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llm_wiki/raw/教育AI研究/.workbuddy/memory/MEMORY.md
T
hehaiguang1123 a6f05ab2d5 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
2026-07-01 08:05:43 +08:00

8.9 KiB
Raw Blame History

MEMORY.md - 教育AI研究项目长期记忆

最后更新：2026-06-29（v3月末回顾终版+W26兜底执行周88分，条件分支架构首次实测通过，T1+T2a+D2=3/3达成；健康度2.0/10，4项强制收官触发条件已满足，W27等待LH决策）

项目基本信息

  • 名称：教育AI研究
  • 路径：d:\Applications\app\kepano-obsidian-main\raw\教育AI研究
  • 启动：2026-03-31
  • 目标：研究AI在教育领域的应用与发展

Obsidian笔记规范

Frontmatter属性要求

---
created: YYYY-MM-DD          # 日期字段统一使用 created（禁止 date:）
title: 笔记标题
tags: [tag1, tag2]
source: 来源                  # 如 URL/DOI
---

笔记路径

  • Obsidian笔记仓库：D:\TC_UP\2023card
  • OpenMAIC笔记：D:\TC_UP\2023card\1 - Projects项目\openmaic

记忆系统规则

层级 文件 规则
第一层 memory/YYYY-MM-DD.md 每次实质性工作后追加，不覆盖
第二层 memory/MEMORY.md 重要发现/统计/模板等长期知识，更新
第三层 .learnings/ERRORS.md 命令/API失败 → 立即记入
第三层 .learnings/LEARNINGS.md 知识缺口/最佳实践 → 发现即记
月末 memory/YYYY-MM-00.md 每月回顾报告

记忆更新四步检查（每次对话结束前）：

  1. 产出统计 → 更新MEMORY.md计数
  2. 错误记录 → 追加到 .learnings/ERRORS.md
  3. 洞察归档 → 判断写入MEMORY.md
  4. 汇报输出 → 向用户简报

核心规范

真实性核查标准

  • 原则：严禁胡编乱造，所有信息必须有可靠来源
  • 质量：信源质量分≥80分/篇，官方渠道占比≥70%（当前达到~80%）
  • 核查：五步法（预核查→初稿核查→自动化核查→人工抽查→最终审核）
  • ⚠️ 必须：所有报告包含参考文献的真实可验证链接（URL/DOI）

信源优先级

官方直接来源 > 学术期刊 > 权威报告 > 企业文档 > 媒体报道

质量评分

  • ≥80分：合格（A级），当前平均~89分

成本控制

  • 单次运行≤5元，月度总预算254元
  • 4月实际花费：~¥72（节余72%）
  • 5月实际花费：¥2（节余99%，执行停滞导致）
  • 6月实际花费：~¥2.90（W23补报+W24周报+W25计划+92分复盘+W26计划+6/14回顾v1+6/22回顾v2+6/29回顾v3）
  • 项目累计：~¥79.20

研究成果汇总（截至2026-06-29）

产出规模

类型 数量
机构档案 34家
深度研究报告 43份
知识卡片 20张
每周报告 15份（W13-W26，含W20W21合并+W22-W26计划/报告）
国际比较 7份
文献库PDF 45篇
文献库条目 38条（v3.1）

⚠️ 注：自4月28日（W19末）起，核心研究产出（深度报告/机构档案/知识卡片/国际比较/文献库）连续62天零新增。每周报告从W20起新增7份（W20W21合并/W22/W23/W24/W25完整/W26完整）。W25为"主动暂停评估周"（P0 2/2达成，92分复盘报告），W26为"条件分支兜底周"（T1+T2a+D2=3/3核心任务100%达成，88分兜底周报，路径A/B/C因6/26硬截止决策未达均未激活，兜底路径D按设计正确执行）。

机构覆盖（34家）

类型 数量 代表机构
美国高校 3 MIT/斯坦福/CMU
中国高校 5 清华/北大/复旦/上交/浙大
中国军校 4 国防科大/陆工大/海工大/空工大
日韩高校 2 东京大学（91分）/KAIST（90分）
澳洲高校 2 墨尔本（88分）/悉尼（89分）
印度+东南亚 5 upGrad/PhysicsWallah/NUS/Topica
国际企业 3 Google/Microsoft/OpenAI
中国企业 3 好未来/猿辅导/作业帮
欧洲 5 牛津/剑桥/ETH/EPFL/GIGA
EdTech创业 3 MagicSchool AI/Synthesis/SchoolAI

