当前，智慧教育包括五大系统：数据智能、学习、智慧就业、智慧教学、通用智能等。

它围绕智能学习系统，包括智能数据分析、智能监督提醒、用户画像、大屏幕监控等几个部分。并在此基础上建立了一套个性化推荐系统。在智能学习系统中，智慧教育做了智能测评、自适应试题练习、课程和试题推荐、用户诊断评定等系统。智能化就业系统，是对大学毕业生进行智能简历诊断、模拟面试、试岗预测和推荐等模块。智能化教务系统，是为高校做的智能云报到、智能学习监控、自动排课/考勤、学历证明识别等模块的系统。

数据模型和算法系统是怎样发展起来的？

智慧教育首先在成人教育平台上启动，完成了智能分析和智能监控场景的底层数据引擎模块。在此基础上，开始做课程推荐系统，在此基础上完善CARP模型。自去年起，智慧教育系统加入了自然语言处理、语音合成等，在测评、问答、陪练等基础上逐步完善。这一年，逐步完善了智能练习、简历诊断和模拟面试等产品。

在智能模式下，智能交互与演练评估、教育智能分析预警、智能诊断与对应预测、知识图谱与能力模型五个板块是基于算法层面的。

本技术模块的核心都是围绕业务模型进行的。例如简历信息抽取模块、特色语音合成模块、仿生人视频合成、课件语义分割、资源标签提取模块等。

基于此，人工智能大数据模型均以收集、评价、推荐机会等一系列系统为基础，对这些业务场景进行完善。