中國科學技術大學自動化系副教授、博士生導師凌強

芥末堆11月28日文，“教育應該是最朝陽的行業(yè)，而人工智能的應用可能是大家希望的未來增長點?！苯?，在主題為“教學相長，學以促用”的GET2019教育科技大會上，中國科學技術大學自動化系副教授、博士生導師凌強發(fā)表了題為“AI技術在教育產(chǎn)品中的具體應用與特點”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、類腦智能技術及應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，比如通過學生的做題過程，記錄其學習行為數(shù)據(jù)，挖掘知識點的相關性，以形成知識體系。二是個性化導學，幫助學生打造專屬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，個性化應該是AI教育最根本的點。同一個知識展現(xiàn)給所有的同學，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，可能存在結果解釋相對不足的問題。“我們希望推薦結果、分析結果要有一定的解釋性，不然老師是不敢用的?！?/p>

第二個問題在于預測的波動性，許多AI推薦預測的準確性不足。中科大團隊將學生的歷史作答信息進行編碼，采集編號、知識、作答次數(shù)、作答結果等數(shù)據(jù)，通過特征之間的線性關系得出權重，再對學生的作答進行預測，找出學習環(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”，基于學生的訓練結果作出向量估計?！皩W生和知識點相結合，會得到一些不同時期的結果，把不同時期的結果綜合起來，最后有一個學習預測和學習判決?！?/p>

除了學習建模外，另一件事情在于強化學習推薦。學生做對相關知識點會有獎勵，做錯則有相應的懲罰。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，希望提升學生的學習效率?！?/p>

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