泰州教育网中考管理平台，泰州地区乡镇初中教师工资多少

来源：整理时间：2022-04-28 20:58:54 编辑：教育管理手机版

1，泰州地区乡镇初中教师工资多少

3000多一点，这也要看教师职称和工龄呢。才出来2000左右吧~

新聘用的2000左右，饿不死人！对教师工资比较了解！

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2，江苏泰州中考成绩查询的网址是什么

电话:16886611 人工查分:1600789 约23日开通。要用电信的号码拨打啊。祝你取得好成绩！

不好上网查询，只能通过声讯电话16886611查询，而且必须是固定电话才可拨打，移动手机和公用电话都不好打我的网店： http://shop61608059.taobao.com/

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3，如何进入泰州教育网中考报名系统

泰州教育网首页下方----公共服务2113平台-----教育管理平台----点击（中考报5261名）进入-----泰州市41022012年高中阶段教育学校招生考试1653系统入口报名步骤内： 1、登入 2、修改密码 3、重新登入-----修改信息 4、填写容详细信息

泰州市2012年高中阶段学校招生考试报名；怎么链接

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4，平安E行销网登录

平安e行销网登录官网：平安e行销网-登陆官网平安e行销网已于2010年11月18日正式上线运营，其模式在公司内部快速推广，中国平安保险e行销网核心是：代理人运用电脑和互联网作为有效的工具进行品销售、客户服务和流程管理。用户正确输入代理人员的帐号和密码即可登录中国平安e行销网。扩展资料中国平安e行销网的功能主要有以下两点： 1、登录平安e行销网可以进行业绩查询，e行销官网同时具备了考核提醒等日常管理功能，帮助业务人员及时了解保单处理进度，查询业绩、薪酬以及客户资料。 2、平安e行销官网可以让用户无需电视报纸，就能在第一时间准确地获知最新行业、公司和产品信息。值得注意的是中国平安e行销网是为了帮助平安业务伙伴工作、学习之用的唯一官方网站，需要凭着本人用户名(业务代码)和密码登录才能使用，非平安员工是无法进行平安e行销登录的。参考资料来源：平安e行销网官网-登陆页面

买保险首先要看保险公司的运营情况，选择一家有实力的保险公司。其次看自己的购买力，也就是经济能力，要把收入的15%规划保险。然后就是选择产品，既可以保障高，又可以看病能报销，

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平安e行销网是做什么的

平安e行销是网页版，可以收藏，不能下载如果是平安员工下载的是口袋e行销

5，2021年河南中考成绩查询时间是多久

2021年河南各地中考成绩7月10日前左右公布。如河南南阳7月8日12：00起可查分；河南开封7月6日起可查分；河南焦作7月8日起可查分；河南郑州7月8日-9日发放成绩……考生可随时关注当地教育局(教育考试院)发布的中考成绩查询信息。

2021年河南各地中考成绩7月10日前左右公布。如2021年河南南阳中考成绩查询时间及查分入口已公布，7月8日12：00起查分；2021年河南开封中考成绩查询时间、方式及入口已公布，7月6日起可查分；2021年河南焦作中考成绩查询时间：7月8日；2021河南郑州中考成绩查询时间及查分入口已公布，7月8日-9日发放成绩，7月9日-11日成绩复核……考生可随时关注当地教育局(教育考试院)发布的中考成绩查询信息。

2021年河南省中考成绩查询方法：

方式一：在支付宝上搜“豫事办”，点击“中考成绩查询”。

方式二：考生可使用全网电话（所有手机及固话）拨打河南移动12580或河南联通114查询，查询成绩均免收信息费（基本通话费除外）。

方式三：各地教育局官网(教育考试院)及到当地中招办领取成绩通知单！

方式四：2021年中招考生网上报名有两条路径。

其一，可登录“河南省普通高中综合信息管理系统”网站，在首页点击“中招学生”进入“河南省高中阶段招生信息服务平台”页面；

其二，可以直接进入“河南省高中阶段招生信息服务平台”页面查询。

6，教育也能上链韩国EDUCOOP想借区块链激励真实数据和优质

编者按：本文来自36氪战略合作区块链媒体“Odaily星球日报”（公众号ID：o-daily，APP下载）

图片来自：电影“天才枪手”

