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6月21日，在全球抗擊疫情的特殊時刻，由北京智源人工智能研究院主辦的2020北京智源大會線上開幕，科技部副部長李萌、北京市副市長殷勇在線出席開幕式并致辭，吸引約15萬人在線觀看。

為期4天的2020北京智源大會全程采用線上形式召開

作為國際性人工智能高端學(xué)術(shù)交流活動，今年第二屆舉辦的北京智源大會邀請了Alan Kay、Judea Pearl、John Hopcroft等五位圖靈獎得主以及數(shù)十位人工智能領(lǐng)域頂尖專家學(xué)者進行主題演講，并設(shè)置19場論壇，廣邀國際相關(guān)領(lǐng)域的知名專家學(xué)者出席，共同探討未來十年人工智能的發(fā)展走向。

與此同時，大會面向全球高校院所、科研機構(gòu)及企業(yè)征集人工智能前沿技術(shù)成果，愛學(xué)習(xí)教育集團的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)及智能化教研兩項產(chǎn)品成功通過遴選，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)先實力。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)：納米級知識診斷 讓孩子實現(xiàn)個性化學(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)生的知識掌握水平不同，如何準(zhǔn)確診斷每一個學(xué)生的知識能力，并制定個性化的教學(xué)計劃，實現(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，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。

在本屆智源大會上，愛學(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)由愛學(xué)習(xí)AI Lab結(jié)合集團豐富的教育教學(xué)資源和先進的人工智能算法進行研發(fā)，包括AI學(xué)生知識診斷、AI個性化題目推薦和AI自適應(yīng)講題三部分。

愛學(xué)習(xí)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)

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

根據(jù)學(xué)生知識診斷，結(jié)合目前先進的深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、圖網(wǎng)絡(luò)等算法，AI個性化題目推薦能夠改善基于傳統(tǒng)算法存在的針對性不強、推薦題目單一等問題，為學(xué)生規(guī)劃出個性化的最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑，保證學(xué)生用最短時間補齊最薄弱的知識點。

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

目前，愛學(xué)習(xí)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)在集團旗下各品牌進行落地應(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)深度輔助教研過程，愛學(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。

愛學(xué)習(xí)智能化教研系統(tǒng)

傳統(tǒng)的題庫內(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)注知識點和難度信息，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。愛學(xué)習(xí)AI Lab研發(fā)的智能化題庫內(nèi)容生產(chǎn)流程，包括題目OCR文字提取、知識點預(yù)測、題模預(yù)測、難度預(yù)測、智能拆題以及人工審核入庫等環(huán)節(jié)。

基于前沿的深度學(xué)習(xí)算法，愛學(xué)習(xí)智能化題庫內(nèi)容生產(chǎn)能夠?qū)υ嚲磉M行公式識別、文字識別，其中公式識別準(zhǔn)確率高達95以上，文字識別準(zhǔn)確率高達99以上。為了保證推薦知識點的精確性，愛學(xué)習(xí)AI Lab對學(xué)科知識點進行了5級的細粒度拆分，老師在錄題的過程中，可以在AI推薦的知識點中選取題目的知識點，節(jié)省60以上的錄題時間。

在業(yè)務(wù)應(yīng)用層面，愛學(xué)習(xí)的智能化教研解決方案包括智能判題、自動講題以及自動組卷等功能應(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)省老師的時間，同時可避免因為評卷人主觀因素造成的評分偏差，增強考試的公平公正性。目前，智能判題的總調(diào)用量已達到1000萬次，判題精度在0.99以上，未來將覆蓋半客觀題的語義匹配等更多題型。

自動組卷可以應(yīng)用在不同的場景，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點、難度及題型，根據(jù)分析的結(jié)果從題庫中組一套與給定試卷相同題量、題型、知識點和難度的試卷，也可以組成其它類型的測試題，比如：作業(yè)、進門考、出門考、期中期末測試等。另外，學(xué)科老師可以選擇組題類型，在設(shè)定題型、難度、知識點及對應(yīng)題量后，自動組卷功能會根據(jù)老師給出的條件快速從題庫中生成一套或幾套滿足條件的測試題供老師進行選擇，極大提升組卷工作效率。

作為“內(nèi)容和科技驅(qū)動的K12教育供給平臺”，愛學(xué)習(xí)教育集團始終以教研教學(xué)和科技創(chuàng)新作為中心發(fā)展驅(qū)動力，近年來不斷探索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、測”全教學(xué)場景。未來，愛學(xué)習(xí)將持續(xù)進行技術(shù)創(chuàng)新，并加強與學(xué)術(shù)機構(gòu)、科技企業(yè)等的合作，推動更多AI+教育的創(chuàng)新成果落地。