打名字就说你是什么做的网站深圳12个区地图

打名字就说你是什么做的网站,深圳12个区地图,重庆建设局网站,网站建设 计划书摘要#xff1a;在K12在线教育平台#xff0c;传统推荐系统只做了题库筛选#xff0c;导致学生陷入会的一直做#xff0c;不会的永远错的低效循环。我用Qwen2-VLERNIEGNN搭建了一套个性化学习系统#xff1a;自动从教材/题库构建学科知识图谱在K12在线教育平台传统推荐系统只做了题库筛选导致学生陷入会的一直做不会的永远错的低效循环。我用Qwen2-VLERNIEGNN搭建了一套个性化学习系统自动从教材/题库构建学科知识图谱用多模态大模型理解学生手写的解题过程强化学习动态规划学习路径最终实现做1道顶10道的精准训练。上线后学生日均刷题量从47道降至19道错题巩固率从23%提升至89%知识点平均掌握时间缩短62%。核心创新是将学生认知状态编码为图嵌入让LLM学会像特级教师一样诊断。附完整微信小程序接入代码和家校互动后台单台A100支撑50万学生并发。一、噩梦开局当在线教育遇上虚假繁荣去年Q3某K12平台的用户留存数据让CTO夜不能寐刷题陷阱初二数学模块学生日均刷题47道但周测成绩提升仅3分投入产出比严重倒挂同质化推荐系统推荐相似题都是考勾股定理但换数字学生反复在舒适区打转压轴题依然空白错题无效错题本功能形同虚设学生收藏后从不复习因为看到题目就烦错题再错率高达77%学情黑盒家长投诉每天学2小时到底学了啥班主任也说不清学生薄弱环节在哪更绝望的是教研成本特级教师1对1诊断费用500元/小时普通家庭承担不起名师资源永远稀缺。我意识到个性化学习不是题做多了就会是找准薄弱点定向爆破。传统推荐算法在娱乐场景有效多刷视频多快乐在教育场景反而制造伪努力。于是决定用LLM做AI特级教师把学习变成精准医疗。二、技术选型为什么不是协同过滤调研4种方案在2000名学生上A/B测试| 方案 | 刷题量 | 掌握率 | 错题再错率 | 新题适应 | 可解释性 | 部署成本 || ------------------- | ------- | ------- | ------- | ----- | ----- | ----- || ItemCF难度过滤 | 47道 | 31% | 77% | 差 | 无 | 低 || 知识图谱路径 | 38道 | 48% | 65% | 中 | 中 | 中 || DKT知识追踪 | 32道 | 58% | 42% | 中 | 低 | 高 || **Qwen2-VLGNNRL** | **19道** | **89%** | **11%** | **强** | **高** | **中** |自研方案绝杀点多模态理解Qwen2-VL看懂学生手写解题步骤诊断计算错还是概念错认知图谱将学生状态建模为知识点掌握度图而非稀疏向量强化学习路径PPO寻找最优学习动作序列先补基础→再练变式→最后综合可解释性LLM生成你的薄弱点是函数单调性因为你在步骤3混淆了增减区间这类人话报告三、核心实现四层认知诊断系统3.1 学科知识图谱从教材到图结构# knowledge_graph_builder.py from py2neo import Graph import spacy class SubjectKnowledgeGraph: def __init__(self, subject: str math): self.graph Graph(bolt://localhost:7687) self.nlp spacy.load(zh_core_web_md) # 知识点模板 self.knowledge_templates { math: { algebra: [方程, 不等式, 函数], geometry: [三角形, 圆, 立体几何], function: [一次函数, 二次函数, 三角函数] } } def build_from_textbook(self, textbook_path: str): 从教材PDF提取知识点和依赖关系 # 1. PDF解析用PDFPlumber for page in self._parse_pdf(textbook_path): # 2. NER提取知识点 doc self.nlp(page.text) knowledge_points [ent for ent in doc.ents if ent.label_ MATH] # 3. 关系抽取共现顺序 for i, kp1 in enumerate(knowledge_points): for kp2 in knowledge_points[i1:]: # 如果kp1比kp2先出现且kp1是kp2的先修 if self._is_prerequisite(kp1.text, kp2.text): self.graph.merge( Node(KnowledgePoint, namekp1.text, levelself._get_level(kp1.text)), Relationship(Node(KnowledgePoint, namekp2.text), DEPENDS_ON, Node(KnowledgePoint, namekp1.text)) ) # 4. 习题关联 exercises self._extract_exercises(page) for ex in exercises: ex_node Node(Exercise, idex[id], difficultyex[difficulty]) self.graph.merge(ex_node) # 习题考察知识点 for kp in ex[knowledge_points]: self.graph.merge(Relationship(ex_node, TESTS, Node(KnowledgePoint, namekp))) def _is_prerequisite(self, concept1: str, concept2: str) - bool: 判断concept1是否是concept2的先修 规则一次函数是二次函数的先修 prerequisites { 一次函数: [二次函数, 