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据悉，这个引擎架构分为三个层级，分别是本体层、算法层和交互层。简单来说，就是基于知识储备内容，在算力与互动加持下，提升孩子的学习兴趣与成绩。
第一个是本体层。知识数据是机器应用的基础，大量的数据储备，不一定都会被孩子用上。因此构建了细微到纳米级的知识图谱，利用拆分方式，判断孩子的学霸潜力，知识点的分析和拆分，做到对孩子知识的诊断，而后对孩子进行推荐性知识引擎，针对性的错因分析，来提升学习成绩。
在这其中，简化管理学习任务是至关重要的。在本体层中，利用人工智能技术，将自主分类和处理知识点，再通过人工智能算法进行内容推荐，帮助不同年级阶段的学生，搭建一个孩子思维中的知识储备。
其次是算法层。在对孩子知识诊断之后，需要想一个办法，通过发散思维，提升孩子对于个性化知识点的全面掌握。松鼠 AI 建立了快速检测学习者学习能力和素质的 MCM 系统，可以进一步检测出人的思维模式、学习能力和学习方法，提升孩子的想象力和创造力，通过收集孩子的表情和动作等学习数据，优化算法，推荐适合他的课程与知识点，提升孩子的思维能力。
最后一个是互动层。栗浩洋谈到，从教育学理论上讲，教学活动应该是一个老师与学生互动的过程。然而，在如今普遍实施的大班教学模式下，老师讲述的知识并非是基于每个学生的认知水平，而是屈从于“为了大部分学生易于接受”的现状。长此以往，会造成老师与学生之间的知识交流障碍。
而松鼠 AI 将“教学内容”和“学生知识现状”结合起来，与斯坦福国际研究院做了一个机器与学生进行互动的技术。通过该技术中的虚拟讲师，在互动中寻找孩子没有学懂的地方，将其注意力都吸引到屏幕中，得到最佳的一对一学习环境。
透过三个层级的人工智能技术，不断加深其在教育领域的重要性，在学习中使用机器学习和 AI 技术，或许成为未来教育发展的一个重要组成部分。
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