AI错题归因定制：知识点图谱与练习推荐

教育AI实验室近期完成一版错题归因与练习推荐的离线实验。我们把学生作业与测验中的错题，按“知识点—解题步骤—常见误区”三层标注，先由学科教师抽检校准，再用轻量模型将错题归因为概念缺失、步骤跳步、计算失误或题意误读四类。归因结果不直接给学生贴标签，而是进入教师端复核队列，仅将高置信度条目用于生成个性化练习。
进展与数据：在初中数学两个单元、约120名学生、近1.8万道答题记录上，知识点图谱覆盖约320个节点；推荐练习量比统一布置减少约30%，单元测平均分提高约5个百分点。样本有限且存在班级差异，暂不作为因果结论。
下一步：加入教师修正回流，按知识点掌握度动态调整推荐比例，并验证跨章节迁移效果。