原标题：AI技术在教育产品中的具体应用与特点

　　中国科学技术大学自动化系副教授据凌强介绍，中科大自动化系有包括国家工程实验室、类脑智能技术及应用国家工程实验室等若干个实验室。去年，凌强的团队与艾宾浩斯智能教育合作，开展了人工智能教育的研究。

　　凌强团队的AI研究主要分为两块，一是教育数据挖掘，比如通过学生的做题过程，记录其学习行为数据，挖掘知识点的相关性，以形成知识体系。二是个性化导学，帮助学生打造专属AI老师。

　　“教育和医生是很像的，我今天身体不舒服了，一个高明的医生能够帮助我找到那个地方有问题，然后对症下药把问题解决，教育也一样。”

　　凌强认为，个性化应该是AI教育最根本的点。同一个知识展现给所有的同学，接受程度是不一样的。

　　凌强表示，中科大的团队在将个性化融入到AI教育中时，主要遇到的问题有两点。第一是将个性化分析出来时，可能存在结果解释相对不足的问题。“我们希望推荐结果、分析结果要有一定的解释性，不然老师是不敢用的。”

　　第二个问题在于预测的波动性，许多AI推荐预测的准确性不足。中科大团队将学生的历史作答信息进行编码，采集编号、知识、作答次数、作答结果等数据，通过特征之间的线性关系得出权重，再对学生的作答进行预测，找出学习环节中存在的弱点。

　　凌强介绍说，团队在研究的过程中引入了“知识追踪机”，基于学生的训练结果作出向量估计。“学生和知识点相结合，会得到一些不同时期的结果，把不同时期的结果综合起来，最后有一个学习预测和学习判决。”

　　除了学习建模外，另一件事情在于强化学习推荐。学生做对相关知识点会有奖励，做错则有相应的惩罚。凌强表示，“核心点只有一个，就是对症下药，通过知识追踪进而掌握状态，有针对性地推荐题目，希望提升学生的学习效率。”