问题
学生表现数据散落在互不相通的内外部系统中，导致同期群比较、纵向追踪与及时干预在全校范围内难以一致执行。
方案
数据来源
摄取内外部数据源
规范学生与同期群记录
把信号映射进基准模型
引擎
Pokee 基准分析
规范、比较并为同期群评分
按角色划分的基准看板
成效
- 按同期群与路径的数据化基准对比，趋势指标清晰。
- 从既往学生旅程迁移知识，指引下一步最佳行动。
0%
干预周期提速
0%
学生满意度提升
一套技术栈搞定自适应学习旅程、语料库内带引用的综合分析与可问责的智能体——关键时刻始终有教育者把关。
与目标和技能差距挂钩的自适应学习路径，映射到你的 LMS、课程与导师，进度透明可见。
跨课程、论文与院校知识的深度检索与副驾驶：附引用、摘要与有据可查的回答。
覆盖入学、测评、里程碑与诚信检查的智能体：交接协同顺畅，关键环节教育者在环。
学生满意度评分
CSAT 最高提升约 35%
学生感到有引导、有掌控：花在摸索系统上的时间更少，向目标推进的时间更多。
居家学习交付质量
停滞周数最多减少约 40%
对居家学习的可及性、节奏、材料与支持进行评分与脉搏调查，对齐交付质检清单。
批判性思维能力评分
评分标准最高提升约 20%
试点班级在来源使用、综合与论证质量上较基线班级的提升，是 AI 辅助课程作业的典型读数。
接入你的技术栈
开箱即用的连接器把产出直接送进团队已在使用的系统。校园特有系统（LMS、SIS、图书馆）由我们的前置部署工程师纳入部署，处于同一套审计与 FERPA 感知的凭证边界之内。
现已可用
12 项集成
Pokee 把产出直接写进团队已在使用的系统：会议、邮件、网盘、文档与工单，每次调用都留有审计轨迹。
按部署定制
前置部署服务
Pokee 的前置部署团队在同一套审计与 FERPA 感知的凭证边界内，通过固定的三阶段服务构建你的校园专属集成。
界定
前置部署工程师梳理你的技术栈、数据形态与 FERPA 权限范围。
构建
定制连接器接入与开箱工具相同的审计与凭证边界。
上线
试点启动后 30 天内投入生产，首轮运行即可回放。
需要的系统不在两份清单上？它会在试点启动时进入构建队列，与其他集成共享同一套审计与凭证边界。
问题
学生表现数据散落在互不相通的内外部系统中，导致同期群比较、纵向追踪与及时干预在全校范围内难以一致执行。
方案
数据来源
引擎
Pokee 基准分析
规范、比较并为同期群评分
按角色划分的基准看板
成效
0%
干预周期提速
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学生满意度提升
面向教学、辅导与校园工作流的生成式模型
面向课程、图书馆与院校知识的语义理解
在你的生态中检索时，把学习者与教职工真正需要的排在前面