智能技術賦能因材施教：技術框架、行業特點及趨勢

劉邦奇 張金霞 許佳慧 胡婷婷 朱廣袤

[摘? ?要] 智能時代亟須培養大批多樣化創新人才，迫切要求教育教學模式加快變革創新，實現大規模個性化的教育。智能技術以智能教育產品為載體，為規模化因材施教提供了有效的支撐。為探索智能技術助力因材施教的實踐路徑，形成科學“識材”、精準“施教”、促進“發展”的有效手段，文章首先分析了智能時代規模化因材施教的必要性與可行性，并從“識材”“施教”“發展”三個層級出發分析了智能技術助力因材施教的教學模式和相關支撐技術框架;其次，以教育部備案的因材施教相關教育App現狀數據為基礎，從學段維度、學科維度、用戶維度、細分場景四個方面對因材施教相關產品和行業特點進行深入分析;最后，從六個方面對因材施教相關行業的發展趨勢及啟示進行了總結。

[關鍵詞] 智能技術; 因材施教; 技術框架; 行業特點; 發展趨勢

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 劉邦奇（1962—），男，江蘇靖江人。教授，主要從事人工智能教育應用、智慧校園、智慧課堂、區域智慧教育規劃研究。E-mail：lbq-nj@163.com。

一、引? ?言

信息技術與因材施教深度融合是教育信息化發展的必然要求[1]。智能時代亟須培養大批多元化、個性化創新人才，迫切要求加快推進個性化教育和因材施教[2]。但在現代學校教育和班級授課模式下，大規模實施個性化教與學存在客觀難題，人工智能、大數據等智能技術為破解存在的客觀難題提供了重要支撐。智能技術助力因材施教需要以具體的技術產品為載體，形成科學“識材”、精準“施教”、促進“發展”的有效手段。因此，對助力因材施教的智能技術框架、行業特點及發展趨勢進行分析研究，具有重要的現實意義。

二、技術賦能因材施教提出的背景

（一）因材施教的發展及面臨的難題

因材施教思想源自孔子，自古以來備受推崇，至今仍在不斷探索實踐[3]。縱觀因材施教發展歷程，總體上經歷了早期實踐、概括提煉、豐富發展等階段，目前正進入規模化實施的新階段。在早期實踐階段（先秦、秦漢時期），孔子最早將因材施教思想運用于教學實踐，墨子、孟子、荀子等對其做了進一步的探索、繼承和發展，因材施教的思想初步形成。其后為概括提煉階段（唐宋明清時期），隨著唐宋思想變革、宋儒義理之學的興起，因材施教在實踐中不斷被概括和提煉，正式形成因材施教的概念。到了近代至20世紀90年代，隨著教育學、心理學等理論和現代學校教育實踐不斷發展，許多學者不斷對因材施教的發展性概念進行梳理、解讀與批判，對因材施教的本真內涵進行澄清、辯護與表達[4]，因材施教進入豐富發展階段。

但是，在長期的因材施教研究與實踐中存在一些客觀困難與問題。一方面，對因材施教屬性的理解差異大、不統一。例如：有的學者將其理解為教學思想、教學理論、教學規律，有的學者則將其理解為德育原則、教學原則，還有學者將其理解為教學方法、教學策略、教學模式等。而且，人們往往注重因材施教思想、理念的傳承，實踐中缺少具體的可操作模式，難以做到“可因材施教”。另一方面，多年來，學校教育實施標準化教育，統一的計劃、標準、流程、進度，不利于對學生的個性化培養;大班額教學難以“一對一”因材施教，亟須規模化推進手段;教師主要依靠自身經驗掌握學生的個性特點和差異，缺乏科學“識材”的工具;評價方式單一，以考試成績為主要或唯一評價維度，不利于學生個性化診斷和綜合評價。這些問題制約了因材施教的進一步發展，成為規模化因材施教的瓶頸，迫切需要采取新的方法和手段加以解決。

