6月21日，在全球抗擊疫情的特殊時刻，由北京智源人工智能研究院主辦的2020北京智源大會線上開幕，科技部副部長李萌、北京市副市長殷勇在線出席開幕式并致辭，吸引約15萬人在線觀看。

為期4天的2020北京智源大會全程采用線上形式召開

作為國際性人工智能高端學術交流活動，今年第二屆舉辦的北京智源大會邀請了Alan Kay、Judea Pearl、John Hopcroft等五位圖靈獎得主以及數(shù)十位人工智能領域頂尖專家學者進行主題演講，并設置19場論壇，廣邀國際相關領域的知名專家學者出席，共同探討未來十年人工智能的發(fā)展走向。

與此同時，大會面向全球高校院所、科研機構及企業(yè)征集人工智能前沿技術成果，愛學習教育集團的自適應學習系統(tǒng)及智能化教研兩項產(chǎn)品成功通過遴選，繼去年作為唯一一家線下參展的教育企業(yè)后，今年再一次參與線上企業(yè)成果展示，展現(xiàn)了在AI+教育領域的行業(yè)領先實力。

自適應學習：納米級知識診斷 讓孩子實現(xiàn)個性化學習

兩千五百多年前，孔子提出“因材施教”的教育理念，至今依然是全世界教育界追求的至高境界。由于學生的知識掌握水平不同，如何準確診斷每一個學生的知識能力，并制定個性化的教學計劃，實現(xiàn)“千人千面”的學習方式，一直是教育行業(yè)的一大難題。近年來，隨著人工智能技術的發(fā)展，自適應學習逐漸在教育領域落地應用，在技術的加持下，大規(guī)模因材施教不再是憧憬。

在本屆智源大會上，愛學習線上展示的其中一款產(chǎn)品就是自適應學習系統(tǒng)，該系統(tǒng)由愛學習AI Lab結合集團豐富的教育教學資源和先進的人工智能算法進行研發(fā)，包括AI學生知識診斷、AI個性化題目推薦和AI自適應講題三部分。

愛學習自適應學習系統(tǒng)

其中，AI學生知識診斷對傳統(tǒng)的知識診斷模型進行了升級，提出了一種通用性的框架EHFKT，該框架包含三個子系統(tǒng)，能夠提取題目的知識點分布、難度特征和語義特征，通過深度學習方法對題目進行層次化的建模，充分挖掘題目特征，從而大大提升知識診斷的準確性。目前，根據(jù)該技術研究成果撰寫的論文《Exercise Hierarchical Feature Enhanced Knowledge Tracing》已被國際人工智能教育大會(AIED2020)收錄。

根據(jù)學生知識診斷，結合目前先進的深度學習、強化學習、圖網(wǎng)絡等算法，AI個性化題目推薦能夠改善基于傳統(tǒng)算法存在的針對性不強、推薦題目單一等問題，為學生規(guī)劃出個性化的最優(yōu)學習路徑，保證學生用最短時間補齊最薄弱的知識點。

AI自適應講題則針對每個推薦的題目進行AI自動講解，交互式的講解方式，能夠根據(jù)學生的學習能力進行詳講或略講，幫助學生真正學會相關內(nèi)容。

目前，愛學習自適應學習系統(tǒng)已經(jīng)在集團旗下各品牌進行落地應用，覆蓋了線上及線下、大班及小班、校內(nèi)及校外等多種應用場景。

智能化教研：從生產(chǎn)到應用 AI讓教研更輕松

使用AI技術深度輔助教研過程，愛學習形成了從內(nèi)容生產(chǎn)到內(nèi)容應用的一整套智能化教研業(yè)務流程。

愛學習智能化教研系統(tǒng)

傳統(tǒng)的題庫內(nèi)容生產(chǎn)采用的是人工錄題方式，需要老師依次為每一道題目標注知識點和難度信息，效率低、成本高，并且不同老師的教研能力不同、標準不同，標注的準確度也很難保障。愛學習AI Lab研發(fā)的智能化題庫內(nèi)容生產(chǎn)流程，包括題目OCR文字提取、知識點預測、題模預測、難度預測、智能拆題以及人工審核入庫等環(huán)節(jié)。

基于前沿的深度學習算法，愛學習智能化題庫內(nèi)容生產(chǎn)能夠?qū)υ嚲磉M行公式識別、文字識別，其中公式識別準確率高達95%以上，文字識別準確率高達99%以上。為了保證推薦知識點的精確性，愛學習AI Lab對學科知識點進行了5級的細粒度拆分，老師在錄題的過程中，可以在AI推薦的知識點中選取題目的知識點，節(jié)省60%以上的錄題時間。

在業(yè)務應用層面，愛學習的智能化教研解決方案包括智能判題、自動講題以及自動組卷等功能應用。其中，智能判題的算法支持選擇、填空等半客觀題的批改，包含多模態(tài)輸入，例如圖片、文本等，不僅能夠節(jié)省老師的時間，同時可避免因為評卷人主觀因素造成的評分偏差，增強考試的公平公正性。目前，智能判題的總調(diào)用量已達到1000萬次，判題精度在0.99以上，未來將覆蓋半客觀題的語義匹配等更多題型。

自動組卷可以應用在不同的場景，比如給定一份試卷(如初中數(shù)學)，AI模型可以智能分析出給定試卷試題的知識點、難度及題型，根據(jù)分析的結果從題庫中組一套與給定試卷相同題量、題型、知識點和難度的試卷，也可以組成其它類型的測試題，比如：作業(yè)、進門考、出門考、期中期末測試等。另外，學科老師可以選擇組題類型，在設定題型、難度、知識點及對應題量后，自動組卷功能會根據(jù)老師給出的條件快速從題庫中生成一套或幾套滿足條件的測試題供老師進行選擇，極大提升組卷工作效率。

作為“內(nèi)容和科技驅(qū)動的K12教育供給平臺”，愛學習教育集團始終以教研教學和科技創(chuàng)新作為核心發(fā)展驅(qū)動力，近年來不斷探索AI技術與教育的深度融合，旗下AI Lab陸續(xù)推出十多款創(chuàng)新產(chǎn)品和應用，覆蓋了“教、學、練、評、測”全教學場景。未來，愛學習將持續(xù)進行技術創(chuàng)新，并加強與學術機構、科技企業(yè)等的合作，推動更多AI+教育的創(chuàng)新成果落地。