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7月8日，以“智聯(lián)世界·眾智成城”為主題的2021世界人工智能大會(huì)于上海世博中心開幕。在備受關(guān)注的AI賦能教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型論壇上，高木學(xué)習(xí)與華師大共建的三維智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)正式發(fā)布！

以下是《三維智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)》發(fā)布現(xiàn)場的直播視頻：視頻中為現(xiàn)場數(shù)百位專家領(lǐng)導(dǎo)及線上數(shù)以萬計(jì)的聽眾呈現(xiàn)了系統(tǒng)實(shí)際應(yīng)用的震撼的全局?jǐn)?shù)據(jù)、科學(xué)的局部數(shù)據(jù)及精準(zhǔn)的個(gè)體數(shù)據(jù)。

01、全局?jǐn)?shù)據(jù)

從全局?jǐn)?shù)據(jù)看板可以看到，目前平臺上的總學(xué)生數(shù)169萬人，每一位學(xué)生完成一次學(xué)習(xí)任務(wù)，無論是AI課程還是個(gè)性化作業(yè)，系統(tǒng)都會(huì)自動(dòng)采集到學(xué)生行為數(shù)據(jù)。

目前已經(jīng)完成了130020545次，同時(shí)該數(shù)據(jù)還在實(shí)時(shí)變化，不斷增加中。

（企業(yè)供圖，下同）

專家現(xiàn)場舉例：針對全網(wǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，發(fā)現(xiàn)全網(wǎng)所有七年級同學(xué)薄弱環(huán)節(jié)集中在平面幾何，尤其是“點(diǎn)到直線的距離”，“垂徑定理推論”等這幾個(gè)知識點(diǎn)。但是同樣是薄弱環(huán)節(jié)，也有不同的分布規(guī)律，比如“點(diǎn)到直線的距離”符合正態(tài)分布，比較符合教學(xué)專家的預(yù)期，但“垂徑定理”則體現(xiàn)兩極分化的情況，所以這個(gè)知識在教法上需要更加循序漸進(jìn)的引導(dǎo)，來幫助學(xué)生理解。

02、局部數(shù)據(jù)

如果全局?jǐn)?shù)據(jù)能掌握整個(gè)區(qū)域內(nèi)的教育質(zhì)量水平，那么局部數(shù)據(jù)則精確到了一所學(xué)校、一個(gè)年級、一個(gè)班級的學(xué)習(xí)情況。

專家現(xiàn)場舉例：基于知識圖譜，我們調(diào)用編號為12569班級的學(xué)生通過三維智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成果。從數(shù)據(jù)中可以看到，大部分學(xué)生知識偏綠色，但也存在極個(gè)別同學(xué)知識偏紅色。綠色代表學(xué)得不錯(cuò)，越偏紅色說明學(xué)得越不好。系統(tǒng)會(huì)判斷知識之間的關(guān)系和學(xué)生掌握度分布情況，這個(gè)時(shí)候授課教師就可以提供不同的教學(xué)策略建議：比如查漏補(bǔ)缺、分層教學(xué)、個(gè)性指導(dǎo)等等，實(shí)現(xiàn)因材施教。

03、個(gè)體數(shù)據(jù)

個(gè)體數(shù)據(jù)代表了單個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，系統(tǒng)基于認(rèn)知能力、知識水平、核心素養(yǎng)、情感及偏好等多個(gè)維度對學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，規(guī)劃每個(gè)學(xué)生的最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑。

專家現(xiàn)場舉例：基于個(gè)體數(shù)據(jù)的學(xué)情報(bào)告，我們選擇編號17892班的一個(gè)同學(xué)，從數(shù)據(jù)中可以看到，該學(xué)生的學(xué)習(xí)參與度具有周期性起伏，說明在學(xué)習(xí)態(tài)度上沒有太大的波動(dòng)。從學(xué)習(xí)報(bào)告上來看，該學(xué)生“圖形的性質(zhì)”及“多邊形”知識點(diǎn)是薄弱環(huán)節(jié)，老師可以根據(jù)數(shù)據(jù)給予學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化的指導(dǎo)。

