Plateforme ouverte AI de Good Future

Qu’est-ce que la plateforme ouverte AI de Good Future ?

La plateforme ouverte AI de Good Future propose aux établissements éducatifs et aux développeurs des algorithmes, des API et des solutions pour les scénarios éducatifs.

La plateforme est gérée par Beijing Century Good Future Education Technology Co., Ltd. et couvre le texte, la voix, l’image ainsi que l’analyse pédagogique.

Aperçu des capacités d’ouverture

Grand modèle à neuf chapitres

Le grand modèle à neuf chapitres est axé sur des algorithmes de résolution et d’explication de problèmes mathématiques, destiné aux contextes de recherche en éducation et d’apprentissage.

• Aide à résoudre des problèmes mathématiques.
• Générer un processus d’explication destiné aux apprenants.
• Peut être testé via l’entrée d’expérience indépendante.
• Les preuves et calculs complexes nécessitent une vérification manuelle.
• On ne peut pas remplacer directement le jugement pédagogique de l’enseignant.

Éducation OCR

L’OCR éducatif est conçu pour les livres, les devoirs et les examens, afin de reconnaître le texte, les formules, les tableaux et la structure dans une page.

• Prend en charge la reconnaissance des caractères imprimés et manuscrits.
• Extraction des formules et du contenu des tableaux.
• Analyser la position des graphiques, des titres et du texte.
• Séparation automatique des questions dans le questionnaire.
• Identifier les traces de correction et aider à l’analyse.
• Les images floues et les formules complexes nécessitent une vérification manuelle.

Recherche de questions par photo et correction

La fonction de recherche par photo permet d’identifier la question et de la relier à la banque de questions, pour afficher une analyse, des vidéos explicatives, des questions similaires ainsi que les concepts associés.

• Idéal pour créer des produits d’aide à l’apprentissage et aux devoirs.
• La correction orale vise les exercices de calcul pour l’école primaire.
• La portée de la base de questions affecte l’efficacité du rappel.
• Les questions similaires ne sont pas nécessairement identiques à la question originale.
• Les réponses et les explications doivent conserver le processus de vérification par l’enseignant.

Reconnaissance et évaluation de la parole

La plateforme offre des fonctionnalités de transcription vocale, de reconnaissance en temps réel, de synthèse vocale ainsi que d’évaluation du langage parlé en chinois et en anglais.

• Soutien à la transcription de fichiers audio.
• Prend en charge la reconnaissance vocale en temps réel et pour les phrases courtes.
• Fournit une synthèse vocale universelle et personnalisée.
• Évaluer la prononciation du mandarin et de l’anglais.
• Prend en charge l’évaluation de la mémorisation de poèmes pour enfants.
• L’accent et les différences d’équipement peuvent affecter le score.

Qualité de l’enseignement et analyse des cours

Le plan de gestion de l’enseignement extrait des indicateurs à partir des questions-réponses en classe, de la voix, des gestes et du déroulement de la leçon.

• Les cours en direct permettent de recevoir des retours interactifs en temps réel.
• L’analyse des cours aide à la préparation et au perfectionnement des leçons.
• L’évaluation de la qualité de l’enseignement produit des indicateurs multidimensionnels.
• La modération du contenu couvre le texte, les images ainsi que l’audio et la vidéo.
• La détection d’anomalies en classe doit éviter une surveillance excessive.
• Les indicateurs automatiques ne peuvent pas remplacer une évaluation pédagogique complète.

Guide d'utilisation de la plateforme ouverte AI de Good Future

1. Inscrivez-vous et connectez-vous à votre compte sur la plateforme ouverte.
2. Accédez à la console pour créer une application.
3. Sélectionnez la capacité d’IA éducative à appeler.
4. Voir le document de demande correspondant à la capacité.
5. Obtenir la signature de l’application et les paramètres d’authentification.
6. Créer une requête dans l’environnement de test.
7. Sélectionnez le protocole HTTP ou WebSocket.
8. Téléversez des données de test conformes et minimales.
9. Gérer les réponses de succès, d’échec et de limitation du débit.
10. Ajouter un processus de vérification manuelle pour les résultats.
11. Demander la production de services concurrentiels et commerciaux.
12. Surveiller le taux d’erreurs et la sécurité des données une fois en ligne.

Protocole API et authentification

• Les interfaces conventionnelles prennent en charge HTTP et HTTPS.
• Les capacités en temps réel peuvent utiliser WS ou WSS.
• La limite de taille d’un message WebSocket est de 64 KB.
• La signature d’application est utilisée pour demander la vérification de l’identité.
• La clé ne peut pas être écrite dans l’interface frontend du navigateur.
• L’environnement de production doit être rotatif et les permissions des clés doivent être restreintes.

Prix et quota d’utilisation

Le site officiel propose actuellement une inscription et un accès gratuit, mais ne divulgue pas de tableau uniforme des quotas gratuits et des tarifs pour les dépassements.

Les informations ci-dessus ont été vérifiées le 30 août 2026 ; les quotas, les prix unitaires, la concurrence et la portée des services sont soumis à la console ou au contrat.

Ensembles de données et systèmes de connaissances

La plateforme met à disposition des ensembles de données éducatives et un système de tags pour les concepts de mathématiques primaires, afin de faciliter la recherche et le développement de produits.

