MAD 數學及解難能力訓練

人工智能的教學優勢

MAD 的人工智能 (AI) 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。

通過演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，並配合他們的學習歷程，派發最適合該學生的複習內容，制定專屬的溫習及測考方案，輕鬆提升學習成效。

AI 的支援和應用

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。

1 制定個人化複習及測考方案

系統會根據學生過去的答題成績和記錄，派發該學生專屬的複習內容，讓學生於單元小測、學期測驗和期末考試中，進行針對性的能力訓練，逐步改善數學及解難能力。

2 建立學習成功感

於測驗內容中，系統會派發在該學生能力範圍內的題目，讓學習過程更具鼓勵性，增強學生的自信心。

3 克服學習挑戰

當學生正準備考試時，系統會派發對該學生具挑戰性的題目，讓他們在複習過程中再次釐清困難的數學概念，克服數學難關。

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，制定個人化的複習及測考方案，令每個學生都得到貼身的學習支援。

系統的應用

當學生於初始啟用帳戶並作答首 5 - 7 道題目後，AI 系統將會進行學習，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。

家長亦可隨時透過家長管理平台，了解到子女歷年來的學習進程，全面掌握子女的學習進度！

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