题库、批改、数据化分析，数据驱动的快乐学已布局公立学校

快乐学是专注K12领域的一家数据驱动型教育公司，其希望通过数据搜集、分析与处理，提高工作效率和趣味性，在不增加老师工作量，不购买教辅材料的前提下，让老师减负增效，真正做到因材施教。

快乐学从老师日常的作业和考试的教学场景切入，通过平时的作业、月考、和周练收集数据，数据主要分为两类：一是老师教学内容数据，二是学生学习行为数据；再经过快乐学系统的数据挖掘与分析，最终输出两类产品：一是线上产品，满足老师出题、作业分析的需求，通过大数据的帮助，及时调整教学策略；二是线下产品，即学生的错题本、考试分析报告，帮学生总结知识薄弱点，省去了誊抄时间，也为学生制定个性化学习方案提供了依据，做到有的放矢。

精准出题、自动批改

快乐学对老师的帮助主要体现在出题、批改和讲评几方面。传统教学中留作业和批改作业占用了老师大部分时间，而利用快乐学的题库，老师可以自由选择出题的范围、题型和难度，然后一键完成出题，如果对于题库匹配的题目不满意，还可以进行替换。

为了符合学生的纸质答题习惯，目前大部分试题打印成纸质版，老师仍须对主观题做出评判，并在试卷相应位置勾选得分，快乐学设计了一款阅卷机，可以迅速读取这些分数并对客观题自动批改评分，把老师从集中批阅试卷的束缚中解放出来。

数据化讲评、分析

老师讲评试卷的时候，点开任一题，可以看到题目的得分率，以及所有学生的作答情况，老师可以对答错的同学针对性的讲评。也可以先设置一个得分率，由系统自动做出筛选，只讲解低于这个得分率水平的错题。如果老师需要，系统可以智能推动同知识点同难度的不同习题作为巩固练习，以测试学生的知识掌握程度。

针对某个学生，老师可以看到其详细的统计数据，根据不同题目的考点和学生作答情况，可以有效诊断学生的学习问题。通过数据了解学生是逻辑能力欠缺，还是空间想象的能力不好，是在三角函数上需要加强，还是要在不等式方面更加巩固。而学生也可以据此得到及时、完整的反馈。

壁垒：数据精细化

题库数据的极度精细化是快乐学的重要壁垒。早期快乐学也做过拍照搜题，这一类应用重点是题量要大，不要出现搜不到的情况，精确性上要求不高，在若干个答案中只要有对的就可以了。但是为老师出题准备的题库则不同，一旦一道题出错，将会对所有同学造成影响，也会挑战老师的权威，因此现在快乐学对出错率是零容忍。

此外，为了后期对数据进行精确的统计，快乐学根据各地不同的课标要求，建立了一整套标签系统，注明每道题的难度、考点、考察哪方面能力，这些标签越全面，老师出题时就可以越精确，对学生的能力分析也越清晰。

打破公校围墙

在战略方面，快乐学选择了从公立学校开始布局。如果把学生的时间按照白天和晚上、在校日和假期两个维度来看，在校日的白天无疑是学习时间最长的一段，因此改善学校学习的效率，对提高教育的整体效率最为重要。同时，学生在这个时间段学习最集中，产生的有效数据也最多，只有掌握了这些数据，才能更精确的分析学生的学习情况。

进入传统公立学校普遍很难，快乐学为此在产品上做了很多优化，尽量的降低产品使用的门槛。首先是免费，这样就不需要一定通过校长，只要老师们觉得产品有帮助，就可以开始使用。从产品的设计上，快乐学力求不改变老师的习惯，尝试着将科技融入传统的教育体系。

提供类似服务的公司还有我们之前报道过的作业盒子，猿题库近日也有针对公立学校的新动作，未来公立学校的竞争显然将会加剧。快乐学认为数据驱动型的公司具有自然垄断的性质，进入学校越多的产品就拥有越多的数据，进而可以更加完善题库和产品体验，因此快乐学下一阶段的重点，一方面是继续完善产品和题库，另一方面也需要在推广上进行发力。

目前，快乐学数学产品已经进入了北京、天津、重庆、江苏、四川、浙江、内蒙、湖北、湖南、山东、河北、广东等地区的全国5000所市区属重点中学，有近10万名教师在使用快乐学的产品。在北京的试点中学中，清华大学附属中学高二年级18个班已经都在使用快乐学，北京一零一中学部分班级使用了一个学期之后，平均每个学生年级排名提升4.6 -9.7名。

盈利模式方面，快乐学以后会向一些培训机构提供服务，例如目前已经与凹凸教育展开合作，向其开放题库和数据，以利于个性化教学。在公立学校方面，快乐学为学生提供的错题本和成绩分析将会是收费的。目前清华附中等几所学校的学生已经开始付费。

快乐学创始人林桢在2013年与百度同事联合创立快乐学。公司创始团队成员主要来自百度、腾讯等互联网公司，及学而思、新东方、北大附中等教育机构。2014年3月，快乐学获得清流资本和经纬中国的500万美元投资。

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