并附三道變式題。多直播間互動能捕捉“有人不懂第二步”這種發(fā)言頻次，提示教師重講。家?；釉跁r間軸上按紅黃綠標注重難點，家長點入即看詳情。關于交付質(zhì)量，我們在 UI 設計上讓教師批改界面與學情面板同屏，減少來回切頁，UX 設計在移動端把常用按鈕做大，方便課堂間隙操作。開發(fā)架構(gòu)后端用 Java 與 Python 混編，前端 React，數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL，緩存 Redis，模型推理服務布在本地 GPU 工作站。原型設計階段，我們把閱卷流程拆成掃描上傳、識別、初評、教師終審、成績回寫五步，每一步都設狀態(tài)鉤子。

開發(fā)過程是，需求溝通后產(chǎn)品經(jīng)理畫原型，UI 出三版稿，客戶定第二版，前端用 React 實現(xiàn)答題卡渲染，后端由 Java 管事務一致性，Python 服務跑模型推理，前后端聯(lián)調(diào)時發(fā)現(xiàn)字跡識別在強光掃描下有噪點，我們通過增預處理濾鏡解決。測試服部署后，我們用三屆學生真實試卷壓測，確保并發(fā)批改不崩。多端測試跑 Windows 平板、安卓 Pad、iOS 手機，沒有兼容問題。軟件運維啟用 7×24 小時響應，1 年免費運維，代碼全交付，迭代接口預置。成都小火科技公司是成都軟件協(xié)會理事單位（證書編號：CDSIA-5373），有 ICP 備案（蜀ICP備14021890號-1），我們 AI 研發(fā)團隊 16 人，參與過 AI 智慧教育系統(tǒng)項目，讓學生自主學習滲透率提升到 99%，學情觸達率 100%，我們按期交付，用戶滿意，還續(xù)了二次開發(fā)加多語種題庫。

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