作業幫app手機版(在線拍照解題)下載

作業幫app手機版(在線拍照解題)下載，是一款專門為學生打造的難題解決手機軟件。任何的難題隻要用手機拍一拍然後就可以得到正確的解答方案，非常的智能和靠譜。

主要功能：

1. 拍照搜題：作業一拍，秒出答案！ 

2. 作業幫一課：北上廣名師領銜，涵蓋小學、初中、高中全科課程，在線聽課，高效學習！ 

3. 作業幫答疑：彙集多個學習垂直領域近千名行家答主，致力讓學生快速獲得真實權威的學習建議或答題方法。 

4. 答案解析：多種思路、過程詳細，讓你全麵掌握各種學習解題方法，作業難題不再愁！ 

5. 作業輔導：“板書+語音”實時解答，覆蓋數學/語文/英語/物理等學科，享有定期學習報告！ 

6. 作業幫發現：同步練習、精選試卷、名師講試卷、個性化推薦，幫你查漏補缺、更快鞏固所學知識。閱讀世界、英語口語訓練，讓學習更豐富多彩！ 

7. 單詞查詢：閱讀遇到陌生英文單詞？寫作文想不到單詞怎麼說？不用慌，中英互譯，長句短句，單詞查詢通通幫你搞定！ 

8. 作文搜索：英語作文不會寫？中文作文在湊字？用作業幫，看中英文範文，作文全搞定！ 

9. 題庫覆蓋：各科難題幫你解決~ 

10. 問題求助：同學、老師在線答題，作業難題都不是問題！

軟件特點：

1、問問題，難題不愁

拍照即可免費提問，輸入更便捷

2、學生圈，有你不孤單

隨時隨地分享，結識更多新朋友

3、爭當學霸，秒殺難題

準確快速解答難題，可獲得采納

“作業幫”禮儀：

1.標題要正確

在提問或答複的時候不要寫無意義或模糊的題目，為了別人解答時理解的方便請正確書寫標題。

2.對問題進行具體的說明

在提問或答複的時候，內容要具體詳細地書寫。問題內容越詳細別人的答複也就越正確，答複越詳細也就越讓人容易理解。

3.檢查問題的分類是否正確

提交問題之前請確認問題的分類是否正確，提問的正確歸類可以讓你更快地得到滿意的回答。

4.及時處理問題

在問題提出後，如果有滿意的答複一定要作出選擇，以免傷害熱心回答的網友。

5.學會表示感謝

對所有解答自己問題的會員表示感謝。選出滿意回答後也請給予回答者一些友好的評價，尊重他人的勞動成果。

6.互相尊重

提問者提問時的語氣請盡量友好，避免給他人以責問、逼問的不良感受。回答者在答複時候也不要小看或嘲笑提問者，要有誠意地解答，正確地書寫。在我們的共同努力下，“作業幫”一定能成為充滿溫馨和智慧的知識社區！

更新內容：

優化部分功能，讓體驗更流暢

相關資訊：

作業幫：大同理想，一種道路

雲計算、AI與大數據，無疑是近幾年互聯網領域最核心的幾項新技術。

而它們為諸多產業帶來的變化，往往要經過時間的發酵，成效方顯。

在線教育，正是這三項技術規模化綜合應用的領域之一。教育的在線化，實現從0到1的突破，視頻雲搭建起的通道，使得優質教育資源能夠流淌至3-6線城鎮。而AI和大數據，則帶來效率的提升。

