据粗略统计数据，创立5年来，评测学的累计用户已超百万。
作为一个以高级计算机算法为核心的自适应学习平台，评测学正让越来越多孩子实现"妈妈再也不用担心我的学习"。
与此同时，也有越来越多人感兴趣于评测学的自适应学习模式，好奇其如何做到不依赖真人老师教学，实现快速提分。
本文即通过5个问题，浅谈评测学的自适应学习模式。
1.什么是自适应学习？
自适应学习，也被称为自适应教学，是一种基于计算机的学习模式，它使用计算机算法对学生进行精细化分层，通过计算机系统把教育素材和不同学习能力的学生自动适配，实现因材施教。
2.为何自信评测学能满足学生的自适应学习需求？
首先是研发团队长达十年的国外自适应产品研发经历，积累下丰富的产品开发经验。
其次是丰富的教育理论，建立属于评测学的自适应内容开发标准，主要包括知识体系结构的创建，知识点的分类等属性，知识点之间的关系，知识点与学习目标的关系，题与知识点的关系以及知识点在题中的认知过程等。
技术与教育的深度融合，构建了评测学自适应学习平台的坚固根基。
3.如何做到准确评估学生的学习能力？
现今较常用的评估方法，只是根据学生做题的对错率得到简单的数据统计结果，缺乏科学性。
与之不同的是，评测学则是利用知识点的多维度进行全面评估，包括但不限于知识难度、解题速度、正确率等。
比如两个学生都得了100分，但前者做的题难度小，后者做的题难度大，系统对2者学习能力的评估结果也就不同。
这是评测学的评估优势。
并且，评测学对学生学习能力的评估也非一成不变，会随着学生的学习进程不断调整，做到为学生强化薄弱知识提供强有力的针对指导。
更重要的是，评测学将知识点进行颗粒化拆分，并通过智能算法将拆分后的知识网格化，建立知识点与知识点之间的联系，其评测报告也直接指向学生的薄弱知识环节。
简单来说，我们知道知识之间并非独立存在，学生学习时需要掌握了前置知识，才能学习与之相关的后置知识。
很多时候，学生学不会某个知识，其问题可能出在他的前置知识没有学会。
评测学能通过系统算法，找到前置知识，直指问题核心，而非"头痛医头，脚痛医脚"的表面诊断。
4.如何向不同能力的学生推荐适配学习内容？
学习内容包括习题和学习材料，根据系统评估结果推送。
习题是介于学生懂与不懂之间的强针对性练习，或者是一个复杂的题。
在学生练习复杂题遇见问题时，系统会提供与这个复杂题有相似解题步骤的小题来练习内省，以让其达到能自我解决复杂题的能力，从而让学生的强化训练更有针对性。
学习材料还会综合多个因素来推送，如知识点掌握的多个维度、知识点之间的内在联系，此外还需结合学习阶段、地域、文化背景等因素。
因为这个世上没有最好的老师，只有最合适的老师，一个城市的学习者不一定听得懂老师对农村学习者所举的学习案例。
当然，评测学推荐的学习内容难度也非一成不变，会随学生学习能力的变化而智能变化，使之始终适配学生的现有能力。
5.评测学的下一步发展计划？
评测学的发展方向，始终围绕"如何发展更好的教育"。
在此基础上，自然是要从技术与教育理论等维度出发，优化教学内容，提升学习效果。
围绕教学方向，近前会推出两款新品——评测学名师团、评测学生涯规划。
评测学名师团成员都是来自名校的老师。
我们计划通过名师团的加持，优化现有教学内容，从而打造出极具竞争力的评测学特色题库。
评测学生涯规划则可通过系统评估，挖掘学生的擅长科目，并为其规划可报考大学，及学生目前水平与考此大学的差距，结合评测学系统使用，可增强学生的学习动机、促进提分效果。
6月22日，我们会举办评测学5周年庆典&2020年度峰会（点击了解会议详情），并在现场发布新品。