Phase 0-2: Schema cleanup, typed relations, event-driven automation
- Phase 0: AGENTS.md cleanup (dedup quotes, renumber sections, merge qmd) - Phase 1: typed relations (manage-relations.py, graph-search.py, check-staleness.py, detect-conflicts.py) - Phase 2: frontmatter validator, weekly lint, knowledge promotion, git hooks - Fix .gitignore to track tools/ and .githooks/ - Fix git remote URL (remove plaintext token) - New wiki pages: 504 pages, 34 raw sources
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# 2026-04-21 工作日志
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## W18 日韩高校研究完成
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### 新增产出
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- 深度报告：深度研究报告/东京大学AI教学项目深度研究报告-20260420.md（86分A级）
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- 深度报告：深度研究报告/KAIST教学项目深度研究报告-20260420.md（88分A级）
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- 机构档案：机构档案/东京大学-教育AI研究档案-20260420.md
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- 机构档案：机构档案/KAIST-教育AI研究档案-20260420.md
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- 累计机构档案：33家（+2）
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- 累计深度报告：35份（+2）→ 更正：应为36份
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### 核心发现
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| 院校 | 核心项目 | 最大亮点 |
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| 东京大学 | AI Initiative 51项目 | 松尾丰LLM课程5000+学生、ELSI AI治理 |
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| KAIST | Virtual Teaching Assistant | ACL 2025论文、477学生、40% TA减负、GitHub开源 |
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### 日韩对比关键差异
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- 日本GIGA渐进式（成功） vs 韩国AIDT激进式（失败教训）
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- 东京大学自主探索 vs KAIST Naver/Kakao产学研深度绑定
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- 对中国借鉴：GIGA教师培训+ELSI治理+AIDT失败教训+VTA开源方案
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### 更新文件
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- W18周报：每周报告/2026-W18-第6周完整报告.md（v2.0）
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- MOC：高等教育AI专题/高等教育AI专题-MOC.md（日韩状态更新）
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- MEMORY.md：机构档案33家+深度报告35份+日韩高校分类
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## W19 澳洲高校研究完成
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### 新增产出
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- 机构档案：机构档案/墨尔本大学-教育AI研究档案-20260421.md
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- 机构档案：机构档案/悉尼大学-教育AI研究档案-20260421.md
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- 深度报告：深度研究报告/澳洲高校（墨尔本-悉尼）教育AI发展报告-20260421.md
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- 累计机构档案：35家（+2，墨尔本+悉尼）
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- 累计深度报告：36份（+1）
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### 核心发现
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| 院校 | 核心项目 | 最大亮点 |
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|------|----------|----------|
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| 墨尔本大学 | AI Principles + CAIDE伦理中心 + EDUC91331课程 | 原则先行+伦理支撑，系统研究生课程 |
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| 悉尼大学 | Cogniti平台 + 双轨评估政策 + 微软合作 | Danny Liu 1723引用，Cogniti 600+代理 |
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### 澳洲高校关键创新
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1. **双轨评估政策**：悉尼大学从"默认禁止"转向"默认允许"（2025 S1实施）
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2. **Cogniti平台**：教师创建AI代理（vs 中国学校采购商业产品）
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3. **微软深度合作**：Azure OpenAI共建（vs 中国校企采购模式）
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4. **Danny Liu模式**：学术创业者（1723引用+Cogniti商业化）
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### 中外对比核心差异
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| 维度 | 澳洲 | 中国 |
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|------|------|------|
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| 评估政策 | 双轨制（革命性） | 多为附加条件"允许使用" |
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| 教师工具 | 教师创建（平台赋能） | 商业采购（企业主导） |
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| 企业合作 | 深度共建 | 采购为主 |
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| 政策理念 | 赋权型 | 禁止型 |
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### 对中国启示
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- P0：制定"赋权型"国家AI教育原则
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- P1：建立高校AI代理创建平台试点
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- P2：制定双轨制评估政策指南
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- P2：打造3-5个Cogniti式标杆案例
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## W20 亚洲高校AI教育综合报告完成
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### 新增产出
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- 深度报告：深度研究报告/亚洲高校AI教育综合研究报告-20260421.md
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- 累计深度报告：37份
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### 核心发现：亚洲六国模式
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| 国家 | 模式 | 代表机构 | 最大优势 |
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| 日本 | 以人为本+渐进式 | 东京大学 | GIGA成功（稳定） |
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| 韩国 | 激进→失败+创新 | KAIST | VTA开源（ACL论文） |
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| 澳大利亚 | 平台+政策突破 | 墨尔本/悉尼 | Cogniti+双轨制 |
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| 中国 | 应用强+政策弱 | 清华/北大 | 产品化能力强 |
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| 印度 | 洗牌重塑 | upGrad/PhysicsWallah | 市场适应 |
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| 新加坡 | 政府驱动 | NUS | EdTech Masterplan |
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### 中国行动建议
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- P0：制定"赋权型"国家AI教育原则