本文試圖從作業幫這個產品起家、業內最具科技基因的企業入手，觀察科技的洗禮，如何讓在線教育從粗放走入精細，從勞動密集走入科技驅動。

“來作業幫之前，就在小作坊幹”。

陳耀泉笑著說出這句話時，可以秒懂學生們為什麼給他最多的評價就是“風趣幽默”。

然而這句話陳述了在線教育行業誕生之前的一些事實。

2018年春天之前，陳耀泉在線下輔導班工作，開在小區門口那種，一個班帶幾十人就吃力。

如今，他是作業幫初中化學主講老師。

在線上，他的一堂課，麵對成千上萬學生，有的來自北京上海，有的來自海南、西藏。

他有超過四萬名同事，遍布全國11個城市。

每天，數百萬學生湧入線上課堂。在看不見的地方，直播係統、教學教研平台、大數據庫，保障陳耀泉和他的同事一起，為屏幕那頭的學生授業解惑。

視頻雲，AI和大數據，賦能著這個誕生不過五六年的行業，悄悄改變著行業裏每一個人，甚至教育本身。

視頻雲：看不見的能力

陳耀泉仍然記得自己第一次上直播課的情景。

雖然經過了嚴苛的培訓和無數遍演練，如何介紹自己、如何給學生留下印象、如何烘托氣氛，但他打開攝像頭，麵對學生的那一瞬間，依然感到線下上課時從未有過的一絲緊張。

他打開了老師們用來上課的“主講端”，點擊鼠標，發學分紅包，發答題卡互動，跟學生連麥。一整套操作下來，連一點卡頓都沒有，第一課就順利上完了。

係統很給力，陳耀泉長出了一口氣。

他轉型線上老師那一年，“˫ʦ大班課模式”剛剛獲得商業上的成功，並成為行業內的共識。

在這之前，行業經過了多番摸索，小班課，1對1……在口碑與盈利之間苦苦探尋。

2018年初，內發的探索與外部的技術彙至一處，變革來得水到渠成。

適合雙師大班課的教學產品，首先得是一款能承擔多人同時在線的直播端。

彼時，視頻直播技術已非常成熟，並催生了快手、抖音等獲得資本追捧的互聯網新產品。但除了在娛樂和遊戲行業，少有規模化產業落地。

作業幫的技術副總裁羅亮卻覺得，視頻直播技術在教學場景的適用性也非常好：技術基建已達到質變的臨界點，信息通道問題得以解決。

2015年從百度離開的羅亮，曾經做過O2O方向的教育創業，但未能成功。“從O2O賦能行業，並不是從教育本身出發，教育最本質的問題並沒有得到解決”，羅亮總結說，那次失敗是源於自己對教育的理解不深刻。

而加入作業幫的時候，他的孩子讀幼兒園了。隻有當你本身是一個深度用戶，才會對產品有共鳴和共情。

作業幫的核心教學產品——老師用的“主講端”，追求的目標很樸素：足夠清晰，足夠流暢，足夠實時。

這背後是複雜的視頻雲技術支撐。為了保證直播的穩定和應對高並發場景，羅亮他們在背後做了很多工作。比如，從原來的單一雲發展到同時用5家雲服務，從原來大多使用第三方API到大多自研，甚至連公司直播區的電線都備有兩路。

這些織成了一種看不見的能力。

如今，陳耀泉上的每一堂課背後，後台都在同步運行著一套嚴密的實時監測係統，觀察著各種技術指標：多少人在線？有無網絡異常？有無學生互動異常？每個指標異動都可以迅速定位並解決。

產品：從跬步到千裏

技術基建之上，有形有質的，是一套基於教育場景的產品設計。

陳耀泉記得，他入職沒多久，協助老師們高效協同備課授課的產品“易課堂”就在公司全量推廣，並且，和教研用的講義係統、學生測評用的試題係統“簡題庫”徹底打通。

拿陳耀泉所教的初中化學來說，教研組將323個知識點全部梳理出來，形成一棵“知識樹”，知識點分門別類，生長其上。“簡題庫”所有例題，都打上精準的知識點標簽，老師們通過標簽，就可以非常方便地調取相應例題。

課前，陳耀泉隻要點一下鼠標，就能導入一個學期全部講義，形成課件。每節課，他根據自己的授課習慣稍作調整，就可以直接按照課件上課。

講義係統、易課堂和簡題庫，被陳耀泉稱為他上課不可或缺的“三大金剛”。

互聯網產品的進化過程，都是圍繞用戶和場景的不斷優化。在在線教育領域而言，就是對教學場景更多痛點的深入解決，對學習人群更細致的細分。

小學數學老師韓世平記得，四年前，自己剛到作業幫時，小學生上課還是用的三分屏：左邊大部分是“黑板”，右側下方評論區，上方是老師不大的頭像。

而2020年開始，作業幫直播課的小學低年級課堂采用了半身直播間，韓世平出鏡時，高矮胖瘦，孩子們都看得清清楚楚，最大程度吸引了小朋友的注意力；小學高年級則用上了小組課堂，孩子們不僅能看到老師，還能看到同學，互相展開合作或者“PK”。