市面上，将区块链技术应用在教育行业的项目并不多。一是因为教育效果难量化，能贡献到链上的数据有限，区块链也无法保证链下数据源的真实性；二是教育行业链条相对短，从供给侧到需求端并不涉及太多中间环节，区块链的去中心化和“去中介化”帮不上什么忙；三是学习过程本身“反人性”，token的激励作用有限，区块链也无法加速学习进程。

我近期接触的韩国教育科技项目EDUCO-OP正在结合区块链技术开发智能学习平台，收集并留存学习者的教育相关数据，建立和管理个人的终身教育记录库，基于学习大数据分析学情，针对个体特点设计更适合的升学方案，同时生产个性化学习内容。

如果抛去区块链的部分，我们对这故事并不陌生。我采访过的能基于大数据开展自适应学习的国内教育科技公司有学而思网校、猿辅导、一起作业、作业盒子、学霸君、阿凡题、朗播网等，它们基本是面向K12、出国语言考试等特定群体，通过to B进校、to C在线课外辅导等方式将个性化学习方案给到学习者。

而EDUCO-OP的目标用户会更广，EDUCO-OP希望服务各年龄段的学习者和各类教育内容的生产者。

团队向星球日报介绍，区块链可以帮助EDUCO-OP记录更真实的成绩和学历数据，更安全可靠地保存教育数据以外的个人信息，保护教育内容生产者的版权和收益，促进内容（如讲义、题目）的上传、更新和“去信任”交易，进一步将不同平台上的优质教育内容聚合到自己的生态中，减少用户搜索和选择的时间。

EDUCO-OP平台上的大数据可以分两类。

个人教育数据，包含校内考试和测验成绩、爱好特长、社交媒体倾向，主要利用token经济激励教育机构和社交媒体合作方上传。

内容大数据，包括关于各类职业的相关信息和各院校的升学信息，主要由EDUCO-OP内的专家集团更新，优质内容同样获得token奖励。

两类数据在上链前，都会经过专家集团和算法清洗过滤、“去伪存真” ，并在上链时明确归属权和责任。

在token经济的设定上，EDUCO-OP生态中的用户使用平台的智能合约、咨询服务、分析工具、内容产品，以及机构发布广告等均需支付WEDU（EDUCO-OP的token）。

由于各国教育环境、市场结构不同，EDUCO-OP的市场策略是优先落地能保证专家资源的韩国“主场”。

去年我介绍香港在线辅导APP“Snapask”时曾简单介绍过亚洲培训市场，韩国的补习学生比例约在95%。据韩国教育部和统计厅数据，中小学生平均每年补习费用约307.2万韩元（约2833美元），同年在8000亿元中小学辅导市场规模的中国，人均补习费约5800元（约909美元）。EDUCO-OP计划做深韩国市场后，进入与韩国相似的越南市场，以及用户体量庞大的中国市场。

由于EDUCO-OP的用户涉及学生、教师、学校、教育机构等，EDUCO-OP希望先从教师聘用考试这一环节切入，因为他们既是考生，也是未来的教师，既需要使用平台上的学习材料，也会在不久后生产教育内容。EDUCO-OP希望通过WEDU吸引这部分用户成为EDUCO-OP导师，留在生态中，升级教育内容。之后，EDUCO-OP将与合作方共同开拓用户更多的职业教育和大学升学考试市场。

EDUCO-OP团队中有3位员工和10名教师顾问共同负责市场营销，BD企业合作方，以及社区运维。目前，社区主要通过kakaoTalk（“韩版”微信）、Telegram、Medium、Facebook、Twitter、微博等渠道扩大传播。

