作業幫(在線拍照解題)下載

作業幫app是一款由百度官方專門為各個學習階段的孩子們打造的線上解題服務軟件。孩子們可以通過軟件來搜索各種知識難題有任何不懂的練習題都可以通過軟件來掃描識別得到解題方案。

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。