04、教育知識圖譜

三維智適應(yīng)系統(tǒng)有一項(xiàng)核心技術(shù)突破就是機(jī)器推理學(xué)生問題背后的原因，也就是針對學(xué)習(xí)問題進(jìn)行追根溯源。這個(gè)過程中系統(tǒng)需要能夠發(fā)現(xiàn)復(fù)雜問題之間相互影響的關(guān)系。

比如，有位學(xué)生工程問題始終學(xué)不好，其實(shí)原因有多個(gè)，也有主次之分。通過系統(tǒng)可以看出對于這位同學(xué)而言，分?jǐn)?shù)的混合運(yùn)算知識影響權(quán)重32％，另外兩個(gè)知識點(diǎn)影響權(quán)重分別為15％、12％。除了知識掌握，他的數(shù)學(xué)建模能力影響權(quán)重為19％。

要得到這個(gè)的結(jié)果需要掌握兩個(gè)要素，學(xué)生的個(gè)人行為數(shù)據(jù)和知識路徑矩陣，也就是需要知道任意兩個(gè)知識之間的關(guān)系。

專家現(xiàn)場舉例：知識路徑矩陣本質(zhì)上是一種為教育和學(xué)習(xí)場景優(yōu)化的知識圖譜模型，具有全面性、可量化、雙向反饋三個(gè)特點(diǎn)。比如小學(xué)數(shù)學(xué)可以分成1500個(gè)知識和能力點(diǎn)，系統(tǒng)運(yùn)行中采集了學(xué)生的實(shí)際行為數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到了一個(gè)1500＊1500的矩陣，建立了知識之間200多萬個(gè)兩兩關(guān)系。

05、三維智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)效果演示

現(xiàn)場演示了4個(gè)年級40位學(xué)生通過三維智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成果，詳細(xì)版演示視頻如下：

專家現(xiàn)場舉例：我們在后臺中調(diào)用了三年級的彭同學(xué)和六年級的張同學(xué)的學(xué)習(xí)畫面，這兩位同學(xué)正在進(jìn)行最后的測試。從現(xiàn)場40位學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果來看，由于學(xué)生的學(xué)習(xí)差異，可以看到哪怕是同一個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)下，系統(tǒng)給的大家推送的學(xué)習(xí)內(nèi)容也是個(gè)性化的。三維智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)除了知識層面，同時(shí)也從計(jì)算能力、建模表征能力等認(rèn)知能力維度，以及邏輯推理、空間想象等學(xué)科核心素養(yǎng)維度對學(xué)生進(jìn)行了評價(jià)，從而實(shí)現(xiàn)了因人而異的個(gè)性化學(xué)習(xí)規(guī)劃。

06、三維智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)用目的

學(xué)生的智適應(yīng)學(xué)習(xí)，是系統(tǒng)基于知識圖譜、能力圖譜、情感圖譜，通過學(xué)生認(rèn)知行為大數(shù)據(jù)找到學(xué)生學(xué)習(xí)的最近發(fā)展區(qū)，從而規(guī)劃最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑從而讓學(xué)生少走彎路，避免重復(fù)訓(xùn)練和拔苗助長，讓學(xué)生在“跳一跳、摘桃子”的適度挑戰(zhàn)中，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的自信心、好奇心、堅(jiān)韌性等，提高快樂指數(shù)。

最后，通過探索性問題情境的設(shè)計(jì)，合作性學(xué)習(xí)的進(jìn)行，激發(fā)學(xué)生的自主性和想象力，提升自主創(chuàng)新能力。三維智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)將以適合每個(gè)孩子的方式，輔助他從知識掌握，到認(rèn)知能力的提升，再到全面健康的品格形成。

對于未來的智能教育發(fā)展方向，現(xiàn)場專家表示傳統(tǒng)知識圖譜已經(jīng)開辟了一條道路，但人工智能的價(jià)值絕不僅限于對于知識的測評和知識的查漏補(bǔ)缺，服務(wù)于整個(gè)未來人才培養(yǎng)的系統(tǒng)化解決方案是我們重要的方向，而我們的突破需要更多像今天這樣的重大創(chuàng)新。