团队核心成员有12人，包括5名教育者、法律专家，负责项目运营和企划；5名区块链开发专家，主攻技术；2名队员，负责Educo-op的设计和调研。

负责人Jackie，伯克利大学法律系博士，来自国家机关法治研究院。委员长???（卓永镇）是Heeso考试院创始人兼CEO，前淑明女子大学兼职教授，曾任ST unitas顾问。技术开发组包括：有20余年编程经验的Kirk Nam；10余年IT经历，曾为大型企业开发区块链项目的Peter Kim；有15年IT工程师经历，W3C BlockchainCG成员Steve Kim；有著作权相关经验的网站和应用程序开发者Scott Lee；Evergreen Telecom创始人、Nortel技术开发负责人Seungchul Choi。

事实上，要带动一个国家的教育这么大体量的生态，并非易事。大量信息仍在“纸上”，要想将其全部数据化并上链，成本和用户习惯都会是阻力。

EDUCO-OP的DAPP将按一定顺序逐步开发和上线，给用户适应的过程。板块的上线顺序会是“学习资料共享-档案共享-前途设计-评价”，“资料共享”板块又细分为上传、检索、下载、再生、评价等功能。每个板块的开发周期约在3个月，首个板块预计7月实现。AI和大数据服务部分，EDUCO-OP将联合顾问和合作方共同开发。

在韩国，和EDUCO-OP思路类似的还有教育科技联盟ST unitas。不同在于，ST unitas上的内容主要围绕考试，服务形式为定制化考试咨询，并不涉及终身教育的路径规划或区块链的部分。EDUCO-OP希望以“Steemit+Wikipedia”的形式把更丰富的内容从创建者直接传递给有个性化需求的学习者。

另据介绍，韩国在政策角度鼓励区块链技术，同时为防止炒币投机，更注重私有链的研发。因此韩国的大多团队将精力投放在区块链应用的快速落地上，公有链技术发展相对缓慢。

我是郝方舟，区块链优质项目寻求报道，可加微信nooxika，烦请备注公司+姓名+事由。

7，自适应学习是忽悠还是突破我们和专注其中的公司聊了聊

编者按：本文来自“极客公园”（ID：geekpark），作者：哲铭，36氪经授权转载。

目前，人工智能在教育行业的应用场景，无外乎几种：智能测评、拍照搜题、智能排课、教育机器人、自适应系统。

有的公司选择选择先发力「智能测评」，如中小学在线 1 对 1 辅导品牌掌门 1 对 1 就极其看重课前测评和学生与老师之间的匹配；有的公司选择深挖「智能排课」，如面向 4-12 岁的在线少儿英语小班课产品「魔力耳朵」；还有的公司如「作业盒子」则致力于开发能教育机器人，实现 AI 教师落地。

但在自适应系统这个绕不开的话题上，国内提及的人不少，专攻的却寥寥无几。因为其核心算法的不透明性以及攻克的难度，自适应系统相较于其他几类人工智能在教育行业的落地场景更容易被贴上「忽悠」的标签。2016 年建立于上海和纽约的人工智能学习系统论答（learnta）就是为数不多专注于自适应系统开发的一家。其 CEO 王枫认为，中国是 AI+ 教育最合适的商业市场，因为应试教育是 AI+ 教育最能发挥价值的场景，而这一点的实现还得通过自适应学习（Adaptive Learning）。

在国外，自适应学习并不是个新鲜概念，相反，其是在上世纪七十年代随着人工智能的概念逐渐为人熟知。难怪王枫说，教育里的人工智能就是自适应学习。根据维基百科的解释，自适应学习，也称为自适应教育，是一种教育方法，它使用计算机算法来协调与学习者的交互，并提供定制的资源和学习活动，以满足每个学习者的个性化需求。（Adaptive learning, also known as adaptive teaching, is an educational method which uses computer algorithm to orchestrate the interaction with the learner and deliver customized resources and learning activities to address the unique needs of each learner.）

2008 年成立于美国纽约的 Knewton 是该行业的代表，在 2015 年也曾来到中国并引发了国内对于自适应教育的第一次集中关注，但最终结果却显得有些「水土不服」。极客公园和论答 CEO 王枫聊了聊他眼中的自适应系统，做到自适应需要什么条件，以及 Knewton 失败的原因等问题。

