6月21日，在全球抗擊疫情的特殊時(shí)刻，由北京智源人工智能研究院主辦的2020北京智源大會(huì)線上開(kāi)幕，科技部副部長(zhǎng)李萌、北京市副市長(zhǎng)殷勇在線出席開(kāi)幕式并致辭，吸引約15萬(wàn)人在線觀看。

為期4天的2020北京智源大會(huì)全程采用線上形式召開(kāi)

作為國(guó)際性人工智能高端學(xué)術(shù)交流活動(dòng)，今年第二屆舉辦的北京智源大會(huì)邀請(qǐng)了Alan Kay、Judea Pearl、John Hopcroft等五位圖靈獎(jiǎng)得主以及數(shù)十位人工智能領(lǐng)域頂尖專家學(xué)者進(jìn)行主題演講，并設(shè)置19場(chǎng)論壇，廣邀國(guó)際相關(guān)領(lǐng)域的知名專家學(xué)者出席，共同探討未來(lái)十年人工智能的發(fā)展走向。

與此同時(shí)，大會(huì)面向全球高校院所、科研機(jī)構(gòu)及企業(yè)征集人工智能前沿技術(shù)成果，愛(ài)學(xué)習(xí)教育集團(tuán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)及智能化教研兩項(xiàng)產(chǎn)品成功通過(guò)遴選，繼去年作為唯一一家線下參展的教育企業(yè)后，今年再一次參與線上企業(yè)成果展示，展現(xiàn)了在AI+教育領(lǐng)域的行業(yè)領(lǐng)先實(shí)力。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)：納米級(jí)知識(shí)診斷 讓孩子實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)

兩千五百多年前，孔子提出“因材施教”的教育理念，至今依然是全世界教育界追求的至高境界。由于學(xué)生的知識(shí)掌握水平不同，如何準(zhǔn)確診斷每一個(gè)學(xué)生的知識(shí)能力，并制定個(gè)性化的教學(xué)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的學(xué)習(xí)方式，一直是教育行業(yè)的一大難題。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自適應(yīng)學(xué)習(xí)逐漸在教育領(lǐng)域落地應(yīng)用，在技術(shù)的加持下，大規(guī)模因材施教不再是憧憬。

在本屆智源大會(huì)上，愛(ài)學(xué)習(xí)線上展示的其中一款產(chǎn)品就是自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)由愛(ài)學(xué)習(xí)AI Lab結(jié)合集團(tuán)豐富的教育教學(xué)資源和先進(jìn)的人工智能算法進(jìn)行研發(fā)，包括AI學(xué)生知識(shí)診斷、AI個(gè)性化題目推薦和AI自適應(yīng)講題三部分。

愛(ài)學(xué)習(xí)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)

其中，AI學(xué)生知識(shí)診斷對(duì)傳統(tǒng)的知識(shí)診斷模型進(jìn)行了升級(jí)，提出了一種通用性的框架EHFKT，該框架包含三個(gè)子系統(tǒng)，能夠提取題目的知識(shí)點(diǎn)分布、難度特征和語(yǔ)義特征，通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法對(duì)題目進(jìn)行層次化的建模，充分挖掘題目特征，從而大大提升知識(shí)診斷的準(zhǔn)確性。目前，根據(jù)該技術(shù)研究成果撰寫(xiě)的論文《Exercise Hierarchical Feature Enhanced Knowledge Tracing》已被國(guó)際人工智能教育大會(huì)（AIED2020）收錄。

根據(jù)學(xué)生知識(shí)診斷，結(jié)合目前先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖網(wǎng)絡(luò)等算法，AI個(gè)性化題目推薦能夠改善基于傳統(tǒng)算法存在的針對(duì)性不強(qiáng)、推薦題目單一等問(wèn)題，為學(xué)生規(guī)劃出個(gè)性化的最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑，保證學(xué)生用最短時(shí)間補(bǔ)齊最薄弱的知識(shí)點(diǎn)。

AI自適應(yīng)講題則針對(duì)每個(gè)推薦的題目進(jìn)行AI自動(dòng)講解，交互式的講解方式，能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力進(jìn)行詳講或略講，幫助學(xué)生真正學(xué)會(huì)相關(guān)內(nèi)容。

目前，愛(ài)學(xué)習(xí)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)在集團(tuán)旗下各品牌進(jìn)行落地應(yīng)用，覆蓋了線上及線下、大班及小班、校內(nèi)及校外等多種應(yīng)用場(chǎng)景。

