技术背后的故事：智语通达团队 AI 教育项目的研发之旅

大学生云报2月10日讯（通讯员 徐泓堃）在教育现代化加速与人工智能蓬勃发展的时代背景下，师范教育面临全新挑战与契机，培育兼具深厚教育素养与精湛AI应用能力的教师队伍迫在眉睫。2024 年 1 月 29 日，这个由教育学领域本科生王晨曦带领的跨学科团队，即将迎来INSPIRE智能系统的第三次重大版本更新。"那天凌晨三点，我们围坐在咖啡机旁，看着第七次模型训练失败的提示，突然意识到传统自然语言处理(NLP)方法已触及天花板。"谈及研发初期的困境，智语通达团队负责人王晨曦仍记忆犹新。在她身后，占整面墙的服务器阵列正闪烁着幽蓝的微光，见证着这个AI教育项目从蹒跚学步到稳步前行的蜕变。

研发遇阻：技术难题成拦路虎

项目启动之初，团队便遭遇了"双重暴击"。“教育场域特有的表述让算法频频"迷路"，某次测试中，系统竟将"启发式教学"误判为物理概念；而师范生们"既要精准又要温度"的需求，更让用户界面设计陷入两难。”主设计师周晓磊翻动着厚重的用户调研档案。

此外，智语通达团队 AI 教育项目的开发进程中，诸多技术难题接踵而至。数据处理方面，教育学文本数据中存在部分质量堪忧，表述模糊的文献，干扰AI大语言模型对于语义的理解；数据多样性和代表性欠缺，跨语言数据处理艰难，大规模文本处理效率也不尽人意。算法优化上，词向量模型性能差异大，参数难以确定，生成式人工智能存在 “幻觉”，技术整合面临兼容性难题。用户交互设计同样棘手，需兼顾简洁易用与功能强大，满足不同用户需求，这些难题亟待解决。

创新破局：多管齐下寻突破

面对重重挑战，团队积极探索创新。"我们突然意识到，AI需要的不是简单的知识图谱，而是能理解教育现场复杂语境的认知框架。"王晨曦边说边在平板电脑上调出INSPIRE系统的三维架构图，层层嵌套的神经模块犹如精密的思维器官。数据处理上，建立严格筛选机制，多轮清洗低质量数据，拓宽收集渠道纳入小众和新兴理论成果，借助多语言语料库和翻译技术提升跨语言处理能力。算法优化时，研发专属词向量模型训练算法，动态调整参数，引入专业知识图谱和案例库训练，减少 “幻觉”。技术整合中，开发统一数据格式转换工具和标准化接口，建立INSPIRE 智能系统。用户交互设计则通过大量调研，采用简洁界面，优化流程并设置引导提示功能。

图为INSPIRE 智能系统技术原理图

反复打磨：测试迭代促提升

产品的成功离不开反复打磨。项目初期，团队构建 INSPIRE 智能系统原型，具备基本功能后在宁波大学内部小规模测试。测试中收集到教师认为系统处理复杂问题回答不够深入、学生期望优化交互体验增加个性化推荐等反馈。基于此，团队加强知识库挖掘分析，提升回答专业性，优化个性化推荐算法。经多轮测试优化，系统性能和用户体验显著提升。

初显成效：教育AI的中国式解答

在宁波大学的教学实践中，INSPIRE 智能系统成效显著。如在中外教育政策等教育学课程课堂讨论时，学生们能借助INSPIRE 智能系统快速获取丰富的背景资料，在梳理分析后形成清晰的讨论思路，活跃课堂氛围，也使知识理解和应用能力得到锻炼。在教育科研项目里，教师研究 “基于生成式人工智能的元教育学理论研究” 课题时，系统帮忙快速收集分析大量数据，挖掘不同地区、学科的差异趋势，有力支持研究，加快研究进度，展现出强大实力。

图为孙烨超老师中外教育政策课程上INSPIRE 智能系统的首次试用，同学们正在积极讨论发言。通讯员徐泓堃摄

智语通达团队的 AI 教育项目研发之旅，是一段充满挑战与突破的历程。团队在面对技术难题时的创新精神，以及对产品不断优化的执着，为 AI 教育的发展注入了强大动力。正如团队负责人王晨曦所说：“这正是我们研发的初心，技术终会迭代，但教育AI的灵魂，应该是对人类学习本质的永恒追问，我们希望通过不断努力，让 AI 技术真正成为教育的有力助手，推动教育事业的创新发展！"

相信在团队的持续努力下，INSPIRE 智能系统将在未来的教育领域发挥更大的作用，为师生带来更多便利和价值，助力教育行业实现智能化转型！

来源：大学生云报  作者：徐泓堃

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