知识追踪驱动的个性化练习推荐实验进展

教育AI实验室近期围绕“知识追踪＋个性化练习推荐”开展了为期八周的对照实验，覆盖两所合作培训机构的数学与英语学科，共约1200名学员。方案采用深度知识追踪（DKT）与可解释知识状态图结合：先对学员答题记录进行知识点建模，再结合遗忘曲线与掌握度生成每日练习集。

① 阶段性结果：对照班按统一题单练习，实验班按模型推荐练习；四周后实验班单元测验平均提升7.3分，同类错题重犯率下降约18%，模型对概念性错误与粗心性错误的区分准确率达82%。

② 方法论沉淀：针对中小机构数据量少的冷启动场景，采用跨学科共享嵌入与知识图谱先验初始化，在仅有约两周答题数据时即可输出可用推荐结果，明显降低了落地门槛。

下一步将扩展至物理学科，验证跨学科迁移效果；同时上线教师端复核机制，使推荐结果可解释、可干预，避免“黑箱刷题”。实验数据与失败案例将以周报形式持续公开，欢迎合作机构参与后续试点。