多模态测评
脑电、行为、量表与学习表现协同采集
阅脑科技
市级教育治理学校成长服务家庭协同支持学生个性成长设备、数据与服务不再分散。每一次评估、训练和反馈,都沉淀为可以持续理解孩子的成长证据。
脑电、行为、量表与学习表现协同采集
识别优势、状态变化与需要关注的信号
形成可解释、可更新的学生数字画像
匹配专注力、认知与情绪支持方案
教师、家长与专业人员共享行动建议
以阶段数据验证训练变化与成长趋势
将个体服务转化为教育资源配置依据
向上服务区域教育治理,向下连接学生成长全过程,横向协同学校、家庭、专业机构、科研伙伴与设备空间。

每个端口拥有自己的数据视角、工作任务和决策工具,又通过同一套成长数据标准实现安全协同。
统览各区县覆盖、重点趋势、服务质量与资源配置,形成跨区域治理视角。

选择一个角色进入深度演示,从发现问题到形成行动与报告,每一步都可操作、可追踪。
区域趋势 → 区县下钻 → 学校分析 → AI建议 → 任务派发 → 领导报告
进入治理演示 →学校画像 → 班级趋势 → 学生提醒 → 人工复核 → 家校协同 → 阶段复测
进入学校演示 →首次测评 → 成长画像 → 训练方案 → 8周训练 → 效果对比 → 成长报告
进入成长演示 →
不是给孩子贴标签,而是帮助教师与家长更早看见变化、更准确提供支持。
AI建议:保持每周3次专注力训练;课堂任务采用15分钟分段;两周后复测持续注意指标。
轻量化采集 · 专注状态 · 训练对比
查看应用场景 →专业采集 · 科研协同 · 多维分析
查看应用场景 →沉浸任务 · 即时反馈 · 过程记录
查看应用场景 →状态调节 · 个性方案 · 效果追踪
查看应用场景 →不是单点工具的堆叠,而是“测评—分析—训练—协同—治理—科研”六条产品线共享同一数据底座。


预警不是终点。系统将数据转化为任务,将任务连接到教师、家长和训练方案,再持续验证效果。
以脱敏、汇总的数据支持资源配置、趋势研判与服务评估,让教育治理更及时、更有依据。
所有预警均需由学校专业人员复核;本页为产品功能与模拟数据演示。
以真实工作逻辑呈现教育局、学校、教师、家庭和学生如何使用平台。以下图片为场景示意,不对应特定真实单位或个人。






这一屏用于回答专家、学校与教育管理部门最关心的问题:谁来做、如何做、数据如何保护、效果如何验证。
展示首席专家、顾问委员会、合作高校、联合课题及学术成果。
正式版补充可核验名单展示软著、专利、算法能力、设备资质、平台架构与接口标准。
正式版补充证书编号知情授权、最小采集、分级权限、数据脱敏、人工复核、安全审计与本地部署。
产品设计已覆盖展示真实试点范围、服务周期、样本口径、阶段成果和合作单位反馈。
正式版补充真实项目数据以标准化产品为底座,以专业服务为连接,以可信数据为长期价值。
建立标准空间与服务闭环
多校协同与区域数据汇总
形成资源配置与治理能力
产品、服务与标准规模化
构建可信成长AI服务网络
业务链路演示