Knewton：利用大数据与机器学习为每位学习者生成个性化学习路径

Knewton是一家成立于2008年的自适应学习平台，利用大数据与机器学习为每位学习者生成个性化学习路径。平台通过持续收集学生的作业、测验、交互行为等数据，实时分析学习进度与薄弱环节，并动态调整教材难度、推荐练习与辅导资源，实现“因材施教”。

Knewton平台核心特点：

1、自适应学习引擎：

基于数百万学生交互数据，预测学习结果并自动调节内容顺序与难度。

2、实时反馈与分析：

追踪答题表现、错误模式，向学生提供即时提示，向教师展示学习仪表盘。

3、内容整合能力：

可嵌入已有教材、视频、练习库，支持K‑12、大学及职业培训多学段。

4、跨平台部署：

支持Web、移动端及LMS（如Canvas、Moodle）无缝接入。

5、数据隐私合规：

符合GDPR与美国FERPA等教育数据保护标准。

Knewton典型应用场景：

1、K‑12基础教育：

与培生、好未来等本土教育公司合作，将Knewton的自适应引擎嵌入数学、科学等学科教材，实现学生差异化学习。

2、高等教育：

通过与大学LMS集成，为本科/研究生课程提供个性化推荐，提升课程通过率（如亚利桑那州立大学学生通过率提升18%）。

3、企业培训与职业技能：

为企业内部学习平台提供学习路径优化，帮助员工快速掌握新技术或合规知识。

4、在线教育平台：

为MOOCs、微学位项目提供自适应学习层，降低学习者流失率并缩短学习时间。

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