2、文本识别+考试作业=智能教学工具

通过文本分析识别技术与考试作业结合，构成智能教学工具，可以帮助老师找出共性问题和个性错题，做好归纳总结及后续个性化教学，避免老师阅卷后凭借零星记忆分析全班学生分数和错题情况，会有遗漏和误判的情况出现，为老师审阅带来极大的便利。

3、语音识别+命令转化=智能评测工具

在语音识别技术中，系统能够把输入的语音按一定的模式分类，进而根据判定规则找出最佳匹配结果。把语音信号转变为相应文本或命令，为学生日常学习提供标准示范，帮助生成学生语言的智能评测应用。毋庸置疑，这将推动教育均质化发展又向前迈进了一大步。

4、知识模块+学习资源=智能个性学习

通过知识模块技术与日常学习资源结合，其运行逻辑是将多个知识源的不同分面的知识，映射到不同的模块上，再通过知识网络的整体构建，规划由认知关系组成的导学路径，帮助学生挖掘每一个错误知识点背后的系统性漏洞，最后生成个性化学习方案。

5、数据分析+教学评测=教学评价手段

通过数据挖掘技术结合教学各环节产生的多维数据，打造出成熟的教育教学评价体系，如校园中的行为数据，毕业升学数据等，经过测量评价、机器学习、数据建模，形成最终能应用到教学、测评及管理环节的评价手段中，为教学方针的制定提供强大的数据参考。