为实现大规模个性化学习的因材施教，华东师范大学上海智能教育研究院组织跨学科团队，通过使用预测式AI来赋能学习活动，同时结合大语言模型来赋能问题解决，在此内外循环的共同作用下，研发了小花狮智适应学习系统，旨在面向K12提供数学智适应学习服务。

该系统基于知识图谱和人工智能技术，从知识掌握，学科核心素养以及情感能力三个维度出发，定位、诊断并分析学生的学习状况，个性化定制适合每位学生的学习任务与内容，并推荐难度适宜的资源和试题。同时，当学生在学习中遇到困难时，系统通过自研的大语言模型提供AI助教，进行个性化的答疑辅导，致力于打造有温度的智能学习体验。自系统上线以来，持续进行迭代升级。在资源方面，数学知识图谱已从小学扩展至初中和高中阶段，并同步绑定了优质学习资源。在算法方面，基于智能算法的动态选代知识图谱和大语言模型技术，为学生提供个性化学习服务，帮助学生减轻学习负担、提高学习效率及增强成长心态，实现知识、能力和情感价值的多元发展。

系统通过持续观察学生的学习情况，动态生成知识矩阵，为每位学生规划最优学习路径和内容。通过只向学生提供其力所能及，稍稍努力就能学会的知识点，让学生在面对智适应系统提供的定制化学习内容时，不会感到沮丧或无聊，而是产生足够的学习动力，增加其学习的信心。

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系统基于大规模预训练语言模型的自然语言处理算法和中文写作自动测评技术为支撑，帮助语文教师实现更有效的写作教学活动，辅助学生自动定位写作错误和亮点，提供写作优化建议。通过华东师大和多所中小学语文课题组建立合作关系，收集上千份各学段的手写体作文，构建了儿童中文手写体字符识别数据集，识别准确率从88%提到95%。基于大语言模型结合写作课标，构建首个主题相关的评语生成数据集，反馈评语从模板生成到智能化生成，实现智能化“面批”。联合华东师大中文系，制定作文流畅性和逻辑性评价指标，构建了包含上千份的作文评测数据集，从关注字词句等基础写作能力到关注段落逻辑、构思等高阶写作能力。

系统综合运用以下三项核心技术，解决了教育中的科学问题:利用大语言模型技术，智能化点评学生作文，提供实时反馈与导学。

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