⑴天学网客户端专业版是一个非常专业非常实用的线上教学软件，这个线上教育教学软件能为用户提供非常专业且十分丰富的教育资源，可以满足用户多样化的使用诉求，除此之外，天学网客户端专业版还为用户提供了百郎英语，可以为用户提供专业且丰富的听力资源，可以有效提升学生的听力水平，除此之外，这个软件还能为用户提供数学微课视频加血资源，让用户在家也能随时进行各种教育学习!该软件还有很多软件优势等您下载后使用体验!
⑵天学网的登录步骤如下：
⑶打开天学网的官方网站或官方App。
⑷点击“登录”按钮。
⑸输入用户名和密码。
⑹点击“登录”即完成登录过程。
⑺确保输入的用户名和密码正确。
⑻保护好个人账号和密码，避免泄露给他人。
⑼如果忘记密码，可以通过找回密码功能重置密码。
⑽天学网的退款流程相对复杂，用户需要按照以下步骤进行操作：
⑾首先，用户需要登录天学网的官方网站或APP，进入个人账户页面。在账户页面中，用户可以找到购买课程的订单信息。接下来，用户需要仔细阅读天学网的退款政策，了解退款的具体条件和流程。根据天学网的退款政策，用户可以选择在线申请退款或者通过客服进行申请。
⑿登录天学网账户，进入个人中心。
⒀在个人中心找到“我的订单”或“已购买课程”选项，查看所有订单信息。
⒁选择需要退款的订单，点击“申请退款”按钮。
⒂填写退款申请表，提供相关信息，如订单号退款原因等。
⒃提交申请后，等待天学网的审核和处理。
⒄在申请退款时，用户需要注意以下几点：
⒅确保提供准确的订单信息和联系方式，以便天学网能够及时联系用户。
⒆仔细阅读退款政策，了解退款的具体条件和限制。
⒇如果遇到退款困难，可以通过黑猫消费者服务平台进行投诉，提供相关证据和投诉内容。
⒈如果遇到退款困难，用户可以采取以下措施：
⒉通过天学网的客服电话或在线客服进行咨询和投诉。
⒊在黑猫消费者服务平台进行投诉，提供详细的投诉内容和证据。
⒋如果投诉无果，可以考虑通过法律途径解决纠纷。
⒌通过以上步骤和注意事项，用户可以更好地了解天学网的退款流程，并在遇到问题时采取适当的措施解决。
⒍教师可以组织随堂听力测试，学生完成后系统自动批改，即时生成详细的班级成绩分析报告。根据分析报告，教师能够清楚地了解学生的薄弱点。这在很大程度上减轻了教师的负担，有利于进行分层和针对性教学，提高教学效率和质量。
⒎学生可以随时随地做练习和测试，智能化的学习体验，让学生在轻松的氛围中学到知识，能够激发学生的学习兴趣，充分利用碎片化时间，提高学习效率。
⒏为了方便教师使用，让课堂教学更加便捷，天学网云校园配套的学习PAD特别增加了无线投影功能，教师在讲解题目时，可将教学PAD里的内容投影到大屏幕上，进行逐题单句定点播放和针对性讲解，使课堂教学更加生动直观。
⒐此外，天学网电脑版的云校园还拥有业内一流水准的英语口语测评软件，学生可在PC和PAD上练习口语，题目内容紧贴高考，模拟真实考试流程，学生可以提前适应高考环境。
⒑另外，口语测评还具有自动评分功能，学生能够精准定位问题和薄弱项，以此对症下药，有效提高学习成绩。
⒒天学网PC客户端，满足个性化训练需求
⒓支持人机交互智能实时评分在线训练学习数据智能分析生词本错题本等多种功能，让学生享受智能化个性化学习体验，助力英语学习提效提能。
⒔【听力培优】【智能听力特训】
⒕通过微技能专项训练，夯实听说知识体系，针对不同话题不同模式，进行智能训练。还可实时匹配并智能推送相应能力级别的题目，全程监测和记录学生的答题数据和能力进阶变化。
⒖学生进行过程诊断训练，系统自动生成雷达图和学习建议。定期进行模拟练习，与高考听说题型一致，套题难度分级，可选择与能力匹配的套题进行训练。
⒗涵盖励志亲情成长搞笑等八类主题，精选原汁原味适合中学生的英语短视频素材，让学生以趣味配音的形式轻松开口表达，强化口语能力，提升学生学习兴趣。
⒘天学英语将人工智能大数据与英语教学深度融合，按照国家新课标，对学生英语听说读写开展个性化精准训练，自动采集学情数据，让学生享受智能化个性化学习体验。
⒙智能作业与考试
⒚基于人工智能与大数据技术，对教学行为与学情数据进行收集分析和反馈，实现针对性教育和个性化学习。
⒛学科智能教室与线上分层教学
①有效解决学校开展选课走班分层教学过程中的痛点。
②人工智能教育与实践
③通过以学生主动实践为中心的人工智能课程体系设计，基于业界最前沿的工程项目以及挑战竞赛活动，带领学生深入理解人工智能理论知识，掌握常用算法和工具，训练科学思维，激发创造热情，培养人工智能时代的创新型人才。
④大学英语智能教学
⑤iSmart是高教社与天学网共同研发的大学英语智能教学平台，它倡导“以学习为中心”的教学理念，致力于打造基于课堂教学和在线课程学习的混合式外语教学新生态，天学网提供智能平台技术与产品研发运营与运维服务。
⑥基于教学法创新的校本课程设计，对标新课程标准核心素养与测评标准，教与学的行为数据化，持续迭代优化。