课程知识库RAG答疑助教：课后辅导实验

教育AI实验室近期围绕大模型在课后答疑场景的落地开展实验，重点解决通用大模型学科幻觉与讲解口径不一致的问题。团队以高中数学课程为试点，将教材、讲义与近三年错题数据构建为课程知识库，采用检索增强生成（RAG）结合学科公式校验的方案，让回答优先引用教材原文，再由模型组织讲解。
阶段性进展：
· 在500道真实学生提问测试中，回答与教材口径一致率由基线72%提升至91%，教师抽检可用率约85%；
· 公式类回答经符号校验后错误率下降约六成。
下一步将引入错题知识图谱，把答疑与个性化巩固练习推荐打通，并开展小范围课堂试用，收集教师批注数据用于回答难度分层优化。实验室将持续记录实验数据与边界案例，欢迎关注后续进展。