（二）智能技術助力因材施教進一步發展

20世紀90年代以來，隨著教育信息化的發展，智能技術為解決上述難題提供了有效的支撐，因材施教進入了規模化實施的新階段。智能技術賦能因材施教，使大規模教育數據的采集、匯聚、分析和挖掘成為可能，最大化地擴大分享知識的規模，加強分享知識的深度[5]，數據驅動的規模化因材施教正在成為未來教學的新范式[6]。隨著5G、區塊鏈、人工智能、腦科學等新興智能技術的快速發展，智能技術與因材施教的融合將不斷深化，實現更加精準、客觀、量化的個性化教育，為千人千面因材施教的實現奠定技術基礎。教育將越來越關注促進學生個性化發展，實現千年以來我們一直強調的“因材施教，個性發展”的教育理想[7]。可見，智能技術為因材施教的實現提供了新動能，促進了“可因材施教”的落實。

三、因材施教教學模式結構及支撐技術框架分析

推進因材施教落地實施，需要對因材施教思想和方法進行具體化、操作化處理，形成可操作的因材施教教學模式。鑒于人們對因材施教屬性理解的多樣化、差異化特點和缺乏實踐操作性的問題，可以從“過程觀”“主體觀”“目的觀”“價值觀”等視角，根據教學模式的一般理論和國內外有關差異化教學模式的研究成果，分析因材施教教學模式的內涵和結構，探討智能技術助力因材施教的應用場景，構建因材施教的層級模型及支撐技術框架[8]。

（一）因材施教教學模式的要素及層級結構

因材施教是針對學習者個性差異，通過不同的施教活動促進學生全面而有個性的發展的教學模式。因材施教教學模式主要由學習者、施教活動、教育結果三大要素組成。其中，“學習者”即具有個性差異的教育對象，是因材施教中需要加以識別的“材”，“識材”是教學系統的輸入環節;“施教活動”即在一定的教育環境中基于相應的教育內容開展的個性化教與學活動，既包括個性化的教，也包括個性化的學，施教活動具體可分為“內容”“過程”“環境”三個組件;“教育結果”即學習者獲得的成長和發展，是教學系統的輸出項，是“內容”“過程”“環境”綜合作用的最終結果，表現在學習者全面而有個性的發展。因材施教教學模式三大要素的構成與作用，可以區分為“識材”“施教”“發展”三個層級，“識材”層級的作用是分析學習者的個性化差異，實現科學識材;“施教”層級的作用是開展個性化的教與學，進行精準施教;“發展”層級的作用是規劃與評價學生的發展，促進全面而有個性的發展。雖然，“因材施教”字面上并沒有提及是“誰”在“因材”“施教”，但教育者是隱含在其中的教育主體，在“識材”“施教”“發展”全過程中發揮重要作用。因材施教教學模式的要素和層級結構如圖1所示。

（二）助力因材施教的相關技術及應用場景

在智能技術的增能、使能和賦能下，因材施教將呈現新樣式、新形態。智能技術在因材施教教學場景中的應用體現在因材施教教學模式的三個層級：在科學“識材”上，通過對知識水平、學習風格、認知特點、學習動機等數據的智能感知與采集，利用數據挖掘技術與機器學習技術對學生進行動態建模，形成學生畫像，助力教師分析學生差異和個性特征，實現學情分析、科學識材。在精準“施教”上，基于學科知識圖譜與個性化推薦等智能技術，為學生構建個性化學習路徑，推送個性化學習資源，實時測評和反饋學生學習過程情況，幫助教師調整教學策略，提供智能化答疑和個性化輔導，實現以學定教、精準施教。在促進“發展”上，基于全員、全過程動態學習數據分析，提供面向每個學生的個性化學習與成長評價，對學生的學業和綜合素質發展進行個性化診斷預測，推薦適合每個學生的發展規劃建議，助力學生實現全面而有個性的發展。助力因材施教的相關技術及應用場景如圖2所示。

四、相關技術服務行業的總體布局

近年來，隨著智能教育相關國家政策、市場環境、用戶態度等外部條件不斷向好，互聯網巨頭、教育類企業、智能技術提供商、大數據/云計算平臺提供商等緊跟未來教育智能化、個性化、多樣化的發展方向，紛紛發力“智能技術助力因材施教”市場，涌現出一批因材施教技術服務企業。依據智能教育領域相關企業近幾年的業務布局、產品服務類型、教育應用場景、核心產品主要功能等，本研究將因材施教相關企業技術服務分為基礎設施服務、智能技術服務、因材施教應用服務三大類，繪制出因材施教相關企業圖譜（僅為部分代表性企業），如圖3所示。

