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乂学教育-松鼠AI获KDD国际图深度学习研讨会最佳论文&最佳学生论文

本文摘要:,最大限度地提高自学效率,增强学生的科学知识、技能和能力。多年来,中国教育不存在的高级教师资源短缺和地理问题,影响了素质教育的普及。松鼠AI的愿景是通过人工智能打造超级教师,为成千上万的学生获得量身定制的教学。“每个孩子在学习时都喜欢一对一的超级老师,”崔伟说。 自2014年以来,松鼠AI一直在为中国K12学生开发一个自学系统,以适应知识环境。其主要目标是准确掌握临床学生的知识点,然后引入个性化的自学内容和自学路径规划。首先是对学生知识点的控制。

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,最大限度地提高自学效率,增强学生的科学知识、技能和能力。多年来,中国教育不存在的高级教师资源短缺和地理问题,影响了素质教育的普及。松鼠AI的愿景是通过人工智能打造超级教师,为成千上万的学生获得量身定制的教学。“每个孩子在学习时都喜欢一对一的超级老师,”崔伟说。

自2014年以来,松鼠AI一直在为中国K12学生开发一个自学系统,以适应知识环境。其主要目标是准确掌握临床学生的知识点,然后引入个性化的自学内容和自学路径规划。首先是对学生知识点的控制。

右图是一个松鼠AI学生对物理知识点的熟练度。可以看出,蓝色部分是学生已经控制的部分,占80%;黄色部分是学生的薄弱知识点,占20%。如何准确了解学生对知识点的掌握程度?从数据维度来看,松鼠AI可以通过学生的测试结果、测试时长、可玩性、知识点,甚至学生对不同错误选项的自由选择、学生画鼠标的不道德性来认定为不道德数据。

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了解了松鼠AI的工作原理后,崔伟解释说,这个智能自适应环境引擎分为三层:本体层、算法层和交互系统。本体层多为内容,包括自学目标本体、自学内容本体和错误原因分析本体。松鼠AI自律研发的超纳米级知识点合并,可以更准确的识别学生的知识点。

以初中数学为例,松鼠AI可以将300个知识点提炼为3万个。同时,松鼠AI基于贝叶斯类网络图,将涉及到的知识点联系在一起。通过这种技术,可以模拟优秀教师教学的顺序和关系,这种教学方法符合学生理解的规律和知识点之间的关系。算法层包括内容推荐引擎、学生用户画像引擎、目标管理引擎等。

松鼠AI没有集成用户状态评估引擎和科学知识推荐引擎,而是构建一个数据模型,准确高效地衡量每个学生的科学知识漏洞,并根据学生的科学知识漏洞推荐合适的自学内容。交互系统通过采集交互数据,可以了解更多的学生信息。它还包括管理系统、检测和预警系统以及动态事件收集器。崔伟强调,基于人工智能的适应环境的智能自学系统采用了与传统教育几乎不同的教学过程。

比如在科学知识状态的临床方面,传统的临床检查是基于高频的,而松鼠AI系统享有基于信息论和科学知识空间理论的科学知识状态的临床方面,可以准确定位科学知识漏洞。传统的项目管理是基于业绩或排名,而传统的智能环境项目管理是基于IRT、DINA、BKT和DKT模式。这些模型的缺乏使得无法进行动态评估。松鼠AI系统基于贝叶斯理论,可以根据所有学生的过往记录进行连续动态的评价。

在内容推荐中,传统的推荐算法使用的是协同过滤算法,但是在教育领域,这种算法并不局限于此,因为虽然每个学生的自学情况相似,但是对知识点的控制是不同的,协同过滤算法过于精确,无法保证推荐内容的效果。松鼠AI利用神经网络,基于学生自学结果构建个性化推荐,通过深度自学算法进一步提高个性化自学和推荐的准确率。算法的优越性也体现在结果中。这两年松鼠AI已经在四次人机大战中击败了优秀的老师。

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截至目前,松鼠AI已经在全国400多个城市开设了近2000所线下学校,在校学生总数近200万人。学习教育——松鼠爱目前总融资近10亿元。

今年11月12-13日,松鼠AI将在上海中心举办第四届人工智能适应环境全球教育峰会(AIAED)。这次会议的组织委员会主席是汤姆米切尔教授,他是CMU计算机学院院长和机器学习教父。

崔伟希望相关从业人员能借此机会聚在一起,共同推进人工智能教育改革。第四届AIAED大会网站:https://www.aiaed.net/版权文章,允许禁止发表。以下是发布通知。


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