llm_wiki/raw/教育AI研究/每周报告/2026-W16-第4周研究计划.md

tags, created, description, author, para

tags	created	description	author	para
教育AI研究 研究计划 第4周 2026-04-14	2026-04-05	2026年第4周（4月8-14日）教育AI研究计划	狗剩

2026年第4周（4月8-14日）教育AI研究计划

计划周期：2026年4月8日 - 4月14日 计划人：狗剩 计划时间：2026-04-05（提前制定） 主题：新兴市场 + 市场格局 + 知识图谱可视化

---

一、前三周成果回顾

累计成果一览

周次	主题	完成内容	质量	成本
第1周	美国顶级机构	MIT/斯坦福/CMU + 企业档案	A级 92.9分	¥4.5
第2周	中国顶级高校	清华/北大/复旦/上交	A级 90分	¥6.0
第3周	技术专题深化	4篇深度报告+国际比较+文献库	A级 83分	¥4.5
合计	—	15家机构档案+4篇深度报告	A级 88.6分	¥15

已覆盖地区

• ✅ 美国（MIT、斯坦福、CMU、Google、Microsoft、OpenAI）
• ✅ 中国（清华、北大、复旦、上交、好未来、猿辅导、作业帮）
• ✅ 瑞士（ETH+EPFL/SNAI）
• ✅ 英国（牛津AIEOU）
• ✅ 日本（GIGA学校+MEXT）
• ✅ 韩国（AIDT案例，作为失败教训）

尚未覆盖的重要市场

• ❌ 印度（规模第二大，AI基础设施快速发展）
• ❌ 东南亚（越南/泰国/印尼，AI教育应用爆发）
• ❌ 拉美/非洲（低资源场景，公平性议题）
• ❌ 澳大利亚/加拿大（英语国家代表）

---

二、第4周研究目标

核心主题

新兴市场教育AI + 市场格局分析 + 知识图谱可视化

具体目标

序号	目标	衡量标准	优先级
1	印度教育AI研究	完成1篇区域研究报告（≥80分）	P1
2	东南亚教育AI研究	完成1篇区域研究报告（≥80分）	P1
3	全球教育AI市场格局分析	完成1篇市场深度报告	P1
4	知识图谱可视化	完成机构关系.canvas图谱	P1
5	深度报告质量提升	现有4篇报告提升至≥85分	P2
6	文献库扩展	新增5-8条高质量文献	P2
7	第4周周报	格式标准、完整	P0

---

三、每日任务安排

周一（4月8日）：印度教育AI研究

任务：

• 生成第4周启动日报
• 研究印度教育AI格局：CBSE AI政策、IIT AI教育、Byju's/Unacademy
• 完成印度教育AI区域研究报告

关键信息源：

• CBSE官网（AI课程政策）
• IIT官方站点
• The Ken、Livemint（印度ed-tech报道）
• UNESCO India相关报告

核心问题：

1. 印度AI教育政策框架（NEP 2020 + AI补充指南）
2. 头部ed-tech企业战略（Byju's危机+转型 vs Unacademy）
3. 低资源场景的AI教育挑战

---

周二（4月9日）：东南亚教育AI研究

任务：

• 研究越南、泰国、印尼、新加坡的教育AI政策与实践
• 重点关注新加坡（MOE智慧国家战略）
• 完成东南亚教育AI区域研究报告

关键信息源：

• 新加坡MOE官网
• UNESCO Bangkok区域报告
• ADB（亚洲开发银行）教育报告
• 各国教育部官网

核心问题：

1. 新加坡AI教育模式（领跑东南亚）
2. 数字鸿沟对东南亚AI教育的制约
3. 东南亚本地AI教育企业（Ruangguru等）

---

周三（4月10日）：全球教育AI市场格局分析

任务：

• 分析全球教育AI市场规模与增速
• 绘制主要参与者竞争格局图
• 分析资本流向与投资热点
• 完成市场格局深度报告

分析框架：

市场规模 → 各区域份额 → 增速排名
主要玩家 → 技术路线 → 竞争维度
资本动向 → 融资案例 → 投资趋势
监管环境 → 政策差异 → 合规成本
未来预测 → 增长驱动 → 风险因素

