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教育AI研究
研究计划
第3周
2026-04-07
2026-04-04 2026年第3周(4月8-14日)教育AI研究计划
狗剩

2026年第3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2026-04-04(提前制定)


一、背景总结

第1-2周成果

周次 完成情况 质量 成本
第1周 3家美国机构(MIT/斯坦福/CMU A级(92.9分) ¥4.5
第2周 4家国内院校(清华/北大/复旦/上交) A级(90分) ¥6.0
合计 7家机构档案 A级(91.5分) ¥10.5

本周新增

类型 完成情况
第2周周报 已完成
企业机构档案 5个新档案(好未来/猿辅导/作业帮/Microsoft/OpenAI
累计企业档案 6个(+Google Brain

二、第3周研究目标

核心主题

教育AI技术专题深化 + 产业动态追踪

具体目标

序号 目标 衡量标准
1 完成3个核心技术方向深度分析 技术原理+应用案例+对比分析
2 建立产业动态追踪机制 每周至少2条重要动态
3 完成中美教育AI综合对比报告 覆盖7所高校+6家企业
4 真实性核查持续运行 每日3:00自动化

三、每日任务安排

周一(4月8日):技术专题启动

任务

  • 生成第3周启动日报
  • 确定3个核心技术深度分析方向
  • 启动LLM教育应用深度研究

推荐信息源

  • ArXivcs.AI, cs.CL
  • 中国知网(AI教育应用)
  • Nature Education

周二(4月9日):LLM教育应用研究

任务

  • 大语言模型在教育中的应用深度分析
  • 梳理GPT-4、Claude、国产大模型教育应用案例
  • 更新知识卡片:大模型教育应用

核心技术问题

  1. LLM如何改变教学互动模式?
  2. LLM在教育中的局限性?
  3. 中国大模型(文心/通义/智谱)教育应用?

周三(4月10日):自适应学习系统深度研究

任务

  • 自适应学习系统技术原理分析
  • 梳理国际自适应学习平台(如Knewton、DreamBox
  • 对比中国自适应学习产品

核心技术问题

  1. 自适应学习如何实现个性化?
  2. 学习者模型的技术架构?
  3. 知识追踪算法(KT vs BKT)?

周四(4月11日):智能辅导系统(ITS)深度研究

任务

  • CMU ITS技术原理深度分析
  • 对比商业ITS产品(如Carnegie Learning
  • 探讨中国ITS发展路径

核心技术问题

  1. ITS的认知模型如何构建?
  2. 最佳对话策略是什么?
  3. 中国能否追赶CMU的40年积累?

周五(4月12日):产业动态追踪 + 周报

任务

  • 收集本周教育AI产业重要动态
  • 生成第3周周报
  • 汇总成本与质量数据

重点追踪

  • 好未来/猿辅导/作业帮最新动态
  • 国际大厂教育AI新发布
  • 国家教育AI政策更新

周六(4月13日):综合对比报告撰写

任务

  • 中美教育AI综合对比报告
  • 机构对比矩阵更新
  • 关键发现总结

周日(4月14日):知识库同步

任务

  • 知识卡片一致性检查
  • 机构档案信息更新
  • 生成知识库健康报告

四、技术专题深度分析框架

1. LLM教育应用

分析维度

  • 技术原理:大模型能力+教育场景适配
  • 应用案例:清华/北大/猿辅导等应用实践
  • 对比分析:国际vs中国,通用vs专用
  • 局限性:幻觉问题、隐私问题、评估问题

2. 自适应学习系统

分析维度

  • 技术原理:知识空间理论+认知诊断
  • 算法架构:Bayesian Knowledge Tracing
  • 产品对比:Knewton vs 作业帮 vs 好未来
  • 效果评估:实证研究证据

3. 智能辅导系统

分析维度

  • 技术原理:ACT-R理论+认知 tutors
  • 核心组件:学生模型+领域模型+教学模型
  • 产品案例:CMU LearnLab、Carnegie Learning
  • 中国路径:追赶策略+差异化发展

五、风险评估与应对

风险 影响 应对措施
信息源质量不稳定 研究质量 优先使用官方来源+学术期刊
技术深度不够 研究价值 结合案例+对比分析
成本超支 预算控制 每日成本监控
时间不足 产出完整性 优先级排序,P0优先

六、成本预算

项目 预算 说明
LLM调用 ¥3.0 每日约¥0.5
搜索成本 ¥0.5 学术+行业搜索
文档生成 ¥1.5 周报+对比报告
合计 ¥5.0 ≤周预算¥35

七、产出物清单

序号 产出物 截止时间 优先级
1 第3周启动日报 4月8日 P0
2 LLM教育应用知识卡片 4月9日 P0
3 自适应学习系统深度分析 4月10日 P1
4 ITS深度分析 4月11日 P1
5 第3周周报 4月12日 P0
6 中美教育AI综合对比报告 4月13日 P1
7 知识库同步报告 4月14日 P2

八、成功指标

指标 目标 衡量方式
研究完成率 ≥90% 7个产出物完成6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
知识积累 新增3个深度分析 技术卡片/报告

计划状态:已制定 维护人:狗剩 下次更新:第4周(4月15日起)