中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動化系副教授、博士生導(dǎo)師凌強

芥末堆11月28日文，“教育應(yīng)該是最朝陽的行業(yè)，而人工智能的應(yīng)用可能是大家希望的未來增長點?！苯?，在主題為“教學(xué)相長，學(xué)以促用”的GET2019教育科技大會上，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動化系副教授、博士生導(dǎo)師凌強發(fā)表了題為“AI技術(shù)在教育產(chǎn)品中的具體應(yīng)用與特點”的演講。

據(jù)凌強介紹，中科大自動化系有包括國家工程實驗室、類腦智能技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室等若干個實驗室。去年，凌強的團隊與艾賓浩斯智能教育合作，開展了人工智能教育的研究。

凌強團隊的AI研究主要分為兩塊，一是教育數(shù)據(jù)挖掘，比如通過學(xué)生的做題過程，記錄其學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，挖掘知識點的相關(guān)性，以形成知識體系。二是個性化導(dǎo)學(xué)，幫助學(xué)生打造專屬AI老師。

“教育和醫(yī)生是很像的，我今天身體不舒服了，一個高明的醫(yī)生能夠幫助我找到那個地方有問題，然后對癥下藥把問題解決，教育也一樣?！?/p>

凌強認為，個性化應(yīng)該是AI教育最根本的點。同一個知識展現(xiàn)給所有的同學(xué)，接受程度是不一樣的。

凌強表示，中科大的團隊在將個性化融入到AI教育中時，主要遇到的問題有兩點。第一是將個性化分析出來時，可能存在結(jié)果解釋相對不足的問題?！拔覀兿Ｍ扑]結(jié)果、分析結(jié)果要有一定的解釋性，不然老師是不敢用的?！?/p>

第二個問題在于預(yù)測的波動性，許多AI推薦預(yù)測的準確性不足。中科大團隊將學(xué)生的歷史作答信息進行編碼，采集編號、知識、作答次數(shù)、作答結(jié)果等數(shù)據(jù)，通過特征之間的線性關(guān)系得出權(quán)重，再對學(xué)生的作答進行預(yù)測，找出學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)中存在的弱點。

凌強介紹說，團隊在研究的過程中引入了“知識追蹤機”，基于學(xué)生的訓(xùn)練結(jié)果作出向量估計。“學(xué)生和知識點相結(jié)合，會得到一些不同時期的結(jié)果，把不同時期的結(jié)果綜合起來，最后有一個學(xué)習(xí)預(yù)測和學(xué)習(xí)判決?！?/p>

除了學(xué)習(xí)建模外，另一件事情在于強化學(xué)習(xí)推薦。學(xué)生做對相關(guān)知識點會有獎勵，做錯則有相應(yīng)的懲罰。凌強表示，“核心點只有一個，就是對癥下藥，通過知識追蹤進而掌握狀態(tài)，有針對性地推薦題目，希望提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。”

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