传统测评四缺陷 典型如霍兰德、MBTI等

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  本土化弱

  采用国外相对通用测评模型及样本数据，直接迁移到国内使用，缺乏本土性适应环节以及同时需兼顾学龄阶段的适应性场景要求。

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  主观干预

  多采用文字题形式，题型常限于选择题。基于选项内容易推测相应的测评评判结果，导致用户在测评时常进行主观干预，测评结果有失客观性。

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  样本效率低

  以选择题为主要题型的测评方式，测评结果只记录勾选内容，用户测评过程搜集数据单一固定，缺乏数据维度丰富度及完整性，没有可深度挖掘空间。

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  算法写死

  写死算法和参数，仅基于选项组合映射指标不同结果，固定尺度测量动态变化个体特征不合理，累积测评数据无法对促进测评系统的迭代,系统不具备进化能力。

学能测评四大优势

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  游戏化保客观

  通过游戏化、场景化的设定精准 捕捉用户神经系统的真实反应， 行为轨迹，从操作时间、结果、 轨迹等客观评估；避免文字题 常见的 主观干预影响。

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  超强拟合能力

  超过54个维度全方位 分析自我 同时，在多重拆解下，可以拟 合出完全个性化的个体特征 体现。

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  AI自适应与生态进化

  捕捉单个用户操作行为产生的 海量数据，配合样本量的叠加， 运用机器学习，在基础测试远超 传统测评产品前提下，自优化算 法参数，实时监测校准，保证测 评结果更加精准可依赖，持续进 化、动态生长；并实现区域/年龄 /性别的自适应动态常模能力， 解决传统测评量表的整体固化问 题。

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  系统性教育闭环

  ①报告的扩展性，上百份报告延伸； ②不仅有测评，还有解读培训，学 习配方，督导跟进等链条，充分形 成教育服务闭环的系统完整性 （技术、师资、管理）

FAI配方系统是建立在学能测评与咨询校验基础上，为学生搭建的一套个性化学习管理的支撑体系，包括学习管理配方、能力训练配方、生涯动力配方、学科资源配方、升学路配 方等五大配方体系。

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  学习指导

  1、数学提分、语文提分、英语提分、 物理提分、化学提分方案；

  2、报班指导、考试指导、课程规划；

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  升学规划

  新高考选科、文理分科、综合素质 评价规划、自主招生规划、志愿填 报报告

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  心理疏导

  沉迷网络、谈恋爱影响学习、不想上 学考试焦虑、社交恐惧、厌学、焦虑 （考前焦虑） 、强迫 、挫败感强 、 逆反心理 、孤独 、羞怯心理 、过分 依赖、霸凌他人、意志薄弱、性意识 困扰、异性恐惧

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  生涯规划

  学业规划、职业规划、升学整体规划

校园方案报告

综合潜能报告、黑马报告（分学科）、综合选科报告等。需结合基础测评报告使用。