摘要：本文是关于我们获得2020年度吴文俊人工智能科学技术奖主要工作的一个介绍。该成果针对自适应学习中面临的教学资源表示困难、学习状态诊断困难以及学习策略设计困难等关键技术难题,首先构建数据驱动的教学资源无监督表示新框架,提高了教学资源质量评估和内容检索的精度和效率。其次提出基于深度学习的学习者认知诊断新方法,突破了以量表为基础的教育测量理论研究范式。然后设计基于知识匹配的个性化推荐技术以及多目标匹配的自适应推荐技术,满足了智能教育场景的复杂约束与学习者的多样目标需求。最后,本文成果研发了面向基础教育的智能教育系统——智学网,已在全国推广使用,对我国智能教育发展具有积极意义。

摘要：成人本科学士学位英语非常重要,非英语专业学生只有通过此考试,才有资格获得本科学士学位证书。基于此,文章首先分析了成人本科学士学位英语的教学现状,并介绍了自适应学习的提出背景及其定义。随后,文章根据自适应学习的工作原理,设计了自适应学习系统,并从知识图谱、认知能力测评和推荐引擎三个方面来确保系统业务流程的顺利运行。最后,文章介绍了成人本科学士学位英语自适应学习APP系统在北京邮电大学网络教育学院的应用情况,并通过对比APP系统在2019年的两次北京成人本科学士学位英语考试的应用数据,分析了自适应学习系统的应用成效。文章探索利用人工智能技术解决目前成人英语教育的痛点问题,设计了自适应学习系统,对于人工智能与教育教学的融合有重要的推动作用。

摘要：自适应学习是人工智能时代出现的一种全新的实时互动学习模式。研究表明,自适应学习能够提高大学生学习时的愉悦感、沉浸感和个性化,大学生在自适应学习中所感知到的愉悦感、沉浸感和个性化对自主学习能力有促进作用,能有效提升学习效果。因此高校要加强自适应学习平台建设,提升大学生自主学习效能;将自适应学习加入教学模块设计,促进大学生尽早使用自适应学习平台;鼓励高校教师在教学实践中根据自适应学习特点,引导大学生使用自适应学习平台。

摘要：一些网络学习系统如Blackboard、Moodle、SaKai等提供给学习者都是千篇一律的学习资源,不能根据用户特性动态适应地呈现个性化学习内容。因此,构建自适应学习系统是解决学生需求的个性化与教学资源的静态化的有效方案。本文对国内外一些常见的自适应学习系统进行了研究分析,总结出其特点和不足,设计与实现一个面向服务的自适应学习系统,分别在系统参考模型设计、用户模型和领域模型构建、个性化学习资源推送策略、多元化学习资源建设以及系统依据学习风格模型适应性呈现学习活动序列和学习资源等方面做了大量的优化研究。

摘要：自适应学习系统是指能够为学习者提供一种个性化学习服务,实现用户适应系统和系统适应用户的双向适应,而要做到这点,构建用户模型和知识模型就显得尤为重要。本文依据自主研发的自适应学习系统的成功案例,提出采用本体技术设计一种实现个性化学习服务机制的用户模型和知识模型参考规范,然后详细阐述了利用文本编辑器protégé对知识本体进行建模。最后给出了采用JAVA+Jena+SPARSQL技术实现对本体文件的存储和读取部分主要代码。本文研究设计的模型本体参考规范具有一定的适用价值,对后续研究自适应学习系统具有指导意义。

摘要：分析了RBF(径向基函数)神经网络的基本结构和数学特性,对于预警卫星动力学系统的不确定性上界值无法测量和未知的情况,采用RBF神经网络可以对较强干扰上界进行自适应学习,并可降低控制和动力学带来的抖振。针对带有摆镜的预警卫星姿态控制问题,提出了一种基于神经网络扰动补偿的姿态滑模控制方法。针对RBF网络正交最小二乘(OLS)学习算法,采用RBF神经网络来学习不确定因素的上界值,并设计了预警卫星的姿态控制规律,解决了预警卫星动力学扰动补偿问题。利用数值仿真估算了基于RBF网络上界自适应学习滑模控制的预警卫星姿态控制系统的性能指标。

摘要：文章在归纳总结学习的若干影响因素的基础上,将自适应系数定义为学习压力与学习能力的比值,并构建了自适应学习模型,将学习状态分为自适应区、"无聊"状态和"焦虑"状态。建设自适应学习系统的目的是让学习者停留在自适应区,为此文章设计了自适应学习模型的运行流程,并提出可从学习者建模、大数据系统的支持、体系化资源生态的形成、系统设计的多样化呈现、终端模型的有效规范等多方面来实现。文章的研究结果旨在提升在线学习的自适应程度和学习绩效。

摘要：针对传统混合高斯模型采用固定学习速率带来的模态残留和拖影等问题,提出了一种自适应学习速率运动目标检测算法。对图像序列像素变化特性和模型控制参数性能进行了分析,将模型学习过程分为背景初始形成和背景维护更新两个阶段,不同阶段采取不同的学习策略,初始形成阶段采用较大递减学习速率加速背景模型的形成;维护更新阶段根据像素点匹配次数与不匹配次数作为反馈量来调节学习率,实现模型的自适应学习。实验结果表明,该算法能够有效改善原始模型收敛速率慢导致背景模型更新不及时的问题,可以更准确地检测出运动目标,并具有较好的自适应性和鲁棒性。

摘要：视频生动形象的直观画面深受聋人喜爱,但由于聋人的听力受损,使得聋人对视频的信息处理面临诸多困难,无法有效接收、理解视频内容。为此,文章以聋人的自适应学习需求为导向,确定了包括数据处理、用户定位、字幕匹配和无障碍字幕呈现四个环节的聋人视频无障碍字幕设计流程。同时,文章介绍了两个典型的聋人自适应学习场景:面向聋人的交互式视频资源平台和人工智能技术支持的聋童识字阅读,并分别提出了相适的无障碍字幕设计方案。进行基于自适应学习需求的聋人视频无障碍字幕设计,不仅有利于提升聋人的学习兴趣并有效、完整地接收视频信息,而且在一定程度上促进了聋人的教育公平。

摘要：人工智能自适应学习已经成为教育技术领域研究的重点,探讨自适应技术在研究性学习领域的应用与实践具有重要意义。该文通过对研究型课程的内涵、理论基础和实施现状的梳理,基于上海市中学开展研究型课程的调研结果,研发了一套支持大规模在线开放式的研究型课程自适应学习系统,旨在利用信息技术支持学校实施大规模研究型课程的教学、管理和评价工作,辅助学生开展个性化研究性学习。该文采用基于设计的研究方法,对该系统的概念模型和智能核心组件进行了设计,其中,智能核心组件由个性化学习者模型、程序性和方法类知识模型、个性化教学策略模型构成,并设计了智能信息感知与识别引擎和智能推理引擎来支持这三个模型的运行与更新,以实现系统更精准地为学习者提供个性化研究性学习服务;同时,基于系统设计了混合式研究性学习模式,实现线上学习和线下探究相结合,促进学生持续、深入地开展研究性学习;并对该系统的应用成效进行了概述,结合真实的教学案例介绍了混合式研究性学习模式的实施,以期为教师开展研究型课程提供参考;最后对该系统应用进行了总结,并提出了后续研究方向。