智能化教研：從生產(chǎn)到應(yīng)用 AI讓教研更輕松

使用AI技術(shù)深度輔助教研過(guò)程，愛(ài)學(xué)習(xí)形成了從內(nèi)容生產(chǎn)到內(nèi)容應(yīng)用的一整套智能化教研業(yè)務(wù)流程。

愛(ài)學(xué)習(xí)智能化教研系統(tǒng)

傳統(tǒng)的題庫(kù)內(nèi)容生產(chǎn)采用的是人工錄題方式，需要老師依次為每一道題目標(biāo)注知識(shí)點(diǎn)和難度信息，效率低、成本高，并且不同老師的教研能力不同、標(biāo)準(zhǔn)不同，標(biāo)注的準(zhǔn)確度也很難保障。愛(ài)學(xué)習(xí)AI Lab研發(fā)的智能化題庫(kù)內(nèi)容生產(chǎn)流程，包括題目OCR文字提取、知識(shí)點(diǎn)預(yù)測(cè)、題模預(yù)測(cè)、難度預(yù)測(cè)、智能拆題以及人工審核入庫(kù)等環(huán)節(jié)。

基于前沿的深度學(xué)習(xí)算法，愛(ài)學(xué)習(xí)智能化題庫(kù)內(nèi)容生產(chǎn)能夠?qū)υ嚲磉M(jìn)行公式識(shí)別、文字識(shí)別，其中公式識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)95以上，文字識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99以上。為了保證推薦知識(shí)點(diǎn)的精確性，愛(ài)學(xué)習(xí)AI Lab對(duì)學(xué)科知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了5級(jí)的細(xì)粒度拆分，老師在錄題的過(guò)程中，可以在AI推薦的知識(shí)點(diǎn)中選取題目的知識(shí)點(diǎn)，節(jié)省60以上的錄題時(shí)間。

在業(yè)務(wù)應(yīng)用層面，愛(ài)學(xué)習(xí)的智能化教研解決方案包括智能判題、自動(dòng)講題以及自動(dòng)組卷等功能應(yīng)用。其中，智能判題的算法支持選擇、填空等半客觀題的批改，包含多模態(tài)輸入，例如圖片、文本等，不僅能夠節(jié)省老師的時(shí)間，同時(shí)可避免因?yàn)樵u(píng)卷人主觀因素造成的評(píng)分偏差，增強(qiáng)考試的公平公正性。目前，智能判題的總調(diào)用量已達(dá)到1000萬(wàn)次，判題精度在0.99以上，未來(lái)將覆蓋半客觀題的語(yǔ)義匹配等更多題型。

自動(dòng)組卷可以應(yīng)用在不同的場(chǎng)景，比如給定一份試卷如初中數(shù)學(xué)，AI模型可以智能分析出給定試卷試題的知識(shí)點(diǎn)、難度及題型，根據(jù)分析的結(jié)果從題庫(kù)中組一套與給定試卷相同題量、題型、知識(shí)點(diǎn)和難度的試卷，也可以組成其它類型的測(cè)試題，比如：作業(yè)、進(jìn)門(mén)考、出門(mén)考、期中期末測(cè)試等。另外，學(xué)科老師可以選擇組題類型，在設(shè)定題型、難度、知識(shí)點(diǎn)及對(duì)應(yīng)題量后，自動(dòng)組卷功能會(huì)根據(jù)老師給出的條件快速?gòu)念}庫(kù)中生成一套或幾套滿足條件的測(cè)試題供老師進(jìn)行選擇，極大提升組卷工作效率。

作為“內(nèi)容和科技驅(qū)動(dòng)的K12教育供給平臺(tái)”，愛(ài)學(xué)習(xí)教育集團(tuán)始終以教研教學(xué)和科技創(chuàng)新作為中心發(fā)展驅(qū)動(dòng)力，近年來(lái)不斷探索AI技術(shù)與教育的深度融合，旗下AI Lab陸續(xù)推出十多款創(chuàng)新產(chǎn)品和應(yīng)用，覆蓋了“教、學(xué)、練、評(píng)、測(cè)”全教學(xué)場(chǎng)景。未來(lái)，愛(ài)學(xué)習(xí)將持續(xù)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，并加強(qiáng)與學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)等的合作，推動(dòng)更多AI+教育的創(chuàng)新成果落地。