大數據發(fā)現共性錯題，知識圖譜量身定制學(xué)習計劃，機器學(xué)習實(shí)現快速閱卷……

　　學(xué)情數據實(shí)時(shí)追蹤、語(yǔ)文作文自動(dòng)批改、形成學(xué)生個(gè)體學(xué)習成長(cháng)報告……2020年中國國際服務(wù)貿易交易會(huì )（以下簡(jiǎn)稱(chēng)服貿會(huì )）將于9月中旬召開(kāi)，屆時(shí)一批“智慧教育”產(chǎn)品將在教育服務(wù)專(zhuān)題展區亮相，家長(cháng)們可以帶著(zhù)孩子全方位地體驗智能學(xué)習。

　　在開(kāi)學(xué)季和服貿會(huì )來(lái)臨之際，科技日報記者走訪(fǎng)了一批“智慧教育”領(lǐng)域的創(chuàng )新企業(yè)，看一看“智慧教育”真正的模樣，以及它給傳統教學(xué)方式帶來(lái)的改變。

　　備課 大數據篩選共性問(wèn)題，進(jìn)行針對性教學(xué)

　　受新冠肺炎疫情影響，今年上半年大中小學(xué)的教學(xué)活動(dòng)改為線(xiàn)上進(jìn)行。很多網(wǎng)課平臺采取大班直播授課，如何保障教育質(zhì)量，提升教學(xué)效率，同學(xué)生實(shí)現高效互動(dòng)？

　　“主講老師在準備講義和教案，制作課件時(shí)，通過(guò)知識框架確定重難點(diǎn)，對題目進(jìn)行分類(lèi)及分析，并依托國內百億級K-12學(xué)習行為數據庫‘從題海中選出一道題’，實(shí)現輔導效率最大化。”猿輔導在線(xiàn)教育公共事務(wù)部副總裁任子歆介紹說(shuō)。

　　比如，在講解平面向量的應用時(shí)，老師首先在題庫4642道向量題目中選出高考真題1778道，根據所要講解的知識背景和邏輯精選出198道重點(diǎn)題目，再通過(guò)大數據篩選出學(xué)生易錯的痛點(diǎn)題目18道，最終教研老師與主講老師共同探討，針對學(xué)生整體水平選出一道在題庫中被作答35958次，正確率僅為35.91%的題目。

　　科大訊飛相關(guān)負責人表示，對于老師而言，采集數據后的核心工作還是要應用這些數據來(lái)進(jìn)行針對性教學(xué)。比如一次學(xué)科周測后，自動(dòng)生成考試分析報告。報告幫助老師預設了講評順序，錯誤率較高的題目?jì)?yōu)先排在前面，老師可以集中講解典型題，解決班級的共性問(wèn)題。在講解的過(guò)程中，還能對標注的優(yōu)秀試卷展示講解，也可以調取典型錯誤答案展開(kāi)分層或分組討論教學(xué)，請對應學(xué)生講一講答題思路，共同找到錯因。

　　為了讓學(xué)生更好地掌握知識點(diǎn)，還需要及時(shí)開(kāi)展舉一反三的變式練習，系統針對每道試題自動(dòng)推薦一批拓展試題，解決傳統講評課就題講題、有講無(wú)練的問(wèn)題。這樣原本一張卷子總共17道題，老師要講1—2個(gè)課時(shí)，現在只要20分鐘即能完成講解。

　　授課 知識圖譜分析學(xué)習情況，定制個(gè)人學(xué)習計劃

　　有專(zhuān)家表示，目前對于課堂的學(xué)習反饋，人工智能能夠通過(guò)大數據了解學(xué)生對知識的掌握情況，從而根據其不同的特點(diǎn)進(jìn)行定向輔導，推進(jìn)精準教育。

　　科大訊飛相關(guān)負責人表示：“當學(xué)生學(xué)習到一個(gè)階段，比如完成一個(gè)章節的學(xué)習之后，人工智能能夠通過(guò)知識圖譜動(dòng)態(tài)分析學(xué)生的學(xué)習情況，快速測試找到其弱項，系統為每個(gè)學(xué)生規劃最佳學(xué)習路徑，量身定制學(xué)習計劃，實(shí)現精準鞏固提升。”

　　具體而言，系統會(huì )自動(dòng)判斷學(xué)生需要掌握的知識點(diǎn)數量，并且把知識點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)也列出來(lái)，學(xué)生只需作答幾道題目就能基本判斷學(xué)習盲區。學(xué)生答題完畢，系統可以立刻指出學(xué)習中的薄弱問(wèn)題（以紅、黃、綠圓點(diǎn)為標識）。比如紅色的位置，表示以前只是關(guān)注一個(gè)學(xué)習環(huán)節，如果前驅知識點(diǎn)沒(méi)有解決，這個(gè)知識點(diǎn)做再多練習都達不到理想效果。現在系統會(huì )指出學(xué)生第一步應該學(xué)習的知識點(diǎn)。針對這個(gè)知識點(diǎn)，學(xué)習系統會(huì )智能推送相關(guān)課程，并直接精準定位到其應該學(xué)習的片段，兩三分鐘就能針對性解決問(wèn)題。學(xué)生學(xué)完之后，還可以通過(guò)變式練習及時(shí)檢測學(xué)習效果，再次查看知識圖譜，會(huì )發(fā)現知識點(diǎn)變成綠色，個(gè)性化問(wèn)題得以攻破。

