hehaiguang1123
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- 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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5.5 KiB
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created: 2026-04-14
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title: LEARNINGS.md - 教育AI研究项目学习日志
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tags: [教育AI, 研究]
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category: 其他
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# LEARNINGS.md - 教育AI研究项目学习日志
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> 记录纠正、知识缺口和最佳实践
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<!-- 新条目追加在顶部 -->
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## [LRN-20260420-002] best_practice
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**Logged**: 2026-04-20T09:15:00Z
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**Priority**: medium
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**Status**: pending
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**Area**: docs
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### Summary
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项目文档长期积累导致版本混乱（v2.0/v3.0/v3.1并存），需要建立清晰的文档生命周期管理
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### Details
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经过20天运行，项目积累了多个版本的自动化配置、架构说明、启动文档等：
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- v2.0（新自动化工作流配置）已废弃但仍存在
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- v3.0（高等教育专项）已建立但旧文档未归档
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- 4月1日启动清单等历史文档散落根目录
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- 重复文件（如图谱的两个canvas）未被清理
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正确做法：
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1. 建立归档目录，定期将旧版本移入
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2. 给归档文档添加 `category: archive` frontmatter
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3. 删除明确的重复文件
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4. 在 README 项目结构中标注归档目录
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### Suggested Action
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- 每次大版本更新时，将旧版本移入归档目录
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- 归档文件添加 `note: 归档时间+归档原因` frontmatter
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- 删除明确重复的文件（不同名但内容相同的备份）
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- README 项目结构包含归档目录说明
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### Metadata
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- Source: best_practice
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- Related Files: README.md, 归档/, 高等教育AI专题-自动化工作流配置v3.md
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- Tags: 文档管理, 生命周期, 项目组织
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- Pattern-Key: docs.lifecycle-management
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- Recurrence-Count: 1
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- First-Seen: 2026-04-20
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- Last-Seen: 2026-04-20
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## [LRN-20260420-001] best_practice
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**Logged**: 2026-04-20T00:33:00Z
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**Priority**: medium
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**Status**: pending
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**Area**: docs
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### Summary
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通用自动化工作流配置（v2.0）过于宽泛，需要按专题阶段定制而非全项目通用
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### Details
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新自动化工作流 v2.0 设计了6个通用任务（新闻监测/案例深度/月度综合等），但与当前高等教育AI专题（W18-W21聚焦高校研究）严重不匹配：
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- 案例深度分析任务与高校深度研究重复
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- 国际新闻跟踪分散了研究精力
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- 月度综合报告与W21终极报告冲突
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正确做法：按专题阶段定制自动化配置，废弃不适用的通用任务
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### Suggested Action
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按专题阶段重新设计自动化配置：v1.0（项目初始化）→ v2.0（通用三层）→ v3.0（高教专项），每个阶段只保留与主线匹配的任务
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### Metadata
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- Source: best_practice
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- Related Files: 高等教育AI专题-自动化工作流配置v3.md, 新自动化工作流配置.md
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- Tags: 自动化, 专题化, 工作流
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- Pattern-Key: automation.topic-specific
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- Recurrence-Count: 1
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- First-Seen: 2026-04-20
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- Last-Seen: 2026-04-20
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## 条目 #1：知识卡片真实性危机（2026-04-04 修正）
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### 触发场景：最佳实践（教训总结）
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**来源**：outputs/知识卡片质量评估报告-20260404-v2.md + outputs/深度研究报告修正完成报告-20260404.md
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### 核心教训
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| 问题类型 | 严重度 | 具体案例 | 影响 |
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| **期刊名称错误** | 🔴 A级 | Nature Human Behaviour → 正确为 Humanities and Social Sciences Communications | 引用完全不可信 |
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| **市场规模失实** | 🔴 A级 | 8.2亿美元 → 实际46-51亿美元（差5-6倍） | 数据研究价值归零 |
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| **数据捏造** | 🔴 A级 | Khanmigo效果数据（78%/61%）无法验证 | 声誉风险 |
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| **来源标注缺失** | 🟠 B级 | 所有4个来源都无URL/DOI | 无法溯源 |
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### 修正原则（已固化到SOP）
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1. **所有Nature期刊引用必须验证正确名称**
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2. **市场规模数据必须标注具体来源和定义范围**
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3. **百分比效果数据必须附DOI或可查证URL**
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4. **每个信息点必须标注来源类型（URL/DOI/采访/观察）**
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### Pattern-Key（待晋升）
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- `真实性核查 → 期刊名称验证`
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- `真实性核查 → 市场规模验证`
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- `真实性核查 → 百分比效果数据`
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## 条目 #2：中美ITS代际差距（2026-04-04）
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### 触发场景：知识缺口
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**来源**：机构档案/卡内基梅隆大学-HCII-教育AI研究档案-20260402.md
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### 核心发现
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- **理论差距**：约20-30年
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- **中国现状**：多为"AI包装题库"
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- **CMU积累**：Ken Koedinger 52,210+引用，40年认知科学
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### 影响
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- 研究报告不能假设"中美差距不大"
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- 政策建议需要考虑技术积累时间
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## 条目 #3：信源优先级体系（2026-04-03 确立）
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### 触发场景：最佳实践
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**来源**：真实性核查标准操作程序.md
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### 已验证的优先级
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1. 官方直接来源（官网/白皮书）→ 权重最高
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2. 学术期刊（同行评审+DOI）→ 学术研究必备
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3. 权威报告（Gartner/UNESCO/麦肯锡）→ 市场分析
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4. 企业文档（年报/新闻稿）→ 需交叉验证
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5. 媒体报道 → 仅作线索，需溯源
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### 质量评分标准
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- **≥80分**：合格
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- **官方渠道占比≥70%**：达标
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- **技术信息时效性≤6个月，市场信息≤12个月**
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## 条目 #4：机构档案A级模板（2026-04-03）
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### 触发场景：最佳实践
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**来源**：MEMORY.md "关键经验与教训"
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### 成功案例
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- **北京师范大学档案**：信源质量分 92.9分（A级）
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- **可复用模式**：
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1. 机构基本信息（官网来源）
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2. 教育AI项目（官网+新闻稿）
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3. 核心数据（年报/报告）
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4. 研究成果（学术期刊）
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### Pattern-Key
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- `机构档案 → 质量分≥80 → 北师大模板`
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