數學及解難能力訓練
家長試玩
人工智能的教學優勢
MAD 的人工智能 (AI) 學習模式是由 Learnlex 與美國麻省理工學院 (MIT) 及香港科技大學 (HKUST) 共同研發,由研發、系統測試至應用 ,歷時三年。

通過算法和大數據的綜合運用,系統會分析學生在數學及解難的強弱項,並與同級學生的成績作參照,制定最合適該學生的學習路線,輕鬆提高學習效率。
AI 的五大功能
答案並不是唯一指標,系統在進行學習及分析時,會採用學生的點擊流數據 (Clickstream Data) ,即學生的答題過程。讓系統全面了解學生的思維模式,針對弱點修正。
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1 度身訂制的學習路線
系統會根據學生過去的答題記錄作實時調節,當學生的數學能力獲得提升,系統也會實時調節接下來的派題方式,令學習更有彈性。
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2 成績預測及能力評估
分析學生在六大數學範疇中的強與弱,並作出成績預測。學生可根據預測提前為校內考試制定學習方案,逐漸提升數學科成績。
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3 以全港數據定位學生能力
系統讓學生跳出學校標準,以全港學生的成績作參照,讓你的子女能知己知彼,為升學做好準備。
4
4 改善學習弱點
當學生在一個課題較弱時,系統會推薦相關但較易上手的題目,讓學生由淺至深鞏固數學概念,增強學生的自信心。
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5 保持學習的挑戰性
當學生已駕馭一個課題時,為保持挑戰感,系統會派發更有挑戰性但在該學生能力範圍內的題目,節省學習時間,保持學習熱誠。
系統的技術原理
GCN 的原理
MAD 採用了「圖形卷積網路」(Graph Convolutional Network,GCN) 的深度學習技術 。在答題的過程中,每個學生的點擊流、答題先後次序、所用時間等等的數據結構都不一樣,GCN 在處理這類型的數據時,系統會不停自我學習及調節,因應學生的能力,持續為學生更新學習路線,令每個學生都得到貼身的學習模式。
系統的應用
在正式啟動 AI 之前,系統會派發 5 - 7 道熱身題目來測試學生在同級學生中的能力水平。在學習的過程中,系統會模擬學生的答題規律、估算學生在其他題目中的潛在分數、並作出最佳的學習建議。系統會持續將實際跟預測數據進行對比及優化,令系統更能掌握該學生的學習能力,針對問題根源加強訓練。
與其他平台的分別
獨有的學習模式
坊間大多數標榜人工智能的學習平台都是採用多項選擇題 (MC) 的形式去作答,無法記錄學生的答題過程,系統裏的參數只有一個,成績的預測及能力評估自然大打折扣。

而 MAD 的 AI 系統前所未有地記錄所有學生的答題過程,除了在系統上有龐大數據庫支援,背後的運算亦需要前端的技術支援,並不是一般平台能模仿的。
有效改善數學科成績
補習班甚至學校老師都沒有辦法全面記錄一個學生的學習成績或持續跟進他的學習弱點,當學生的數量變多或時間拉長,學生就會漸漸被忽略,得不到應有的學習指導。透過AI 的協助,學生能夠得到更貼身、持續的成績跟進。系統會實時分析學生的弱點,引導學生循序漸進改善數學能力,令數學科成績有所提升。
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『世界數學及解難評估』試前準備
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