论答 CEO 王枫

真假

Geekpark：能讲讲自适应学习到底指的是什么吗？它与人工智能有什么区别？

王枫：自适应学习不是什么新名词，90 年代初卡耐基梅隆就已经开发出了 Cognitive tutor（认知向导），同时加州大学和纽约大学开发出来的 Alex。其实这两个产品已经比较成熟了，不是什么新产品。当然，产品的发展和许多人工智能领域的算法类似，受制于当时计算机的运算能力。现在这些年下来，自适应学习已经能够成熟开始商业化应用，Knewton 不是第一家做知识性学习的，但是第一家把它做到大规模商业化应用的。对我们算法来说，自适应学习是找到孩子学习问题，推荐下一步学什么，并在最短的时间内，帮助你攻克这个知识点。

其实自适应学习本身就是 AI 在教育里的应用，最早不说 AI，是因为那时候算法非常初级。但是教育里面的 AI 就是自适应学习，当然还有现在大家说的人脸情感识别，这些我就不说了。

Geekpark：现在国内所讲的自适应和真正的自适应有什么区别？

王枫：2015 年初我回国时，国内一些同行零零星星的在讲自适应学习，但当时很多理解都非常不准确。对教育来说，是根据学生实时的学习情况，来不断调整下一步学生要学哪个知识点，或者做什么试题，这叫 Adaptive。

但这里面水在什么地方？Adaptive 简单说来有基于规则和基于算法两种，比如说当一个学生做错了一元二次方程，系统根据提前埋好的点推荐几个一元一次方程的题目，再推几个因式分解题目，这就是基于规则。但不能说这是真正有用的自适应，因为 A 学生可能是一元二次方程不会，B 学生可能是一元一次方程不会，C 学生可能是因式分解不会，而 D 学生可能连小学的乘法快速运算都不会。按照埋点的方式，无法预先知道学生到底是哪个知识点不会。如果按照设定规则的方式，74 个知识点，就得需要设定 2 的 74 次方程的规则（每一道题都有会与不会两种情况）。

换句话说，所谓简单基于规则的自适应，对学习不但没有用，很有可能还会有害，因为学生需要浪费时间去重复学习他可能已经掌握的知识。真正有用的自适应一定是基于算法的，这就基于机器学习，基于 AI 了。

Geekpark：论答现在能做到的自适应是怎样的？

王枫：前面说的 74 个知识点，论答只需要用 8 道题就能检测 74 个知识点，有 66 个知识点是不用出题就可以判断学生的掌握情况。但可能还不止，因为一些知识点下面可能会有很多道题。

学生每做完一道题，下一道题在哪个知识点上给他出题，我们没有任何人知道。论答的系统就像一个黑匣子，但本质上就像一个名师一样。一个名师来测试整个中考代数，可能也只需要 5 至 8 道题。因为他有多年的教育经验来不停地判断每道题之间的关联性，他大脑中的判断是个非常复杂的过程。对于机器而言，每做完一道题系统都在不断更新，判断你在每一个知识点上面掌握的可能性。

Geekpark：如何判定这个黑匣子中的算法就是有效的？

王枫：首先可以通过直观感受，多做几套测试来看看效果，看到底是不是靠谱，我们机器得出来的判断和作为一个好老师的判断，或者你对自己理解的判断是否一致，这是第一点。比如在实数运算这一节，我全是乱点的答案，但蒙对了 3 个，可是系统对我的判定是掌握了 0 个知识点。有意思的是实数加法法则与运算率这个知识点，相关的两道题我都猜对了，这种概率已经是 25%×25% 了，不过通过相关的算法，机器最后还是认定我没有掌握这个知识点。

从严谨的实证研究来说，我们完成了中国有关自适应学习第一个严谨的实证研究，研究结果发表在全球顶级的研究杂志《交互学习》研究杂志 2018 年第一期上面。在这个实验中，与一个主流学习系统相比，我们的学习效果显然更好，我们的学习效率是在它的 3-28 倍之间。