（一）最底層為基礎設施服務

基礎設施服務主要包括智能硬件服務、云計算服務、大數據服務等。其中，智能硬件服務立足智能硬件優勢，逐漸向教育場景滲透，且部分細分產品領域已經有頭部企業出現。例如：以希沃交互大屏為立足點進入智能教育市場的視源股份;以互聯網、交換機等網絡產品為起點，擴展到無線教學課堂與云課堂產品的銳捷網絡等。現階段基礎設施服務的硬件普及基本完成，市場增量空間有限，未來市場的增長點將更多地來自其與智能技術的深度融合應用。云計算與大數據服務依賴數據積累、數據標注等優勢，可通過數據分析、機器學習等手段，實現學習情況分析、學習路徑規劃等因材施教功能。由于云計算與大數據服務對技術要求較高，因此，行業門檻高，越來越被巨頭企業壟斷。

（二）中間層為智能技術服務

智能技術服務前期主要通過單一領域技術優勢占位，后期逐漸向智能行業多領域擴展，再依托先進的智能技術優勢布局各個教學場景，搶占智能教育領域市場份額，逐步向智能教育服務轉變。其在“智能技術助力因材施教”領域的具體表現為：從智能語音測評、拍照搜題、智能寫作批改等單場景應用向智慧課堂、大數據精準教學、自適應學習等綜合場景過渡。例如：科大訊飛、先聲智能、馳聲科技等企業早期以提供智能語音技術為主，現逐漸向提供綜合智能技術服務轉變;商湯科技、曠視科技等以圖像識別為起點，逐步布局多領域、多方向的智能技術;百度、騰訊等傳統互聯網巨頭基于較為成熟的技術平臺，通過開放API接口等形式實現前沿智能技術向教育領域的輸出。

（三）最上層為因材施教應用服務

總體看來，當前因材施教應用服務的業務布局正處于從輔助教學的外圍層（如題庫、測評等）向提升教學質量和效果的核心層（如規劃學習路徑、智能教學助理、偵測能力缺陷等）過渡的階段。從各應用場景來看，當前各類因材施教相關產品基本覆蓋教、學、考、評、管等全場景，智慧課堂、大數據精準教學、在線教育、智能題庫、自適應學習、學習機、教育機器人、智能批改、智能考試、智能口語評測、學生綜合素質評價、走班排課等細分場景均有典型代表企業。此外，還涌現出一批全場景應用服務提供商，如科大訊飛、好未來等，這類企業充分發揮其技術與生態優勢，將智能技術與教育深度融合，提供全場景教學應用服務，打通了教學全流程數據。

五、與因材施教相關的教育App現狀統計及特點分析

（一）總體樣本選擇與有效樣本篩選

1. 總體樣本選擇

自2019年11月教育部開始實施教育App備案管理制度起，截至2020年1月底，教育部先后公布了三批教育App備案名單，共完成1928個教育App的備案（首批152個、第二批476個、第三批1300個）。2020年3月，教育部科技司發布《關于啟用教育App備案信息查詢功能的公告》，表示教育移動互聯網應用程序備案管理平臺（以下簡稱管理平臺）已上線教育App備案信息查詢功能，并公布已完成備案的教育App提供者和教育App的信息[9]。在此之后，教育部不再專門公布教育App的備案名單，教育App經所在地省級教育行政部門核驗通過后上傳至管理平臺。

鑒于目前智能教育市場產品種類繁多、標準缺乏的現狀，無法獲取到全面、嚴謹的因材施教相關產品的統計數據，本研究選取教育部公開發布的前三批教育App備案名單中的1928個作為總體樣本，分析智能教育市場中與因材施教相關的教育App的現狀。

2. 有效樣本篩選

根據上文對因材施教教學模式的要素和層級結構、助力因材施教的相關技術及應用場景、因材施教相關企業技術服務圖譜的闡述，本研究在選擇因材施教相關產品時主要參考依據為：（1）可提供學生個性化差異分析功能——能基于智能技術進行學情數據分析，評估與預測學生知識與能力，掌握學生個體差異性特點;（2）可提供個性化教與學服務——能基于智能技術創設適切的教學情境，支持精準化教學、個性化作業、個性輔導與答疑等;（3）可助力學生全面而有個性的發展——能基于智能技術進行多元發展評價、規劃和推薦個性化發展路徑等。

