2、文本識別+考試作業=智能教學工具

通過文本分析識別技術與考試作業結合，構成智能教學工具，可以幫助老師找出共性問題和個性錯題，做好歸納總結及后續個性化教學，避免老師閱卷后憑借零星記憶分析全班學生分數和錯題情況，會有遺漏和誤判的情況出現，為老師審閱帶來極大的便利。

3、語音識別+命令轉化=智能評測工具

在語音識別技術中，系統能夠把輸入的語音按一定的模式分類，進而根據判定規則找出最佳匹配結果。把語音信號轉變為相應文本或命令，為學生日常學習提供標準示范，幫助生成學生語言的智能評測應用。毋庸置疑，這將推動教育均質化發展又向前邁進了一大步。

4、知識模塊+學習資源=智能個性學習

通過知識模塊技術與日常學習資源結合，其運行邏輯是將多個知識源的不同分面的知識，映射到不同的模塊上，再通過知識網絡的整體構建，規劃由認知關系組成的導學路徑，幫助學生挖掘每一個錯誤知識點背后的系統性漏洞，最后生成個性化學習方案。

5、數據分析+教學評測=教學評價手段

通過數據挖掘技術結合教學各環節產生的多維數據，打造出成熟的教育教學評價體系，如校園中的行為數據，畢業升學數據等，經過測量評價、機器學習、數據建模，形成最終能應用到教學、測評及管理環節的評價手段中，為教學方針的制定提供強大的數據參考。