1. 朱老师笔记
自适应学习（Adaptive Learning）从概念提出到现在，一直处于发展的初级阶段，还有很多科学问题没有解决，还有很多困难需要克服。最近，人工智能的发展，为自适应学习的突破发展提供了翅膀，有望实现。 蔡元培先生说教育就是健全人格，杜威说教育是培养完整的人，怀特海说教育就是帮助人成长为更好的自己。这些说法都是指教育思想。自适应学习（系统）是一种教育科技手段，要遵循教育思想的引导。 传统自适应学习就是将知识分解成许多细粒度知识点，通过不断测试来实时了解学生对不同知识点的掌握程度，并据此自动规划下一步学习内容，保证学生一直能够学习最适合自身水平的知识点。目前的自适应学习系统基本上都是处于这种状态。 我认为自适应学习是指学习者在特定的学习情境下，根据自身学业情绪、学习风格、认知水平等个体特征不断调整自身学习活动、学习方式、学习内容以适应新的变化，化被动学习为主动学习，激发自身学习兴趣与学习信心，进而大大提升学习效果的学习方式。简言之，自适应学习是学习者按照自己的方式学习，学习时间、学习内容、学习方法、学习进度等全由学习者自己掌控，最终实现自我改造，自适应学习系统就是满足学习者的这种需要。
1.1. 自适应研究
1.1.1. 学习风格的自动识别
- 量表
- 大数据行为分析
1.1.2. 学习态度的自动识别
目前主要使用学习成绩作为指标，忽视了对知识本身态度的衡量
1.1.3. 学习意图的理解
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learning Intention(present)
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Learning motivation(primary)
NLP中对意图的理解，与当前学习态度，知识结构，学习风格，学习情绪以及当前学习情境都有关系
1.1.4. 自适应学习引擎的构建
根据短期意图提供良好的学习体验并且引导学生学习。可以认为是抖音推荐算法的学习版。
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自适应学习是以学生对知识点掌握为核心的，考虑知识点间与知识点内学生的学习风格，学习路径的选择和学习速度的一种学习观。
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自适应学习认为学生对于学习路径上前置节点的掌握，可以使得其通关下一个节点。
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自适应学习的核心在于因材施教，痛点在于掌握程度的判断和对知识的定义与发现其间的联系。
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自适应学习的关键在于学习者与知识领域模型法构建，以及自适应学习推荐引擎。内容，体制适应和算法缺一不可。
2. Snippets
2.1. 教育在于交互
真正的教育是能改造一个人的，是人传人的。就像武林高手收徒弟一样，必须因材施教。一个老师看不到学生在方法和认识上的缺陷，光是照本宣科，他的课程录下来又有什么用呢？教育必须是交互式的，必须由真懂的人来传授，而这个老师又必须懂得学生的心理和认知状态。1
2.2. 点亮技能图
从图论算法的角度看,虽然每个人的技能组合千千万,但是如果能走通主要的路径,我们可以认为这个人掌握了他需要掌握的技能.而当前的图论算法可以使用Nerual Network的方式来拟合出最好的路径.应该说人生最有趣的地方就在于你不知道你真的会去做什么.
2.3. 大脑重视规律与本质
教学过程有一个现象：低年级的小朋友不易理解方程，很难接受一个字母可以代表一个数，但可以接受还原的操作，并借此解决类似方程的问题——数学语言的发展过程与小朋友的认知过程相似，第一个数学家泰勒斯出现之后又过了两千年，数学的符号表达系统才成形。 这是否说明：在大脑的认知过程中，“思维”比“表达”更容易被学习接受——所以要先教小朋友比较的思维（比大小轻重），再教他们认识使用数学符号“＞”、“＜”，再学不等式；先教小朋友还原的思维（逆着想），再教他们认识方程的模样，再学移项操作；先教小朋友假设的思维（猜一猜），再教他们认识鸡兔同笼问题，再学以假设法解之…… 这是否还说明：大脑自然地重视事物本质、轻视表面形式，**越厉害的大脑越挑拣本质部分越忽略形式部分。**有的科学家经常表现出孩子般的天真烂漫或神半在线般的游离状态——泰勒斯会走掉进井里、阿基米德不分场所地迷于涂鸦解题、牛顿自比海滩玩耍的孩子、顽童费曼迷于研究开人保险柜、爱因斯坦对人吐舌做鬼脸、袁隆平爱好自由特长散漫——是否也是由于大脑只容本质不计形式的原因……---胡顺鹏
根据学习观的理论,大脑应当会更在乎规律性的,系统性的压缩之后的信息模型.
3. 专注于其中的公司
看教育创业公司的一些观点：
- 这些功能基于prompt 和RAG 大部分都可以模仿出来，用豆包这种用户也可以自己捏，产品的核心竞争力在哪里？
- 学生目前普遍学习压力较大，并且很多学生在学校手机使用受到限制，如何保证他们的用户粘性？
- 看页面产品面向的主要是学生群体，不过家长和老师应该最关心成绩，他们的接受程度如何，商业化这块您是怎么考虑的呢？
- 学校之间的差异性个人不会太大，而且他们之间可能更多的是向更好的学校学习，一校一策的教育大模型是否有必要？
- 如何看待教育市场上的竞争，比如好未来和讯飞在AI领域也已经有了一定的布局？