当下行业主流技术均通过采集学生的答题结果数据，进行复杂和深入的分析，但对行为特征和心理特征的分析依然缺乏有效的数据采集和分析手段。

       需要一种科学的理论对学生行为数据进行分析、解读，帮助老师正确理解数据，进而开展有效的教学活动。  

       智慧课堂产品线在讯飞产品体系下，对学生学习过程性数据进行采集，采集涵盖了课堂互动、资源学习、作业练习、错题订正、自主学习五大场景的数据。通过可解释的机器学习技术建立学生学习规律的常模，总结出影响学生学习绩效的关键维度，包括：完成度、时长、频度、速度、稳定性、专注度六大维度，用以描述学生在开始学习到结束学习完整过程中的关键行为数据，为课堂产品赋予较高的教育价值。
        在产品试点工作中，智慧课堂联合蚌埠实验中学，通过对学校数学学科数据分析，得出个性化结论。

        例如，七年级主要以学习新知识为主，教师分享很多学习资料，学生对这些资料的学习情况对最后的绩效有了显著影响。而九年级主要以知识巩固为主，学生的作业完成情况对绩效有着更显著的影响。

       在分析过程中发现，部分学生作业完成速度较快，可能是因为学生在完成作业过程中投入度不高，存在走马观花的现象，与老师线下沟通后，验证了该学生确实存在该现象。老师即可根据产品得出的结论，针对学生的行为特点，制定具有针对性的教学措施，帮助学生提升学习绩效。