考拉阅读独创中文分级阅读体系实现个性化教学

　　除了强大的团队成员背景，资本的青睐也有力助推了考拉阅读的发展。
　　2017年12月5日，考拉阅读正式宣布完成千万美金A轮融资，由启明创投、纪源资本共同投资。
　　考拉阅读成立于2016年10月，主要通过自主研发的分级阅读评测系统让学生能够根据自身的阅读水平实现个性化阅读，成立初期便获得了伽利略资本和真格基金的数百万天使轮投资，2017年8月获得由清科辰光领投的数千万人民币Pre-A轮投资。
　　考拉阅读创始人赵梓淳告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang），本轮融资将用于公司底层AI技术的累积，打造首个＂人工智能+阅读＂研究院——XY Research，巩固核心竞争优势并逐步发力C端市场。创业初衷：个性化教学
　　在美国读书期间，受分级新闻阅读产品＂Newsela＂的启发，赵梓淳决定回国做一款适合中文语言体系的分级阅读产品。
　　赵梓淳向创业邦（微信搜索：ichuangyebang）介绍，在美国，以Lexile分级（在美国应用最广的阅读分级体系，目前已经有近25万本图书被纳入该分级体系）和GEL分级（主要通过多样化的教学及阅读产品为学生提供服务，目前为止学生用户数量已经达到1800万）为代表的英文阅读分级标准已经推行了40多年，覆盖美国90%的学校。
　　反观国内，尤其是在公立学校的教学实践中，老师没办法做到为每个人提供个性化的教学服务，同样的内容，阅读能力强的学生觉得太简单，能力差的觉得太难。同时，学生接受信息和理解信息的水平也千差万别，具体到学生的学习场景中，处在阅读习惯成型期的学生不知道自己该读什么样的书，家长和老师也很难监控和了解学生的具体阅读情况。寻找差异，打造核心壁垒
　　由于中英文的巨大差异，中文阅读分级面临着巨大的实操困难。
　　例如，在＂句＂的层面，中文的行文风格相对随意，嵌套结构比较复杂，用法也远不如英文严格，这都为句法结构分析和依存关系分析造成了极大的困难。
　　考拉阅读的创新点在于通过人工智能结合语言学打造了一套量化中文分级阅读标准——ER Framework，可以即时测量出任何一段中文文本的阅读难度值（在200ER?1300ER区间），数字越大，难度越高。
　　考拉阅读的首席数据科学家Jake Zhao博士表示，为打造ER Framework，考拉阅读团队已经处理了1300万字的非平衡语料，近2亿字的平衡语料，打造出了底层中文分级标准研究语料库。以专家评鉴为基准，目前ER Framework的准确率能达到93%。
　　截至2017年11月，考拉阅读已经联合教育部基础教育质量监测中心和国家语委汉语智能教育中心对一到四线城市30余万中国学生的阅读能力信息进行了采集，建立了鉴定中国学生阅读能力的量表和常模，可对每名学生的阅读能力进行测试并实现量化表达。
　　团队方面，考拉阅读CEO赵梓淳曾先后就读于美国芝加哥大学金融数学专业和哥伦比亚大学运筹学专业，曾先后任职于美国高盛和奥本海默基金;CTO任易是北京大学数据挖掘方向的博士，曾在IBM中国研发中心Waston for Life Service和微软亚洲研究院工作;首席数据科学家Jake Zhao师从于机器学习顶尖学者、深度学习奠基人之一的Yann Le Cun教授，曾在Facebook从事研究工作;CPO苏隽琪毕业于斯坦福大学，曾经是美国Google总部Search Infrastructure Team的产品经理;首席语言学家李轩则为香港中文大学的语言学博士。
　　除了强大的团队成员背景，资本的青睐也有力助推了考拉阅读的发展。
　　启明创投执行董事周凌霏表示，分级阅读结合了人工智能和语言学，能够帮助孩子有效量化并提高阅读及写作能力。考拉阅读专注于中文分级阅读并取得重大突破，在中文教育方面實现了因人而异、因材施教。随着国家对中文教育越来越重视，未来考拉阅读必将会有更大的发展空间。