在初中、高中階段，學科工具的引入，更是在線課堂肉眼可見對教學最具顛覆性的地方：數學畫板，能夠演示幾何圖形的立體變化過程；物理ilab實驗室，學生可以在線逼真“操作”實驗；英語聽口功能，則能在學生跟讀後，精確給學生打分糾音。

在陳耀泉和韓世平的感知中，產品的優化是個非常細致瑣碎的事情。比如以前一個需要花兩三秒點3次鼠標才能調出的功能，改成了點一下就好。課上講到難以理解的知識點，點點鼠標，就可以將這段講述“打點”，方便學生回看。或者是課堂互動時可以分組PK了，學生們的“鬥誌”無比高昂。

係統這樣大大小小的升級有幾十次，大的改動比如從“三分屏”到小組課堂，小的則是一個音效，或者一個操作的簡化。

產品在細微的地方不斷進化，讓孩子們不知不覺更喜歡上課。

智慧課堂的背後：AI與大數據

作業幫技術副總裁羅亮認為，除了視頻直播，AI是另一項對在線教育至關重要的技術。

因為適配度高，在線教育實際上，也是AI技術產業化落地最好的行業之一。

比如說TTS技術的應用：語音朗讀。小學生做題目的時候不認識字怎麼辦？就用AI把題目讀出來。再比如手勢識別：老師在課堂上出了一道互動題，小孩子不會打字，則可以比一個V的手勢，係統可以識別出1000名孩子中哪一個手勢比錯了。在這樣的細節上，AI為教學賦能。

現在，每個小學生在作業幫上課時，AI都可以同步對他（她）的狀態進行深度智能分析：是否在座位上，有沒有距離屏幕過近，有沒有走神兒等等，並隨時做出提醒。

這些，是以往所沒有的，也是線下的教學環境做不到的。

而進入2024年，行業走過了五六個年頭，線上積累的大數據，開始迸發出了驚人的生產力。

作業幫拍照搜題APP，幾乎是00後一代的國民應用。加上直播課等產品矩陣，作業幫產研團隊，就擁有了一個彙集學習行為、學習內容為一體的海量數據湖。

從微觀和即時的角度，大數據對於教學可以產生立竿見影的指導作用。

比如，一道課堂互動題目，有ABCD四個答案，老師能在後台看到多少人選A，多少人選B。為什麼大部分人都選了同一個錯誤答案？老師立即可以根據這個主要易錯的思路，再深入講解。

而在宏觀的角度上，大數據甚至可以顯示出不同省市學生的學力差異，或者就單一學科知識點的難度級別進行無限深挖。

比如，陝西省高二學生，普遍頭疼的數學知識點是“數列的求和”，高一物理最難的則是“勻變速直線運動的位移與時間的關係”。

最近，北京師範大學的研究團隊，就關注到了這些數據，並據此做出了全國10省學生的在線學習大數據報告。這些，都形成了對教研教學有極大價值的反哺。

在行業一點點發展的過程中，科技進步和用戶需求，漸漸形成了互相驅動、互相促成的良性循環。

如今，陳耀泉和韓世平給學生帶去的每堂課，都經過教研精心打磨，有精美的多媒體課件，加入豐富課堂互動，並能反複回放全程或者某段知識點。

而每堂課的大數據即刻生成，宏觀指導老師們調整教學難易度，微觀則可以形成針對每個學生的個性化學情報告。

00後和10後的學習行為，已經悄然進入智慧化的新時代。

不僅僅是老師

那麼，在線教育的老師，還與傳統的老師一樣嗎？

陳耀泉覺得，確實有一點點不同。

這一點點不同，或許正是從濾鏡開始的。

在行業裏，每個主講老師，不論男女，基本都不會素顏麵對學生。女老師還會在課前，花半小時化一個精致的妝。陳耀泉的“儀式”則是課前洗頭，吹得幹幹淨淨。

課上，女老師幾乎人人頭上一隻可愛的發飾，鹿角，或是米奇耳朵。男老師們不好意思這麼幹，但在係統裏新增加的“貼紙”功能裏，他們腦袋上也會出現“大招頻出”，“幹貨滿滿”之類字眼。