• Vérifiez les conditions d'utilisation des données avant de télécharger.
• Faire la distinction entre téléchargement public et demande d’obtention.
• Vérifier si l'utilisation commerciale est autorisée.
• Les données anonymisées ne doivent pas être réidentifiées.
• Il reste nécessaire d’évaluer la déviation des résultats de l’entraînement.
• En publiant le modèle, enregistrer la version de la source des données.

GitHub et les frontières du logiciel open source

L’organisation technique officielle de Good Future a rendu publics certains projets, parmi lesquels se trouve le modèle chinois pré-entraîné pour le secteur de l’éducation, Edu-BERT.

• Chaque entrepôt est utilisé conformément à sa propre licence.
• Un modèle open source n’est pas équivalent à une plateforme open source.
• Le grand modèle de neuf chapitres ne peut donc pas être qualifié de logiciel open source.
• Les licences des ensembles de données et les licences du code doivent être vérifiées séparément.
• Un entrepôt tiers portant le même nom ne représente pas officiellement Good Future.

Confidentialité et protection des mineurs

L’interface éducative peut gérer des devoirs, des sons, des photos et des données de classe, qui peuvent contenir des informations sur des mineurs.

• Ne collectez que les données nécessaires à la réalisation de la fonction.
• Obtenir l’accord du tuteur conformément aux exigences légales.
• Ne utilisez pas de données réelles d’étudiants pour déboguer l’interface.
• Supprimez les noms, les numéros d’étudiant et autres identifiants avant le téléchargement.
• Restreindre les droits des enseignants, des développeurs et des fournisseurs.
• Définir une date d’expiration et un mécanisme de suppression.

Précision et risques pédagogiques

• Les réponses mathématiques peuvent contenir des erreurs de raisonnement ou de calcul.
• L’OCR peut omettre des mots, commettre des erreurs de transcription ou mal délimiter les questions.
• La note de l’évaluation orale peut être influencée par l’accent et le matériel.
• Les indicateurs en classe ne permettent pas de refléter pleinement la qualité de l’enseignement.
• La modération du contenu peut entraîner des erreurs de jugement et des omissions.
• Les décisions à fort impact doivent être confirmées par l’enseignant.

À qui s’adresse-t-il

• Équipe de produits et de technologies pour le développement d’applications éducatives.
• Écoles et institutions ayant besoin de la numérisation des devoirs.
• Développeurs de produits d’apprentissage du langage parlé.
• Équipe de recherche sur les grands modèles éducatifs.
• Des gestionnaires ayant besoin d’analyse des cours et de l’enseignement.
• Équipe projet chargée de la mise étiquette des données éducatives.

Avantages du produit

• Les capacités sont conçues pour des scénarios éducatifs réels.
• Couvre l’OCR, la reconnaissance vocale, la vision et l’analyse pédagogique.
• Fournit des documents API et un accès via la console.
• Prend en charge les protocoles d’appel en temps réel et hors temps réel.
• Disposer de jeux de données éducatifs et de ressources de systèmes de connaissances.
• Fournir des solutions sectorielles et des conseils en collaboration.

Restrictions d'utilisation et précautions

• Les prix publics unifiés et les quotas ne sont pas encore complets.
• Certaines capacités nécessitent une demande pour leur utilisation en production.
• Les résultats du modèle ne peuvent pas remplacer le jugement de l’enseignant.
• Les données des étudiants et des cours doivent être strictement protégées.
• Un seul dépôt open source ne signifie pas que la plateforme est open source.
• Les tests de charge et de conformité doivent être achevés avant le lancement.

Questions fréquentes

Quelles capacités offre la plateforme ouverte AI de Good Future ?

Il comprend principalement les grands modèles éducatifs, l’OCR, la recherche de questions par photo, l’évaluation vocale, l’analyse en classe et la modération du contenu.

La plateforme ouverte AI de Good Future peut-elle être utilisée gratuitement ?

Le site officiel propose une inscription gratuite et un accès d’essai ; les montants spécifiques et les frais supplémentaires sont à vérifier en temps réel sur la page de la console.

Comment les développeurs appellent-ils l’API de la plateforme ?

Après l’inscription, créez une application, sélectionnez les capacités, obtenez les paramètres d’authentification de signature, puis envoyez une requête en suivant la documentation de l’interface correspondante.

Quels protocoles d’interface la plateforme prend-elle en charge ?

Il prend en charge HTTP et HTTPS, ainsi que WS et WSS. Pour les requêtes WebSocket, veuillez faire attention à la limite de taille de message de 64 KB.

À quoi sert principalement le grand modèle de neuf chapitres ?

Il se concentre sur la résolution et l’explication des problèmes mathématiques, s’adressant aux contextes de recherche en éducation et d’apprentissage, les résultats devant néanmoins faire l’objet d’une vérification manuelle.

La plateforme ouverte AI de Good Future est-elle un projet open source ?

La plateforme elle-même ne peut pas être considérée comme open source, seuls certains projets et ressources indépendants tels qu’Edu-BERT ont été rendus publics par les développeurs.

Quelles préoccupations en matière de confidentialité faut-il prendre en compte lors de l’appel de l’API éducative ?

Il convient de minimiser la collecte des données des étudiants, d’obtenir les autorisations nécessaires, et de mettre en œuvre le déidentification, le contrôle des accès ainsi que la suppression périodique.