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- P1：建立高校AI代理创建平台试点
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- P2：制定双轨制评估政策指南
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- P2：打造Cogniti式标杆案例
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## W21 全球高等教育AI地图v2.0完成
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### 新增产出
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- 知识图谱：全球教育AI机构关系图谱.canvas（v2.0，35家机构）
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### v2.0更新内容
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| 更新项 | v1.3（29家）→ v2.0（35家） |
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| 美国 | 5所→8所（+哈佛、Carnegie Learning、SNAP禅） |
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| 中国 | 8所→10所（+国防科大、陆/海/空工大） |
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| 欧洲 | 2所→4所（+剑桥、ETH/EPFL） |
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| 日韩 | 2所→4所（+东京大学、KAIST） |
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| 澳洲 | 0所→2所（+墨尔本大学、悉尼大学） |
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| 总计 | 29家→35家 |
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### 核心关系更新
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- MIT（素养）vs 斯坦福（政策）vs CMU（认知工程）
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- 牛津（伦理/监管）vs 剑桥（对话性理论）vs ETH/EPFL（工程博士）
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- 清华大学（通识/开源）vs 北京大学（人机共育）
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- 悉尼大学（平台生态/双轨评估）vs 东京大学（ELSI治理）vs KAIST（VTA开源）
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- 新增澳洲分组（紫色标识）
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## Agentic AI教育应用研究完成
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### 新增产出
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- 深度报告：深度研究报告/Agentic-AI教育应用深度研究报告-20260421.md
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- 累计深度报告：38份（+1）
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### 核心发现
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| 框架/模型 | 机构 | 核心贡献 |
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| **AWE模型** | 中科大（ICCE 2025） | 自我反思+工具调用+任务规划+多Agent协作 |
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| **Agent4EDU** | 中科大（AAAI 2025） | 学习者画像+记忆+行动模块 |
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| **Agent4EDU四象限** | 中科大 | 高/低代理×高/低交互四种模式 |
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### Agentic AI核心特征
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- 自主性（Autonomy）：独立规划执行
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- 主动性（Proactivity）：预测预防
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- 反射性（Reflective）：自我评估
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- 社交性（Social）：多Agent协作
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- 工具使用（Tool Use）：扩展能力
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### 政策对齐
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教育部《"人工智能+教育"行动计划》（2026-04-10）明确：
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- 到2030年人工智能与教育深度融合
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- 研发智能学伴、建设国家教育智能算力平台
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- Agentic AI是核心技术支撑
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### 中国关键差距
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- 代理理论框架（缺乏系统性理论）
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- 多Agent协作（产学研深度绑定）
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- 反思机制（多为问答式而非自主反思）
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- 开源生态（GitHub/arXiv活跃度不足）
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### 行动建议
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- P0：建立中国版AWE框架
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- P1：推动Agent4EDU开源和产业化
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- P2：制定Agentic AI教育标准
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- P2：打造3-5个标杆应用
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## 高等教育AI专项前沿发展报告完成
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### 新增产出
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- 深度报告：深度研究报告/高等教育AI专项前沿发展报告-20260421.md
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- 累计深度报告：39份（+1）
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### 核心发现（Stanford HAI 2026 AI Index）
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| 指标 | 数据 |
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|------|------|
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| 学生AI使用率（2025） | 92%（从66%跃升） |
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| 有AI政策的学校 | 仅50% |
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| 教师认为政策清晰 | 仅6% |
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| 中国AI人才缺口（2030） | 400万人 |
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### ITS Meta分析发现
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- VanLehn研究：ITS效果接近人类辅导（98% vs 20%），均优于传统教学
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- 领域效果：数学+25%，空间推理+30%，事故↓40%，物理+35%，语言+50%
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### 中国DeepSeek整合浪潮
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- 清华等高校课程爆满，形容"比春运还疯狂"
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- 深圳大学、天津大学率先推出DeepSeek课程
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- 2025年2月起全国高校密集推出AI课程
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### 核心挑战
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- 政策空白：学生80-92%使用AI，但仅50%学校有政策
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- 学术诚信：ChatGPT引用中69%是虚构的
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- 算法偏见：对非母语者歧视
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### MEMORY.md更新
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- 深度报告：39份（+1）
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Reference in New Issue
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