作业盒子+UCloud :携手突围,打造AI+教育解决方案新范式

百家 作者:Ucloud 2019-06-14 12:52:46

现在的中小学生,是如何学习的呢?


打开平板或电脑,在App里就能看到根据个人学习进度推送的日常练测和其他学习内容。屏幕上的AI老师,一边讲课一边布置生动的学习内容,他还会对学生说:“真不错,比昨天的正确率提高了20%!”


在AI老师的指引下,打开错题本,知识难点已经汇总在了这里,并且还根据你掌握知识的情况推荐了相关题测、视频讲解。



在城市的另一端,老师正在这样工作


老师不必去编写习题,而是从推荐的题库中根据教学进度、教材版本做选择。然后将今天的日常练习一键下发给学生,并自动同步给了家长。学生完成练习,系统“秒批”,通过学情报告和日常练测的综合分析,学生的成绩动态呈现在图表中,老师可以更好地了解班级的学习进度,家长可以看到自己孩子的日常练习正确率、错因分析。

让学生更快乐地学习,让老师更高效地工作,这是主打公立学校K12智能教育产品的教育科技公司——作业盒子给传统教育模式带来的改变。从2014年成立至今,作业盒子发展迅猛,目前已成为10万所中小学、4000万师生的作业利器。2019年5月,作业盒子受邀参加由教育部和联合国教科文组织主办的国际人工智能与教育大会,得到了与会嘉宾的高度赞许。



从颠覆传统学习体验、提高师生效率的“作业盒子”,到开发出全系AI课程资源、专注打磨教学内容的“小盒课堂”,作业盒子在竞争激烈的在线教育领域的成绩可圈可点。


但每一次的战略升级都意味着大量的资源调整和再投入,而业务快速发展也给一家以技术和产品驱动的作业盒子研发团队带来了压力:

 


1. 高峰期,如何保证用户访问的流畅性? 

2. 海量题库、图片、音视频如何安全存储和按需扩容?

3. 如何提升新AI产品的数据处理效率?

 

 云端引擎,弹性畅享


助力优质的用户体验,激发在线教育新活力


将日常练测电子化和数据化是作业盒子的主打功能,可使用作业盒子来提交、批改日常练测,每日在作业盒子上生成的答题数据超过两亿条。日间练测小高峰、晚间练测大高峰,都容易导致访问延迟、交互界面卡顿的现象,极大地影响学生做题、老师查看学情的体验。通过仔细选型,作业盒子最终选择了UCloud作为云服务提供商,来支持其整体产品的开发和运营。


UCloud高弹性的计算资源为作业盒子日间及晚间的高并发访问场景提供支撑,同时提供灵活的弹性扩展能力;内存存储产品UMem则可以减缓作业盒子后端数据库压力,降低访问延迟,保障业务高峰期学生和老师也享有流畅的体验。


安全存储,灵活扩容


有效提高数据资源使用率,快速推动新业务上线


随着课程和教材的不断丰富,作业盒子的数据容量急速增长。基于UCloud云数据库UDB,作业盒子的海量音视频、图片素材可以安全稳定地保存在云端,云数据库UDB采用主从架构来保障数据冗余,同时支持自动备份与手动备份相结合、数据库回档等策略,多维度保障了作业盒子的数据安全。


另外,通过控制台可以实现对数据库的监控、告警和审计,让运维向智能化、系统化方向发展,实现高效运维管理。



UCloud大数据综合处理平台UHadoop则可帮助作业盒子快速生成UHadoop集群,为其提供可靠性保障和数据冗余,保障数据安全;同时,UHadoop集群支持动态伸缩,为作业盒子沉淀海量的数据,并在后期大数据分析业务时提供强有力的支持保障。

 

技术服务方面,UCloud 7x24小时、90秒响应的服务标准有效地解决了业务爆发时期的运维人员不足的问题,且降低了运维成本;此外,UCloud技术支持团队线上提供一对一服务,根据其业务情况对数据库性能进行调优指导。

 

 AI加速器,高效可控


应需而用,赋能AI+教育赛道弯道超车

 

作业盒子创始人刘夜谈到:“公立学校是AI+教育的主场,让每一位老师都有一个AI助教,让中国的教育能够靠技术实现教育的普惠和公平。”作为AI+教育的先行者,作业盒子的另一款AI产品 “拍作业”,借助OCR智能图像识别技术,通过手机拍照纸质作业,生成多维度的学情数据分析报告,为学生推送精准的个性化学习内容。

 

就像大脑需要通过血管来输送氧气一样,AI的应用同样建立在强大的计算力基础之上。随着AI产品的不断丰富,作业盒子选择了UCloud 成熟、高性能的GPU云主机UHost来执行“拍作业”的OCR在线服务的计算支持,提升其“纸质作业”图像的处理能力,缩短识别的延时,进一步提升用户体验。

 

同时,作业盒子引入了UCloud的AI训练服务产品“UAI-Train”UAI-Train底层有海量GPU云主机资源,可按需选择训练需要的资源量,解决包括代码管理、运行环境维护、GPU管理维护和数据管理等模型训练过程中的问题。


UAI-Train提供Jupyter交互式训练和任务式训练两种训练模式,并支持自动适配最高达32块GPU的分布式训练环境,以帮助作业盒子应对训练数据快速增长而带来的对算力需求的快速增长。未来,UAI-Train还可提供一站式模型训练方案,解决模型训练场景所带来的一系列工程性难题。

 

UCloud(优刻得)为作业盒子业务快速发展和AI教育战略提供助力,使其为改变传统教育模式、提高教学效率和体验、推动教育公平之路走得更快更好。


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