El entorno de aprendizaje en línea debe admitir la escritura a mano de expresiones matemáticas y reconocer con precisión las expresiones matemáticas escritas a mano ingresadas. Para ello, la información relacionada con las expresiones debe ser totalmente utilizada en los entornos de aprendizaje en línea. Sin embargo, los modelos de reconocimiento de expresiones matemáticas escritas a mano preexistentes principalmente utilizan la forma de los símbolos matemáticos escritos a mano, lo que limita a los modelos para mejorar la precisión de reconocimiento de un símbolo vagamente representado. Por lo tanto, en este documento se propone un modelo de corrección asistida por contexto (CAC) que ajusta una salida de reconocimiento de símbolos matemáticos escritos a mano (HMS) al utilizar información adicional relacionada con el HMS en un sistema de aprendizaje en línea. El modelo CAC recopila datos contextuales de aprendizaje asociados con el HMS y los convierte en información contextual de aprendizaje. A continuación, la información contextual es reconocida a través de inteligencia artificial para ajustar la salida de reconocimiento del HMS. Finalmente, el modelo CAC es entrenado y probado utilizando un conjunto de datos similar al de una situación de aprendizaje real. Los resultados del experimento muestran que la precisión de reconocimiento de símbolos matemáticos escritos a mano se mejora al utilizar el modelo CAC.