W18-W26进度（更新至2026-06-29）

周次 状态
W17 ✅ 完成
W18（日韩） ✅ 完成
W19（澳洲） ✅ 完成
W20（亚洲综合） ❌ 失败（计划制定，核心任务0完成）
W21（全球综合） ❌ 失败（仅计划+合并周报完成，完成率25%）
W22（遗留清零） ❌ 失败（计划未制定，完成率14.3%，仅周报产出）
W23（遗留清零+重启） ❌ 失败（0/5，零活动周期，补报周报产出）
W24（最小可行重启） ❌ 失败（0/3，第二个零产出周期，最小可行重启未达成）
W25（暂停评估） 🟡 主动暂停（2/2 P0达成，92分复盘报告，首个主动暂停评估周，三选一决策交还LH）
W26（条件分支激活） 🟡 兜底执行（T1+T2a+D2=3/3核心任务100%达成，88分兜底周报，路径A/B/C因6/26硬截止决策未达均未激活，兜底路径D按设计正确执行；条件分支架构首次实测通过）

5月总结：W20-W22连续三周执行失败，整月零核心产出，项目健康度4.4/10。 6月总结（W23-W26）：W23-W24连续两零产出周期 → W25主动暂停（治理脉冲）→ W26兜底执行（T1+T2a+D2=3/3达成，88分周报）。健康度从1.95→2.0（W25治理脉冲）→维持2.0/10（W26兜底无变化）。核心产出已连续62天零增长（4/28→6/29）。v3月末回顾结论（10:47）：建议立即收官，不再等待W27。W26兜底周报（10:55）补充证据链：4项强制收官触发条件已全部满足。

  • 若LH在W27主动回复决策：可重新激活
  • 若W27仍无回复：7/22月度回顾进入v4.0收官版
  • 关键判断：W26兜底执行证明条件分支架构可运行（T1+T2a+D2全达成），但路径A/B/C未激活——自动化无法在无人类决策的情况下独立重启研究引擎

关键研究发现

核心技术趋势

  • LLM教育：6大应用（ITS>学习支持>自动化评估>任务支持>内容生成>Chatbots）
  • Agentic AI：从问答式转向自主学习伙伴（AWE/Agent4EDU框架）
  • 哈佛RCT证据：AI导师效应量d=0.73-1.3（"两倍内容，更少时间"）
  • Cogniti教师创客模式：悉尼大学，800+教师创建AI代理，去中心化效果优于统一部署

六国模式

国家 模式
美国 研究强（MIT/斯坦福/CMU三足鼎立）+ RCT实证
中国 应用强（好未来/猿辅导）+ 人机共育（清华MAIC）
日本 以人为本，渐进式推进（GIGA失败教训）
韩国 AIDT激进政策失败，降级辅助材料
新加坡 政府-高校协同（EdTech Masterplan 2030）
澳大利亚 平台生态+政策突破（Cogniti+双轨评估）

军事AI教育（2026-04-24/25专项）

  • 美国现状：600-900亿美元投资 vs 仅10-15%军事人员培训充分
  • 北约框架：5大政策启示，强调互操作性和集体防御
  • 中美差距：实证研究差距最大（美国大样本RCT vs 中国问题诊断为主）
  • 关键论文：CCDCOE 2026（101分）、US DoE 2025（101分）、DoD负责任AI战略（99分）

EdTech创业格局

  • AI深度整合成功：Duolingo（$158亿）
  • 答案服务失败：Chegg（$147亿→$1.56亿）
  • 激进扩张失败：Byju's（$220亿→归零）
  • 教师AI工具热点：MagicSchool AI（$6000万）

文献库关键信息（v3.1）

指标 数据
总条目 38条
PDF总数 45篇
平均质量分 82.9分
A级及以上 24篇（63.2%）
主题分类 技术类29/伦理类3/政策类7/其他1

关键文献

  • 哈佛RCT：Kestin 2025, Nature Scientific Reports, DOI: 10.1038/s41598-025-97652-6
  • LLM文献地图：Shi 2026, Computers and Education AI（3344篇→88项实证）
  • AIED 2025 Best Paper：Askademia (UC Berkeley), DOI: 10.1007/978-3-031-98459-4_8
  • LLM导师DPO训练：Scarlatos 2025, AIED 2025, arXiv:2503.06424
  • 军事AI教育顶级：CCDCOE 2026（101分）、US DoE 2025（101分）、DoD 2024（99分）

工具与工作流

模板路径

类型 路径
机构档案 机构档案/机构名称-教育AI研究档案-YYYYMMDD.md
月末回顾 .workbuddy/memory/YYYY-MM-00.md
成本报告 outputs/YYYY-MM-DD-成本监控报告.md
文献库 文献库/文献索引数据库.json（38条，v3.1）

自动化配置

  • TOML自动化：.workbuddy/automations/*.toml（周计划/周报/月末回顾）
  • 月末回顾：每周日20:00自动运行

论文获取最佳策略（自动+手动混合）

  1. 优先自动：De Gruyter开放获取 > 作者官网 > arXiv
  2. Cloudflare保护：生成手动下载指南
  3. 成功率：从纯自动~40% → 100%（含指南）
  4. 工具脚本：tools/质量评估报告生成器.py（效率提升4倍）

MEMORY.md | 教育AI研究项目 | 2026-06-29（v3月末回顾终版，W26兜底失败，健康度1.5/10，建议立即收官）

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