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    學(xué)子·學(xué)者·學(xué)術(shù)

    劉三女牙教授團(tuán)隊(duì)研究成果在Nature子刊《Nature Computational Science》上發(fā)表

    日期:2024-05-30 作者:孫建文 點(diǎn)擊量:

    華大在線訊(通訊員 孫建文)近日,人工智能教育學(xué)部劉三女牙教授團(tuán)隊(duì)取得階段性研究進(jìn)展,提出了一種新穎的學(xué)習(xí)規(guī)律挖掘方法,能夠從自然發(fā)生的大規(guī)模行為數(shù)據(jù)中揭示認(rèn)知技能習(xí)得的規(guī)律,為教育科學(xué)研究提供了一種高效的、更具潛力的研究工具。相關(guān)成果“Automated discovery of symbolic laws governing skill acquisition from naturally occurring data”在Nature子刊《自然-計算科學(xué)》(Nature Computational Science)在線發(fā)表。

    認(rèn)知技能習(xí)得是教育科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)研究中一個重要的領(lǐng)域,掌握技能習(xí)得規(guī)律可以幫助人們更科學(xué)、更高效地學(xué)習(xí)知識和技能。然而,技能習(xí)得涉及多個復(fù)雜的認(rèn)知心理過程,傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)范式揭示的規(guī)律往往存在爭議且缺乏普適性。該研究采用AI4Science范式,通過設(shè)計新穎的智能算法,自動從自然發(fā)生的大規(guī)模日志數(shù)據(jù)中挖掘內(nèi)蘊(yùn)的技能習(xí)得規(guī)律。文章針對學(xué)習(xí)狀態(tài)內(nèi)隱、算子搜索組合爆炸等問題,設(shè)計了一個兩階段的規(guī)律挖掘算法。首先,利用自回歸的方式訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)狀態(tài)計算與特征重要性評估。其次,提出一種符號化蒸餾的方法將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解析為代數(shù)方程式,實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)規(guī)律的顯式表達(dá)。

    模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠在一定噪聲范圍內(nèi)準(zhǔn)確識別核心變量并重建預(yù)設(shè)的技能習(xí)得規(guī)律方程,驗(yàn)證了所提方法的有效性。在大規(guī)模真實(shí)認(rèn)知技能訓(xùn)練數(shù)據(jù)的應(yīng)用中,通過該方法發(fā)現(xiàn)的技能習(xí)得規(guī)律在適應(yīng)度、擬合度等指標(biāo)上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)和當(dāng)前主流學(xué)習(xí)模型。同時,通過該方法從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了兩類新的認(rèn)知技能習(xí)得規(guī)律(對數(shù)率與反冪率),并驗(yàn)證了多項(xiàng)先前的研究發(fā)現(xiàn)。

    近年來,劉三女牙教授帶領(lǐng)研究團(tuán)隊(duì)立足“人工智能+教育”國家戰(zhàn)略需求和學(xué)術(shù)前沿,系統(tǒng)化開展教育可計算理論、方法與應(yīng)用創(chuàng)新研究,在教育研究、C&E、ACM TOIS、IEEE TKDE\TNNLS\TEVC\TII,以及AAAI、AIED,WWW、ACM MM等教育科學(xué)、信息科學(xué)領(lǐng)域的頂刊頂會發(fā)表了一系列成果,發(fā)展了AI4EduSci教育科學(xué)智能新范式與計算教育學(xué)新方向,服務(wù)于中國特色教育科學(xué)知識體系建構(gòu)與教育強(qiáng)國建設(shè)。

    《Nature Computational Science》是由國際著名期刊《Nature》出版的計算科學(xué)領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)期刊,致力于以新穎的方式使用計算科學(xué)來尋找新見解,解決具有挑戰(zhàn)性的現(xiàn)實(shí)問題,促進(jìn)多學(xué)科研究和新計算技術(shù)的跨學(xué)科應(yīng)用。涵蓋計算方法、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、AI4Science等計算科學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的高質(zhì)量研究成果。

    楊宗凱教授為論文通訊作者,劉三女牙教授為論文第一作者,沈筱譞講師與孫建文教授為論文共同通訊作者,華中師范大學(xué)為論文唯一完成單位。研究獲得了國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目“人工智能賦能教與學(xué)的理論與關(guān)鍵技術(shù)研究”、科技部新一代人工智能國家科技重大項(xiàng)目“面向智慧教育的學(xué)習(xí)者認(rèn)知與情感計算研究”等項(xiàng)目資助。

    論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s43588-024-00629-0

    (審讀人:王海 黃濤)

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