　　目前，在“智慧教育”中，基于人工智能技術(shù)，可以做到課堂全場(chǎng)景伴隨式對學(xué)生學(xué)習狀態(tài)的數據進(jìn)行采集，并且挖掘數據價(jià)值，幫助老師精準教學(xué)，個(gè)性化“因材施教”。

　　科大訊飛相關(guān)負責人表示，這些都離不開(kāi)科研人員研發(fā)的學(xué)生認知診斷和個(gè)性化推薦系統，該系統首先深度挖掘學(xué)生做題的歷史大數據，對學(xué)生認知狀態(tài)進(jìn)行精準診斷，進(jìn)而針對學(xué)生的薄弱項、結合多種教學(xué)和學(xué)習目標，對學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化題目推薦。

　　由此，基于對學(xué)生作業(yè)數據的采集生成的個(gè)性化作業(yè)報告，系統可以分析學(xué)生各維度能力狀態(tài)和變化、形成個(gè)人能力畫(huà)像，并且針對性進(jìn)行個(gè)性化推薦。此外，系統將根據每位學(xué)生錯題不同，推送不同題量、以及不同難度的個(gè)性化作業(yè)，個(gè)性化問(wèn)題及時(shí)解決。

　　“采用自適應推薦技術(shù)，能夠基于對學(xué)生知識狀態(tài)的精準診斷，實(shí)現教育資源和學(xué)生之間的智能匹配，從而能夠推薦更加適合學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習路徑。”科大訊飛相關(guān)負責人強調。

　　閱卷 機器學(xué)習建立模型，全面掌握評分標準

　　閱卷，是老師教學(xué)工作中非常重要的一環(huán)，也是耗時(shí)費力的一環(huán)。如果人工智能能夠替代或輔助老師對考試和作業(yè)評分，將極大減輕老師負擔，為教師減負與診斷學(xué)生學(xué)習情況提供有力的工具。

　　在大規模考試的智能閱卷中，評分的主要需求點(diǎn)是準確、高效，面向課堂作業(yè)和考試的評分等，則需要“有營(yíng)養”的點(diǎn)評和批改反饋，特別是對語(yǔ)文作文的批閱。有專(zhuān)家指出，傳統方法利用自然語(yǔ)言處理淺層分析的結果構建特征，如文章的長(cháng)度、段落數、詞匯豐富性等。但不難發(fā)現，這些特征與人評價(jià)作文時(shí)考察的維度和深度相距較遠。以高考作文評分規范為例，評判標準除了考察其題意、內容、語(yǔ)言、文體等基礎等級，還要考察其深刻、豐富、文采、創(chuàng )意等發(fā)展等級，這為機器評分帶來(lái)相當大的難度。

　　針對上述問(wèn)題，哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗室相關(guān)負責人介紹，可以利用機器學(xué)習算法根據少量人工評分的樣本學(xué)習一個(gè)預測模型，其中的關(guān)鍵是構建和利用有效的特征來(lái)描述作文、指示作文的質(zhì)量。這套系統除了使用常用的淺層表征外，也針對諸如文本通順、文采、立意分析、篇章結構等難度較高的維度進(jìn)行探索。例如，對語(yǔ)法錯誤的診斷，是以預訓練語(yǔ)言模型為基礎，結合少量標注數據和大規模自動(dòng)構建的偽數據，進(jìn)行錯別字、語(yǔ)法以及標點(diǎn)、成語(yǔ)等多類(lèi)型錯誤識別。

　　對于文科主觀(guān)題評分，系統首先通過(guò)版面和圖文識別獲得題目和學(xué)生作答內容，而后利用智能定標篩選具有代表性的學(xué)生作文進(jìn)行專(zhuān)家定標評分并學(xué)習評分模型，最后，對機評結果進(jìn)行匯總和分析。為了提高定標數據標注的效率和效果，研究人員提出“專(zhuān)家隨機抽取+智能挑選樣卷+聚類(lèi)分段補充”的定標集選取方法，提升了評分模型對于各分數段的建模能力，符合高考等考試環(huán)境下考生成績(jì)呈正態(tài)分布的特點(diǎn)，拓展了對專(zhuān)家評分和閱卷教師評分的綜合學(xué)習能力，使得計算機智能輔助評分系統能夠通過(guò)有限的定標數據，更加全面地理解和掌握評分標準。目前，該系統每年服務(wù)考生超過(guò)600萬(wàn)。