数据来源：

• HolonIQ教育科技报告
• Metaari市场数据
• CB Insights融资数据
• 教育部/各国政策文件

---

周四（4月11日）：知识图谱可视化

任务：

• 设计机构关系网络图（Obsidian Canvas）
• 绘制技术演进时间线
• 绘制中美对比矩阵可视化

图谱设计方案：

Canvas 1：机构关系图

• 节点：15家机构，按类型分组（高校/企业/政策机构）
• 边：合作关系、竞争关系、影响关系
• 颜色：🔵美国 🔴中国 🟡欧洲 🟢日韩

Canvas 2：技术演进图

• 时间轴：1984（Bloom 2Sigma）→ 2026（Agentic AI）
• 关键节点：知识追踪算法 → 深度学习 → LLM → Agentic AI

---

周五（4月12日）：质量提升日

任务：

• 对4篇深度研究报告进行质量审查
• 目标：各报告质量分提升至≥85分
• 重点修正：数据来源标注、引用格式规范化

审查清单：

• 每个核心数据点有来源标注
• 引用文献可在文献库中检索到
• 数字数据有单位和时间标注
• 结论有证据支撑而非推测

---

周六（4月13日）：文献库扩展

任务：

• 补充印度/东南亚教育AI相关文献（3-5条）
• 添加市场分析相关报告（2-3条）
• 更新文献库统计数据

目标文献：

1. UNESCO 2023年《教育中的AI》报告
2. 印度CBSE AI课程政策文件
3. 新加坡MOE AI教育框架
4. HolonIQ 2025教育科技市场报告
5. IEEE Educational Data Mining Conference 2025

---

周日（4月14日）：周报+知识库同步

任务：

• 生成第4周完整周报
• 知识卡片一致性检查（8张现有卡片）
• 更新README项目总览
• 更新MEMORY.md

---

四、技术分析框架扩展

新增：新兴市场分析维度

政策环境
  ├── 国家AI战略
  ├── 教育数字化政策
  └── 数据治理法规

基础设施
  ├── 互联网覆盖率
  ├── 设备可及性
  └── 电力稳定性

市场特征
  ├── 学生规模
  ├── 消费能力
  └── 本地化需求

主要玩家
  ├── 本土企业
  ├── 外资进入情况
  └── 公立/私立比例

创新亮点
  ├── 低资源AI方案
  ├── 多语言支持
  └── 离线学习技术

---

五、风险评估

风险	影响	概率	应对措施
新兴市场信息源质量低	研究质量下降	中	优先使用UNESCO/ADB/世界银行报告
市场数据差异大（来源不一）	数据可信度	高	多源比对，标注数据来源和置信度
知识图谱复杂度超预期	时间延误	低	先做简版，迭代完善
文献库扩展质量不达标	引用可靠性	低	严格应用DOI验证流程

---

六、成本预算

项目	预算	说明
AI模型调用	¥3.0	6天×¥0.5
搜索成本	¥0.5	学术+市场数据搜索
文档生成	¥1.5	周报+多篇报告
合计	¥5.0	≤周预算¥35

---

七、产出物清单

序号	产出物	截止日期	优先级	状态
1	第4周启动日报	4月8日	P0	待开始
2	印度教育AI区域研究	4月8日	P1	待开始
3	东南亚教育AI区域研究	4月9日	P1	待开始
4	全球教育AI市场格局报告	4月10日	P1	待开始
5	机构关系知识图谱（.canvas）	4月11日	P1	待开始
6	4篇深度报告质量提升	4月12日	P2	待开始
7	文献库扩展（5-8条）	4月13日	P2	待开始
8	第4周完整周报	4月14日	P0	待开始

---

八、成功指标

指标	目标	衡量方式
研究完成率	≥90%	8个产出物完成7个以上
质量等级	A级（≥80分）	真实性核查通过
成本控制	≤¥5	单周成本
地理覆盖	新增2个地区	印度+东南亚
文献库规模	≥20条	数据库条目数

---

九、后续研究路线图（第5周+）

阶段三：综合输出（第5-6周）

周次	主题
第5周	澳大利亚/加拿大 + 中国ed-tech上市企业专项研究
第6周	综合研究报告：全球教育AI发展全景扫描（3万字+）

潜在延伸方向

• 学习分析（Learning Analytics）专项研究
• 教育AI伦理与公平性深度分析
• 中国教育AI政策演变（2017-2026）时间线研究
• 未来教师角色与AI协作模式研究

---

计划状态：已制定 维护人：狗剩 下次更新：第5周（4月15日起）