Geekpark：为什么论答能做到通过 8 道题测评 74 个知识点？这背后的开发流程是怎样的？

王枫：我从 2015 年初回国开始，就在开发这个系统。一直到今年 5 月份才觉得系统基本打磨成熟，开始输出。算法的研发团队是纽约那边做数据科学相关的高端人材。首席数据科学家马镇筠博士在那儿负责，他是浙大数学系本科，弗吉尼亚大学统计学博士，他负责开发我们的核心算法。

这件事本质上是一个庞大的系统工程，算法开发、知识图谱设计、以及到最后相匹配的练习题、讲义的生产等都是非常复杂的过程。拿 6-9 年级系统中的数学测试题来说，我们专业的题目研发团队通过对知识点的拆解原创开发了十几万道题。开发出题目后还需要用人工打标签，每一道题从开发到入库，中间有几十道工序，有很多个标签要打。只有这样算法引擎才知道，每个知识点后面有哪些题，每个题后面的属性、难度、区分度以及与学生做题之前的知识掌握程度等。入库后算法会不断根据学生的使用情况调整这些题目的属性。

前景

Geekpark：自适应系统能解决教育市场中的什么痛点？

王枫：像论答这样的自适应系统，可以从根本上解决优秀老师供给的问题。这也是整个教育产业最核心的价值。在中国，不管是培训机构还是公立学校，最缺是优秀老师。像新东方跟学而思这样 200 亿美金的大公司，加起来所占的市场份额也不到 12%。为什么？因为他们根本没有那么多优秀的老师。论答现在可以做到让一个没有任何教学经验的兼职大学生，只需要 3-6 小时在线微信群培训，再加上我们人工智能系统，就能达到一个优秀老师的教学水平。

Geekpark：论答为什么能解决优秀老师的供给问题？

王枫：因为一个名师的必杀技 70% 都能被我们的系统替代掉，我们已经完全可以去做课堂。一个好老师其实有两种职能是机器难替以代的，第一是看场子即是说保障课堂秩序，第二是精准定位，即是说能够一步一步的把一道题拆开，让学生去思考到底是哪里不会。现在论答已经能够赋予普通老师第二种功能，所以通过短暂的培训就能让普通老师成为名师。

Geekpark：都知道 Knewton 是这个领域的领先者，为什么 Knewton 在中国没先跑出来？

王枫：自适应学习引擎是最核心的，但光有引擎是不够的。Knewton 吃了亏，以前全部都做，后面只做引擎。但是光有引擎，没有相匹配的内容和系统，最终的结果就没法保证。除此以外，中国的学科体系和美国的也不一样，所以在美国适用的那些经验，到中国就搞不定了。

对我们来说，除了引擎外还有一个庞大的学习系统，包括教师、学生以及相应的备课系统，甚至包括相应在线直播平台，以及相匹配的课程内容。这里面是一个完整的人工智能学习系统，而且我们还是开放式平台，任何老师可以在里面添加任何形式的教学内容，任何机构、任何学校都可以，是真正开放式平台。

Geekpark：中国的教育场景有什么不同特点？

王枫：应试教育是 AI+ 教育，最能发挥价值的场景。而全球最大的应试教育市场在哪儿？就在中国。所以对于 AI+ 教育公司来说，中国是最合适的商业市场。

为什么 AI 最有用的应用场景是应试教育呢？简单来说，AI 要能够判断，需要量化，必须有数据。像人脸识别、表情也不是说没有用，但是对于机器而言，要能最大发挥价值，还是要能够最大限度量化，而且必须要明确测量的目标。从应试教育来说，中国家长从初中开始，只有一个诉求——提分，考一个好的高中，然后考一个好的大学，通过自适应系统能够很好的实现家长的这些诉求，在这方面机器的确能够发挥巨大的价值。

Geekpark：现在的商业模式是怎样的？

王枫：B2B2C 的模式。我们 5 月份开始向 B 端学校，还有培训机构输出，现在已经有几十所学校使用了。我认为 3-5 年之内，论答的系统至少成为整个中国培训产业的标配，而且对中国绝大部分中小学来说，他们会发现论答系统，对他们学校的教学来说，也都是极其关键的。