教育数字化的最后一道瓶颈
批卷依然依赖繁重的人力，制约了教学效率。
教师 70% 的时间被批改吞噬
老师被迫成为“批改机器”，无法专注教学。
手写公式识别精度低
通用 OCR 难以处理复杂的理科公式与手写连笔。
数据无法形成闭环
批改后的分数只是数字，缺乏深度的知识点关联。
攻克 AI 识别盲区
UniTeach 通过垂直领域微调，实现了工业级的识别精度。
全科高精识别
深度优化数学公式、化学符号，准确率领先。
隐私数据安全
支持完全本地离线部署，学生信息不出校。
部署成本低
无需昂贵硬件，纯软件方案，降低 AI 门槛。
支持自训练
支持雅思、作文等垂直场景的 OCR 微调。
利用导数研究不等式问题
Exam ID: 2024-MATH-FINAL-01
令 g(x) = x - 1 - ln x
g'(x) = 1 - 1/x = (x-1)/x
当 x > 1 时, g'(x) > 0
∴ g(x) 在 (1, +∞) 单调递增
解：令 u = x, dv = e^x dx
du = dx, v = e^x
∴ ∫ x e^x dx = x e^x - ∫ e^x dx
= x e^x - e^x + C
AI Insight Engine
准确求出切线斜率，并在 x=e 处正确计算导数值。逻辑清晰，步骤完整。
虽然结论正确，但 "单调递增" 推导过程缺乏关键步骤。建议补充 g(1)=0 的验证。
全学科、全题型
深度智能覆盖
智能路由引擎自动分发任务，实现对纸质作业、PDF、图片数据的统一处理。全面覆盖核心学科，自动生成结构化教学资产。
全链路 AI 赋能体系
从高精识别到深度诊断，UniTeach 打造完整的智能教学闭环。
全学科智能识别
覆盖数学、语文、理综等全学科。支持计算、证明、作图等全题型。
物理级数据安全
支持完全离线部署，学生作业与个人信息全量本地化，从物理层面杜绝泄露。
多维学情诊断
自动生成班级、个人多维诊断报告，关联知识点图谱，让教学有的放矢。
批卷可控，分析可期
高可控批卷
- 判分依据可追溯
- 支持人工复核
- 拒绝“黑箱评分”
学情分析
- 多维度对比
- 知识点掌握度
- 教学改进建议
教学资产
- 模板库沉淀
- 题型库积累
- 成长曲线追踪
灵活的合作模式
源代码开放，安全自主可控。支持多种部署与定制模式，满足不同规模教学机构需求。
增值定制服务
解放老师 专注教学
UniTeach 致力于通过 AI 技术，将教师从繁重的重复性批改工作中解放出来。 让老师有更多精力关注学生的个性化成长，实现真正的因材施教，打造更具温度的智能课堂。