近日，第五届计算机教育数据挖掘研讨会(The 5th Educational Data Mining in Computer Science Education Workshop) 挑战赛公布了第二阶段的竞赛成绩。好未来国际化业务算法团队联合暨南大学广东智慧教育研究院，从全球95个参赛队伍中脱颖而出，在第二阶段的两项任务中，分别荣获一项冠军和一项亚军。
图：好未来收到获得国际计算机教育数据挖掘竞赛冠军邮件通知作为人工智能与计算机教育领域的重要会议活动，本次大赛由北卡罗莱纳州立大学(North Carolina State University)、 匹兹堡大学 (University of Pittsburgh)、卡耐基梅隆大学 (Carnegie Mellon University) 和赫尔辛基大学(University of Helsinki)联合举办，吸引了包括中国科技大学、暨南大学、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院等在内的众多国内外高校和研究机构，共95支专业团队参加。此次比赛聚焦在计算机教育中的“智能评价”问题，要求参赛队伍利用学生过往在编程问题的作答内容与结果，来预测他们未来在计算机学习上的表现，旨在通过人工智能对学生的学情和知识掌握情况，进行自动化、智能化的评估诊断，进而推进个性化教育。第二阶段的比赛分为两项任务。针对任务一的比赛任务，好未来团队借鉴前沿的推荐算法，将赛题转化为推荐问题，利用学生过往的学习交互信息，对其交互行为进行建模，从而预判未来的学习行为，并最终获得亚军。对此，相关参赛人员表示，不同于常规的知识追踪 (Knowledge Tracing，简称KT)任务仅预测未来一个题目，任务一要求预测未来多道题目，和传统任务相比该任务更具有挑战性。好未来所采用的技术早已应用于旗下学而思素养、学而思网校等品牌的日常实际教学中，有效预测学生未来的学习表现，从而为每个学生提供适合的教学方法和内容，真正实现个性化教学。而任务二则更进一层，要求根据学生半个学期课程的表现来预测期末成绩。该任务难点在于数据量较小，如何确保算法结果稳定是核心。得益于在实际业务中积累的经验，好未来团队针对这个任务抽取了关键特征，并利用多阶段方法来增强模型的稳定性，最终取得冠军的成绩。值得一提的是，好未来所采用的技术曾在NeurIPS 2020“教育挑战”竞赛中获得冠军。据悉，相关技术来源于好未来内部的“学生退课预测系统”，即通过分析师生的交互信息、学生课堂表现信息等提前预判学生的退课行为。该技术在实际应用中获得有效的结果。
注：NIPS（NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行。NIPS是机器学习领域的顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会议。作为智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台承建单位，好未来在人工智能与教育领域有着长足的探索与实践，多次获得包括联合国教科文组织在内的国际组织与国际学术界认可，屡屡获得相关荣誉，并作为教育信息化领域的“中国方案”被推向全球。2022年4月，好未来国际化业务算法团队两篇论文被国际人工智能教育会议（International Conference on Artificial Intelligence in Education, AIED）录用。AIED在国际学术界以“为教育计算应用领域提供高质量研究的智能系统和认知科学方法”而闻名，所收录的论文代表着人工智能在教育应用领域的最新发展方向和水平。2021年下，好未来旗下学而思网校“在教育科技领域的成果”被欧盟委员会联合研究中心视为疫情期间“中国教育方案”样版，收入《疫情前后中国教育科技报告》向欧洲乃至世界推荐；6月，好未来“GodEye课堂教学质量监测系统”“小猴启蒙启发儿童成长可能解决方案”两项科技成果作为人工智能与儿童教育领域的中国方案，入选联合国儿童基金会《人工智能为儿童》调研报告。同年，好未来“AI+教育”的实践案例还被联合国教科文组织纳入《K-12 AI课程：官方认可的AI课程设计指南》报告，向全球各国政策制定者推荐。
资料图：《K-12 AI课程：官方认可的AI课程设计指南》
相关负责人表示，好未来将继续推进教育科技领域的深入研究，用技术赋能教育，并将开放一系列相关的数据集和技术研究成果，促进国内外智能教育的进一步发展。
