知名教育人士创办AI平台获500万美元A轮投资，多模态评估学生学习成果

　　多知7月28日消息，近日，教育科技知名人士Luyen Chou(曾任培生首席产品官、2U首席学习官)联合创立的DeweyLearn完成500万美元A轮融资。本轮融资由 SJF Ventures 领投，Catalysis Capital、晨兴资本、Owl Ventures 和其他投资者也参与了投资。

　　DeweyLearn是一个运用多模态AI，为烹饪、护理、临床治疗等实操型领域提供可规模化、定制化技能评估与实时反馈的平台。

　　该公司计划利用这笔新资金，将其技术扩展到临床和医疗保健教育、高等教育、劳动力培训以及 K12 学习环境。

　　DeweyLearn平台将音频、视频和教育数据与专业知识和学习科学相结合，生成专家级别的评估建议，供教师参考。

　　这些评估在那些能力依赖于可观察行为的领域尤为重要。例如，烹饪专业的学生可能需要展示正确的刀工技巧，而护理专业的学生则必须证明自己能够准确、安全地执行临床操作。

　　评估这些技能通常需要教师或经验丰富的从业者逐一观察每位学习者。在大规模班级、分散的培训项目以及面临师资短缺的院校中，这既困难又成本高昂。

　　DeweyLearn运用多模态AI分析学习活动过程中产生的视觉、音频和情境信息。其系统能够评估学习者所采取的步骤，将其与院校的标准进行比对，并生成可操作的反馈。

　　该平台基于每位客户的课程体系、评估标准和学科专业知识进行训练。这使得DeweyLearn能够将其分析适配到不同领域和机构要求，而非对每种学习环境都套用相同的通用评估模型。

　　公司相信，这种方法能够扩大优质反馈的覆盖范围，同时让教师将更多时间专注于个性化指导、复杂干预和学生互动。

　　DeweyLearn近期荣获2026年ASU+GSV Cup，从超过3000家公司中脱颖而出，被评选为该竞赛中领先的教育科技初创企业。

　　该公司的主要合作方之一是在奥古斯特埃科菲烹饪艺术学校。DeweyLearn已为该机构评估了超过20000份学生作业提交。

　　该平台充当初审评审角色，由教师批准或修改生成的评估结果。DeweyLearn表示，该系统节省了教师本应用于批改作业的数百小时。

　　学生也能更快获得反馈，而无需等待教师手动评审每份提交内容。节省出的时间让教师能够将更多注意力投入到个别学生和更高级的教学需求上。

　　该公司还与Riverside Insights合作，后者是一家专业学生评估服务提供商。Riverside正在探索DeweyLearn的技术如何提升其评估产品的效率和效果。

　　DeweyLearn的应用还超越了传统学术环境。该平台正被神经情感关系模型用于临床培训，该机构为治疗发展性和复杂性创伤的治疗师提供继续教育。

　　临床培训是一个特别相关的应用场景，因为教师不仅要评估学习者是否理解某个概念，还要评估该人在真实互动中应用概念的有效程度。该平台可以帮助教育机构审查模拟患者会面、治疗会话、技术操作及其他涉及言语、动作、决策和人际行为的复杂活动。

　　DeweyLearn认为，多模态AI可以支持任何通常需要专家观看、聆听和解读学习者表现的学习环境。

　　潜在应用覆盖医疗保健、酒店业、信息技术、技术工种、职业发展以及其他要求从业者展示实践能力的行业。

　　该技术还可能帮助雇主和教育机构建立更一致的评估标准。人工评审者在解读表现时可能存在差异，尤其是在长时间内评估大量学习者的情况下。

　　基于明确定义的标准训练的人工智能系统，可以在所有提交内容中使用相同标准进行初步评估。随后人工教师可以审核结果、做出调整，并将注意力集中在需要更细致判断的情况上。

　　DeweyLearn由首席执行官Luyen Chou和首席技术官Dirk Liebich共同创立。

　　Luyen Chou是教育界知名人士，曾在教育科技领域担任多个领导职务。他曾任2U首席学习官、培生(Pearson)首席产品官，并联合创办了Prospect Schools和哥伦比亚大学附属学校。

　　Dirk Liebich是应用人工智能、数据分析和预测系统专家;他在DeweyLearn的工作重点是开发能够理解不同学科和环境中学习活动的系统，他也是DeweyLearn知识图谱方法的架构师。

　　公司名称源自哲学家和教育改革家约翰·杜威。在1919年至1921年访问中国期间，杜威鼓励Chou的祖母前往芝加哥大学学习并成为一名教师。

　　DeweyLearn为每位客户构建量身定制的知识图谱，通过映射特定学习领域相关的技能、行为和表现指标来实现。

　　例如，烹饪知识图谱可以定义特定刀法相关的动作和结果。临床培训模型则可以识别成功的患者互动所需的行动、沟通模式和操作步骤。

　　随着系统观察到更多学习活动，它能够扩展对不同行为如何与表现和教育结果相关联的理解。

　　DeweyLearn还在基于跨多个领域的观察、干预和测量的反复循环，开发更广泛的人类学习模型。

　　公司相信，这种积累的知识最终可以帮助机构不仅了解学习者是否正确完成了任务，还能了解哪些教学方法对提升表现最为有效。

　　A轮融资将用于支持持续的产品开发，以及在学校、医疗培训项目、雇主和其他寻求可扩展技能评估的组织中扩大应用。

　　通过将多模态AI与机构特定专业知识相结合，DeweyLearn旨在让更多学习者获得详细的绩效反馈，同时并不试图将人类教师从教育过程中移除。

　　DeweyLearn联合创始人兼首席执行官Luyen Chou说：“人类专业知识在我们整个历史中一直是稀缺资源。借助多模态AI，DeweyLearn可以让一位有抱负的厨师从世界顶级厨师那里获得关于她刀工技巧的实时反馈。它可以评估临床治疗师的效果，也让护理学生在模拟医院中获得实时反馈。我们正在让那种曾经需要大师在旁指导的专业反馈，惠及每一位学习者。DeweyLearn代表着我们在评估技能和在医疗、酒店、IT等各个领域大规模应用人类专业知识方面的一种范式转变。”

　　DeweyLearn联合创始人兼首席技术官Dirk Liebich说：“DeweyLearn正在构建一个人类学习模型，该模型基于跨不同学习领域进行观察、干预和测量的真实循环。我们的创新方法能够快速为每位客户构建量身定制的知识图谱，例如刀工技巧或是什么造就了成功的烹饪学生。但在这一过程中，我们也在创建关于人类如何学习的元知识图谱。就像谷歌地球一样，我们正在构建一个学习的世界模型，从行为层面实证理解学习，并能将这些洞察大规模应用。”(多知 王上)