基于以上判定依據，結合1928個教育App的具體功能，對總體樣本進行詳細篩選統計，若App的功能滿足以上依據中一個或幾個指標，則將其判定為與因材施教緊密相關的教育App。在經過嚴謹的多輪篩選后，最終得到561個與因材施教緊密相關的有效樣本，占總體樣本的29.10%。

（二）與因材施教相關的教育App的現狀分析

深度調研561個教育App的具體功能與應用實踐，從學段、學科、用戶、細分場景4個維度進行多維度現狀統計與特點分析。

1. 基于學段維度的分析

（1）樣本數據統計

從學段維度來看，在561個與因材施教相關的教育App中，K12教育階段的App占比最大，達85.03%，共計477個;高等教育及其他學段的App較少，分別有20個、64個。將K12教育階段細分為學前教育、義務教育和高中教育三個學段進行數據統計分析，結果顯示：K12教育階段的477個App中，大部分App覆蓋其中兩到三個學段，共386個，占比80.92%;僅涉及其中一個學段的App較少，有91個，占比19.08%。進一步分析可知：386個覆蓋多學段的教育App中，覆蓋義務教育到高中教育的最多，有295個;91個單學段的教育App中，義務教育的最多，有41個。

（2）特點分析

與因材施教相關的教育App在學段維度呈現以下特點：①K12學段作為教育“入口”，具有年齡跨度大、周期長、延續性強等特點，擁有廣大的客群基數，市場需求旺盛，成為各類教育App企業重點部署因材施教業務的學段，其中又以義務教育學段的教育App市場占比較大。國家統計局數據顯示，目前我國K12教育階段的在校生有22027.7萬人，占各級各類學校在校生總數的79.78%;義務教育階段的在校生有14991.9萬人，占K12教育階段在校生總數的68.06%[10]。②K12教育階段與因材施教相關的教育App呈現出覆蓋學段更廣、教育內容更豐富多元的特點，打破學段界限，小、初、高一體化發展成為K12教育階段與因材施教相關的教育App的一大發展趨勢。③在具體數據處理過程中發現，K12教育階段與因材施教相關的教育App中智能技術賦能下的產品形態逐漸多元化，包括拍照搜題、智能題庫、智能測評、智能批改、自適應學習、分級閱讀等。智能技術賦能K12教育，抓住孩子12歲前的“黃金起跑線”來因材施教，體現了市場的核心需求。

2. 基于學科維度的分析

（1）樣本數據統計

從學科維度來看，與因材施教相關的教育App中，覆蓋多個學科的App占比超過一半，達65.60%，共計368個;單學科的App占比為34.40%，有193個。進一步將193個單學科的教育App分為語文、數學、英語以及其他學科（除語文、數學、英語以外的單學科）四類進行統計，結果顯示：英語學科的App最多，有132個;語文學科、數學學科的App較少，分別有33個、12個;其他單學科的App共有16個。

在與因材施教相關的教育App中，面向語文、數學、英語三個學科的教育App具體的因材施教功能布局見表1。

（2）特點分析

與因材施教相關的教育App在學科維度呈現以下特點：①智能技術的發展推動了教育形態的革新，學習者中心代替教師中心，以學定教、因材施教的個性化教育成為趨勢，智能技術支持的跨學科課程受到市場熱捧。各類教育App企業顯然也抓住了這一趨勢來布局因材施教業務，目前市場中與因材施教相關的教育App呈現出打通學科壁壘、促進學生全面發展的趨勢。②英語學科用戶群體基數大，相關技術較為成熟，場景適配性強，備受各類教育App企業青睞，成為與因材施教相關的教育App布局的主要學科賽道。一是英語學習者的年齡跨度較大，從幼兒到成人均有英語學習的需求，英語學科的教育App具有較大的用戶基數;二是英語學科的學習內容輕量化、國際化，較為適合與技術融合，且英語學習涉及的語音識別、語音評測等智能技術發展相對成熟，技術滲透率高;三是英語學科在教育場景中的適配性較強，可與教、學、考、評等多個場景匹配，覆蓋拍照搜題、智能題庫、智能測評、智能批改、自適應學習、分級閱讀等與因材施教相關的智能教育產品形態。

