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6月21日，在全球抗击疫情的特殊时刻，由北京智源人工智能研究院主办的2020北京智源大会线上开幕，科技部副部长李萌、北京市副市长殷勇在线出席开幕式并致辞，吸引约15万人在线观看。
为期4天的2020北京智源大会全程采用线上形式召开
作为国际性人工智能高端学术交流活动，今年第二届举办的北京智源大会邀请了Alan Kay、Judea Pearl、John Hopcroft等五位图灵奖得主以及数十位人工智能领域顶尖专家学者进行主题演讲，并设置19场论坛，广邀国际相关领域的知名专家学者出席，共同探讨未来十年人工智能的发展走向。
与此同时，大会面向全球高校院所、科研机构及企业征集人工智能前沿技术成果，爱学习教育集团的自适应学习系统及智能化教研两项产品成功通过遴选，继去年作为唯一一家线下参展的教育企业后，今年再一次参与线上企业成果展示，展现了在AI+教育领域的行业领先实力。
自适应学习：纳米级知识诊断 让孩子实现个性化学习
两千五百多年前，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。由于学生的知识掌握水平不同，如何准确诊断每一个学生的知识能力，并制定个性化的教学计划，实现“千人千面”的学习方式，一直是教育行业的一大难题。近年来，随着人工智能技术的发展，自适应学习逐渐在教育领域落地应用，在技术的加持下，大规模因材施教不再是憧憬。
在本届智源大会上，爱学习线上展示的其中一款产品就是自适应学习系统，该系统由爱学习AI Lab结合集团丰富的教育教学资源和先进的人工智能算法进行研发，包括AI学生知识诊断、AI个性化题目推荐和AI自适应讲题三部分。
其中，AI学生知识诊断对传统的知识诊断模型进行了升级，提出了一种通用性的框架EHFKT，该框架包含三个子系统，能够提取题目的知识点分布、难度特征和语义特征，通过深度学习方法对题目进行层次化的建模，充分挖掘题目特征，从而大大提升知识诊断的准确性。目前，根据该技术研究成果撰写的论文《Exercise Hierarchical Feature Enhanced Knowledge Tracing》已被国际人工智能教育大会(AIED2020)收录。根据学生知识诊断，结合目前先进的深度学习、强化学习、图网络等算法，AI个性化题目推荐能够改善基于传统算法存在的针对性不强、推荐题目单一等问题，为学生规划出个性化的最优学习路径，保证学生用最短时间补齐最薄弱的知识点。
AI自适应讲题则针对每个推荐的题目进行AI自动讲解，交互式的讲解方式，能够根据学生的学习能力进行详讲或略讲，帮助学生真正学会相关内容。
目前，爱学习自适应学习系统已经在集团旗下各品牌进行落地应用，覆盖了线上及线下、大班及小班、校内及校外等多种应用场景。
智能化教研：从生产到应用 AI让教研更轻松
使用AI技术深度辅助教研过程，爱学习形成了从内容生产到内容应用的一整套智能化教研业务流程。
传统的题库内容生产采用的是人工录题方式，需要老师依次为每一道题目标注知识点和难度信息，效率低、成本高，并且不同老师的教研能力不同、标准不同，标注的准确度也很难保障。爱学习AI Lab研发的智能化题库内容生产流程，包括题目OCR文字提取、知识点预测、题模预测、难度预测、智能拆题以及人工审核入库等环节。基于前沿的深度学习算法，爱学习智能化题库内容生产能够对试卷进行公式识别、文字识别，其中公式识别准确率高达95%以上，文字识别准确率高达99%以上。为了保证推荐知识点的精确性，爱学习AI Lab对学科知识点进行了5级的细粒度拆分，老师在录题的过程中，可以在AI推荐的知识点中选取题目的知识点，节省60%以上的录题时间。
在业务应用层面，爱学习的智能化教研解决方案包括智能判题、自动讲题以及自动组卷等功能应用。其中，智能判题的算法支持选择、填空等半客观题的批改，包含多模态输入，例如图片、文本等，不仅能够节省老师的时间，同时可避免因为评卷人主观因素造成的评分偏差，增强考试的公平公正性。目前，智能判题的总调用量已达到1000万次，判题精度在0.99以上，未来将覆盖半客观题的语义匹配等更多题型。
自动组卷可以应用在不同的场景，比如给定一份试卷(如初中数学)，AI模型可以智能分析出给定试卷试题的知识点、难度及题型，根据分析的结果从题库中组一套与给定试卷相同题量、题型、知识点和难度的试卷，也可以组成其它类型的测试题，比如：作业、进门考、出门考、期中期末测试等。另外，学科老师可以选择组题类型，在设定题型、难度、知识点及对应题量后，自动组卷功能会根据老师给出的条件快速从题库中生成一套或几套满足条件的测试题供老师进行选择，极大提升组卷工作效率。
作为“内容和科技驱动的K12教育供给平台”，爱学习教育集团始终以教研教学和科技创新作为核心发展驱动力，近年来不断探索AI技术与教育的深度融合，旗下AI Lab陆续推出十多款创新产品和应用，覆盖了“教、学、练、评、测”全教学场景。未来，爱学习将持续进行技术创新，并加强与学术机构、科技企业等的合作，推动更多AI+教育的创新成果落地。