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關於 SpeakLift

讓 AI 真正理解你如何學習英語。

SpeakLift AI 正在構建新一代 AI 英語學習與教學平台。我們希望 AI 不只是回答問題,而是能夠理解學習者的能力、錯誤、習慣與目標;幫助學生持續學習,也幫助教師更高效地設計、評估和改進課程。

給學生給教師給學校

為什麼我們做 SpeakLift?

英語學習真正困難的地方,並不只是「沒有足夠的內容」。

  • 我現在應該學什麼?
  • 我哪裏真正薄弱?
  • 學過的東西為什麼還是不會用?
  • 教師怎樣根據學生的實際情況進行教學?

傳統的學習系統通常把學生當成一個「分數」。

SpeakLift 希望把學生看成一個持續變化的學習模型。

也就是:

  1. 1學習
  2. 2練習
  3. 3評估
  4. 4理解你的問題
  5. 5形成學習記憶
  6. 6調整下一次學習
  7. 7繼續學習

我們的信念

AI 應該理解學習者,而不只是回答問題

好的 AI 教練應該記得你學過什麼、犯過什麼錯誤、在哪些地方反覆遇到困難。

學習應該從「內容中心」走向「學習者中心」

不是給每個人更多內容,而是幫助每個人找到下一步最值得學習的內容。

評估不應該只是一個分數

評估的價值不只是告訴你「你得了多少分」,更重要的是告訴你:為什麼、哪裏、如何改善。

教師不會被 AI 取代,但教師會被更好的工具增強

SpeakLift 的目標不是替代教師,而是減少重複性的備課、出題、分析工作,讓教師把更多時間放回教學本身。

一個平台,兩種體驗

Learn 與 Studio 屬於同一套系統——共享 Content、Assessment 與 Memory,而不是兩款互不相干的產品。

SpeakLift Learn

For Learners — AI 英語教練幫助學生:

  • 發現自己的弱項
  • 建立學習記憶
  • 練習閱讀、口語、詞彙等技能
  • 獲得持續反饋
  • 根據實際表現獲得下一步學習任務

SpeakLift Studio

For Teachers — AI 教學工作台幫助教師:

  • 分析真實英語內容
  • 調整文章難度
  • 生成閱讀材料
  • 自動生成題目
  • 生成詞彙、口語、寫作任務
  • 審閱和發布教材
  • 根據學生結果繼續改進課程

一個不斷學習的 AI 教育引擎

SpeakLift 將 Content Intelligence、Assessment、Learning Memory 與 Personalization 連在一起。

Content Intelligence

理解文本在訓練什麼技能、難度真正落在哪裏。

Assessment

評估不只給出分數,還說明為什麼、哪裏、如何改善。

Learning Memory

記住學過什麼、錯過什麼,以及哪些困難反覆出現。

Personalization

把這些記憶變成下一步最值得做的學習任務。

  1. Content
  2. Content Intelligence
  3. Learning
  4. Practice
  5. Assessment
  6. Learning Memory
  7. Weakness Detection
  8. Personalised Tasks
  9. Again

Every interaction helps SpeakLift understand the learner better.

超越分數:理解學習者

每一個學習者都有自己的 English DNA。SpeakLift 不只記錄考試成績,而是逐漸理解一個學習者在以下方面的能力、習慣和變化。

VocabularyGrammarPronunciationFluencyExpressionWritingComprehension

Your progress is more than a score.

從 HKDSE 開始,面向更廣泛的英語學習

SpeakLift 最初聚焦香港學生和 HKDSE 英語學習。

高質量的 AI 英語學習,必須真正理解課程、考試要求和學習場景。

因此,我們首先深入 HKDSE 的:

Reading
Writing
Listening
Speaking

再逐步擴展到:

  1. IELTS
  2. TOEFL
  3. Everyday English

從一個高要求、強場景的考試體系開始,建立真正理解英語學習的 AI 引擎——而不是一個普通 AI 英語 App,順便做 DSE。

我們的方向

我們希望建立一個真正理解學習過程的 AI 教育系統。

未來,SpeakLift 希望讓 AI 能夠:

  1. 理解學習者
  2. 理解內容
  3. 理解課程
  4. 理解評估
  5. 理解教學

最終形成持續閉環:

Learning → Teaching → Assessment → Memory

Learn smarter. Teach better.

讓每一次學習都有記憶,讓每一次教學都有依據。

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