AI 教育与智能辅导可视化实验室
从知识追踪到自适应学习——把 2026 年 AI 如何实现个性化教育的核心机制以可交互 SVG 呈现。
AI 智能辅导架构
AI 智能辅导系统四大核心组件：学习者模型 → 领域知识模型 → 教学策略模型 → 交互界面。启动辅导观察数据在组件间的流转，理解四组件如何协同实现个性化教学。
知识追踪
学习者知识状态追踪：答题记录 → 知识掌握度估计（BKT/DKT）→ 知识图谱更新 → 薄弱点识别。节点颜色表示掌握程度，执行追踪观察知识状态的动态更新。
自适应学习路径
动态学习路径生成：当前水平 → 目标差距 → 最优路径 → 内容推荐 → 反馈调整。生成个性化学习路径并观察调整过程，理解 AI 如何规划最优学习序列。
智能题目生成
LLM 驱动的题目生成管线：知识点选择 → 难度控制 → 题型模板 → 题目生成 → 答案验证。执行管线观察题目生成全过程，理解 AI 如何按需生成高质量题目。
多模学习分析
学习者行为多维度分析：答题模式 / 学习时长 / 交互行为 / 情绪状态 → 学习风格识别 → 干预建议。切换维度查看不同分析视角的仪表盘。
协作学习增强
AI 增强的协作学习：智能分组 → 角色分配 → 讨论引导 → 冲突调解 → 贡献评估。执行分组观察协作网络的形成，理解 AI 如何优化协作学习效果。
AI 教师辅助
AI 辅助教师工作流：作业批改 → 学情分析 → 教学建议 → 课件生成 → 差异化教学。执行辅助观察工作流推进，理解 AI 如何大幅减轻教师负担并提升教学质量。
教育效果评估
雷达图对比 传统教学 vs AI辅助 vs AI一对一 在学习效率、知识保留、参与度、公平性、满意度、可扩展性六维度的表现。切换模式高亮查看各模式的优劣分布。
技术参考与术语表
本实验室涵盖 2026 年 AI 教育的核心技术路径。知识追踪从 BKT 发展到 DKT/SAKT/AKT，精度持续提升。 自适应学习基于知识图谱与 ZPD 理论，动态规划最优路径。LLM 驱动的题目生成实现按需个性化出题。 多模学习分析融合答题、行为、情绪数据，全面理解学习者状态。协作学习通过智能分组与角色分配优化效果。 AI 教师辅助将批改、分析、备课效率提升 9 倍。评估显示 AI 一对一在效率与保留上最优，AI 辅助在可扩展性上领先。