上課時隨手寫出的板書，會經過係統優化，讓學生們看到優美的字跡。

“課堂”還可以選虛擬背景圖。元宵節那天，韓世平的課堂背景就是梅花和燈籠，孩子們都很喜歡。

在課間10分鍾，幾乎所有老師都會跟孩子們做些有趣的互動，比如唱歌。陳耀泉給學生唱過很多抖音神曲，偶有走音，毫無“老師”包袱。

在作業幫直播課APP上，每個老師的個人介紹頁，都有學生們留下的評價。在陳耀泉收獲的41900多條評價中，“幽默”、風趣、段子手，是常見的高頻詞。他還在一年中，連續四次獲得“作業幫最受學生喜愛的老師獎”。

這並不是偶然。陳耀泉的業餘時間，花最多時間做的事，就是聽郭德綱的相聲，這是他從線下“小作坊”來到作業幫之後的新愛好，但並不是為了消遣。他想找找語言靈感，因為必須吸引孩子的注意，“無論你講得多好，首先是要他們聽進去”。

陳耀泉覺得，在線教育直播課的老師，不僅是老師，還有點像個主播。而他也在努力為這個新角色做些什麼。

隨時可以退出的課堂，能自由寫下的評價……在線教育讓數千年來的“師生”之間有了些新鮮的東西，老師依然有威嚴，但更多出一些服務意識。

大同理想

談起成為老師的契機，陳耀泉覺得，可能是因為喜歡，也可能因為他的媽媽就是一名小學語文老師。

陳耀泉來自北京門頭溝，他記得自己家那兒，很多年才能出個清華北大的學生。他認為，隻要教育資源還存在實際的不均衡，那麼他的職業就不會消失。

韓世平則是來自早稻田大學的碩士，他曾以全省28萬理科生中名列前茅的成績考入國內名牌大學，又經工程院院士推薦和政府資助赴日本留學。他來作業幫，是覺得在線教育是“大勢所趨”。

幾千年來，教育有個大同理想，就是因材施教。

曆經過教育產品多方向創業的羅亮認為，這四個字聽起來簡單，做起來，太難了。

診斷一位學生、針對性地教導，在傳統的課堂上，一個老師教一個沒問題，教十個就難。而在線上，一個老師動輒教幾萬，甚至幾十萬學生。假如沒有技術，沒有工具，基本是天方夜譚。

“絕大多數情況下，大家在做的事情都是從1到100的提效，這是比較容易的，而從0到1的突破最難”，羅亮說。

作業幫的拍照搜題APP就曾是這樣一個典型的突破案例。在互聯網時代，大家用搜索引擎解決“問題”。當計算機開始可以理解圖片的含義，再做從問題到答案的匹配，之後隨著AI技術的提升，機器可以理解問題的解法和含義，甚至進化到自動解題，無論題型怎麼變化都能找到方法。

教育的在線化，或許也是一次從0到1的突破。

學生經過學力測試，進入或補基礎、或拔高的不同班型，可以自由選擇自己喜歡的老師，選擇方便的時間聽課。每堂課上，AI能理解他（她）或微笑、或皺眉的表情，大數據能分析判斷他在這個學科上的弱點。在科技的助力下，他們更便捷、更快樂、更高效地學習。

未來，因材施教，更多是1到100的事。

這個行業，也剛剛開始從1到100的旅程。方向就在那裏，路程則還很漫長。陳耀泉，韓世平，羅亮，他們都在不同的崗位，從不同的方向前行。