3. 基于用戶維度的分析

（1）樣本數據統計

從與因材施教相關的教育App面向的用戶對象來看，共有406個App面向單一用戶群體，占比72.37%;有106個App面向多個用戶群體，占比18.90%;還有49個App不針對特定群體，占比8.73%。進一步統計分析發現：面向單一用戶群體的406個App中，面向學生群體的App數量最多，有301個;其次是面向教師群體的App，有75個;面向家長群體的App較少，有30個。面向多個用戶群體的106個App中，同時面向學生、教師用戶群體的App最多，有42個;其次是同時面向學生、教師和家長用戶群體的App，有32個;同時面向學生、家長用戶群體的App有28個;同時面向教師、家長用戶群體的App有4個。

（2）特點分析

與因材施教相關的教育App在用戶維度呈現以下特點：①就教育本身的發展階段而言，教育正從以教師為中心的傳統教育模式向以學生為中心的連接教育模式轉變[11]，學生是“材”的主體，對學生情況的精準掌握是成功開展因材施教的前提，未來教育將繼續堅持以學生為中心的教育教學理念，不斷強化學生在教育教學活動中的主觀能動性，提高學習的效率與質量。作為因材施教對象的學生群體，是與因材施教相關的教育App最主要的目標用戶。②教師是“施教”的主要主體，充分理解教師是開展因材施教、提供適應性學習服務的基本前提[12]。作為因材施教主要實施者的教師群體，也成為與因材施教相關的教育App的主要用戶群體。③因材施教的實現需要學校、家庭、學生的默契配合，少了任何一方的支持都無法真正落地。智能技術的發展打通了家校互通的渠道，家長也逐漸成為“施教”的主體。部分企業在原有學生版本教育App的基礎上，進一步開發出家長版、教師版等多個用戶端，可滿足不同用戶群體的個性化需求，同時加強了家校互通，多方協同助力更好地實現因材施教。多用戶端的教育App開始受到重視。

4. 基于細分場景維度的分析

（1）樣本數據統計

從備、教、學、改、考、評、管等細分場景來看，在與因材施教相關的教育App中，大部分App同時涉及多個教學環節的應用場景，占比達91.08%，共計506個;涉及單一應用場景的App有55個，占比8.92%。進一步統計分析發現：涉及多個應用場景的506個App中，同時涉及“教+學+評”三個場景的App占比最高，有142個;其次是涉及“學+評”“教+學+改+評”這兩類組合場景的App較多，分別有96個、40個。涉及單一應用場景的55個App中，涉及學習場景的最多，有16個。

（2）特點分析

與因材施教相關的教育App在細分場景維度呈現以下特點：①目前與因材施教相關的教育App的應用場景主要聚焦在教、學、評場景。一方面，教與學是教學全流程的核心環節;另一方面，以學習者為中心，應用大數據、人工智能等智能技術對學習者的過程性數據進行智能評測，是智能技術助力因材施教實現科學“識材”與精準“施教”的基礎。②從智能技術賦能因材施教的發展方向看，技術上多維度貫通和細分領域大融合是發展趨勢。但就目前發展現狀來說，應用場景尚未形成完整的閉環，各類教育App企業更多的是順應這一發展趨勢，基于各自的優勢先從個別領域入手形成小閉環，如“教+學+評”“教+學+改+評”閉環等，再逐漸向其他場景擴展。不斷拓展智能技術在教學全流程滲透的廣度和深度，乃至貫穿“備—教—學—改—考—評—管”教學閉環與“識材—施教—發展”因材施教閉環，成為與因材施教相關的教育App的重要發展方向。

六、發展趨勢及啟示

基于上述技術框架分析和產品統計特點分析，結合智能教育行業的總體發展趨勢，可以看到，目前因材施教相關行業尚處于發展早期，各企業業務之間存在同質化現象，產品層次相對較淺。隨著各類企業對于教育領域的不斷探索，未來行業分工將進一步明確，產品研發將進一步升級，產品服務將進一步躍進，從競爭中走向協同創新，技術集成、打破邊界、貫通融合、全場景應用等將成為發展潮流。

（一）推動技術集成創新，促進智能化教學應用

就智能教育行業的發展水平來看，主流產品仍然基于感知智能、計算智能等智能技術。在因材施教等深度應用場景，要求智能技術步入認知層面，可實現人性化交互與自主行為迭代[13]。不管是基于智能技術的成熟度，還是智能技術與因材施教場景的適配性，目前市場尚未大規模出現成熟的因材施教場景的商業應用。未來的相關產品必將進一步深化智能技術與因材施教的融合創新。隨著人工智能、大數據、5G、邊緣計算、區塊鏈等新技術的不斷發展與成熟，結合教育學、心理學、腦科學等領域研究成果，探索技術集成創新應用，將推動因材施教相關產品在個性化、智能化、精準化、多元化等功能上進一步升級突破。

（二）加強數據與資源開發，實現個性化推送服務

因材施教的基礎在于精準識別學生的個性差異與個性化發展需求，實現個性化推薦服務。要想夯實這個“基礎”，數據與資源是關鍵。一方面，應抓住數字經濟、新基建的政策機遇，構建標準統一、互聯互通、信息共享、綠色安全的教育大數據中心，重視積累教育大數據并優化數據質量，提供智能化、個性化的數據服務。另一方面，應加大優質資源的創新建設與普惠共享。如整合各級各類教育資源平臺與系統，構建覆蓋各教育層次、各專業、各學科、各個知識點的教育資源庫，做到對教育資源的實時動態更新、多模態呈現、自動聚合，為每個學生提供及時、精準的個性化資源推薦服務。

（三）突破線上線下邊界，加快OMO常態化發展

新冠肺炎疫情大力推動了全球在線教育的發展進程。線上教育突破了空間和時間的限制，讓學習更加便捷，實現了基于互聯網的居家個性化學習。但線下教育具有學習氛圍良好、臨場感和互動性強等不可替代的優勢。因此，在后疫情時代，融合線上與線下教學的教育OMO模式將成為常態。行業內因材施教的業務布局也應適應這種新常態，推進線上線下融合，優化資源配置，打通前臺、中臺和后臺教育數據，形成教學閉環，實現線上課前預習、線下課堂集中講解與線上課后總結提升的循環，全面提高學生學習效率，助力因材施教的真正實現。

（四）打破學段學科藩籬，發展教育“大”產品

智能時代背景下，要適應個性化教育需要，打破學段學科藩籬發展內容全面豐富的教育“大”產品，將成為因材施教相關行業的新趨勢。一方面，隨著智能技術與教育融合的深化，智能教育新形態下的教學內容體系將發生顯著變化，課程將從分科走向綜合，傳統的學科壁壘將被打破，越來越多的跨學科課程，如STEAM等被推行，有利于學生綜合素質和創新思維、個性特長的培養。另一方面，傳統學段僅按學年劃分，不能體現學生真實的學習水平，打破傳統學段與班級的界限，強調根據學生在學習認知、能力和潛能等方面存在的差異，對學生進行分層或分類的針對性教學，“施教”將更加精準。

（五）打通家校互通渠道，發展多用戶終端產品

有效的教育離不開家長與教師的默契配合。要實現因材施教，課堂的“施教”和家庭的“施教”同樣重要。只有教師和家長通過家校互通進行深層次的對話后，才能更加全面深入地了解每個學生的學習情況與個性特征，從而共同為其定制更加適合的學習與發展路徑。智能技術的發展，打通了家校互通的渠道，家長不再是教育的旁觀者，也逐漸成為“施教”的主體。智能技術支持家校互通成為新時代落實因材施教的重要途徑，多用戶終端的因材施教相關產品逐漸受到市場歡迎。相關行業應順應這股潮流，進一步發展個性化多用戶終端產品，使家校互聯互通更加便捷高效，助力因材施教真正落地。

（六）打造因材施教完整閉環，推進全場景綜合應用

目前因材施教相關產品以教學、學習、評價為主要應用場景，尚未形成完整的閉環。但隨著教育信息化與因材施教融合的不斷深入，以及因材施教技術融合階段的不斷發展，因材施教相關行業的業務布局將更加綜合，服務供給將更加多元。打造貫穿“備—教—學—改—考—評—管”教育全場景的因材施教完整閉環，實現全流程數據流通，為區域、學校、教師、學生、家長等角色提供精準高效的優質服務，真正實現科學“識材”、精準“施教”、促進“發展”，助力學生實現全面而有個性的發展，形成面向全區域、全學科、教學全場景服務的因材施教綜合解決方案將是大勢所趨。

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