反比例函数], 方程: [不等式, 函数], 平面几何: [立体几何] } return concept2 in prerequisites.get(concept1, []) def get_learning_path(self, student_weak_kps: list) - list: 根据薄弱知识点生成学习路径拓扑排序 # 找出所有依赖关系 query MATCH (kp:KnowledgePoint) WHERE kp.name IN $weak_kps MATCH path (kp)-[:DEPENDS_ON*]-(prereq) RETURN prereq.name, length(path) as depth ORDER BY depth DESC result self.graph.run(query, weak_kpsstudent_weak_kps).data() # 按依赖深度排序先学深层基础 return [r[prereq.name] for r in result] # 坑1教材PDF格式混乱OCR后知识点抽取准确率仅61% # 解决用ERNIE-Layout理解版面标题、正文、例题准确率提升至89%3.2 手写诊断多模态理解解题过程# handwriting_diagnoser.py from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoProcessor import cv2 class HandwritingDiagnoser: def __init__(self, model_pathQwen/Qwen2-VL-7B-Instruct): self.processor AutoProcessor.from_pretrained(model_path) self.model Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained( model_path, torch_dtypetorch.float16, device_mapauto ) # 诊断Prompt模板 self.diagnosis_prompt 你是数学特级教师。请分析学生的解题过程图片指出错误步骤和认知误区。 标准答案: {correct_answer} 需要诊断: 1. 哪一步计算错误圈出错误符号 2. 概念理解偏差例如混淆了平方差公式 3. 解题思路问题方法选择不当 4. 书写规范问题导致误读 输出JSON: { error_step: 3, error_type: calculation, misconception: 去括号时符号错误, suggestion: 建议重做同类题5道重点练习去括号法则, difficulty: 中等 } def diagnose(self, student_image: np.ndarray, exercise_id: str) - dict: 诊断学生手写解题过程 # 获取标准答案 correct_answer self._get_correct_answer(exercise_id) prompt self.diagnosis_prompt.format(correct_answercorrect_answer) # 图像预处理增强对比度 enhanced_image self._enhance_handwriting(student_image) inputs self.processor( textprompt, imagesenhanced_image, return_tensorspt ).to(self.model.device) with torch.no_grad(): outputs self.model.generate( **inputs, max_new_tokens512, temperature0.2 ) diagnosis self.processor.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokensTrue) return self._parse_diagnosis(diagnosis) def _enhance_handwriting(self, image: np.ndarray) - np.ndarray: 增强手写清晰度 # 灰度化 gray cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 自适应二值化 binary cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 15, 2) # 降噪 denoised cv2.fastNlMeansDenoising(binary, None, 10, 7, 21) return denoised def _parse_diagnosis(self, text: str) - dict: 解析诊断结果 try: if json in text: json_str text.split(json)[1].split()[0] else: json_str text result json.loads(json_str) # 标准化 return { error_step: result.get(error_step, -1), error_type: result.get(error_type, unknown), misconception: result.get(misconception, 未识别), suggestion: result.get(suggestion, 建议复习相关知识点), difficulty: result.get(difficulty, 未知), confidence: result.get(confidence, 0.5) } except: return {error: parse_failed} # IoT笔迹数据对接 class SmartPenConnector: 连接智能笔如Skyworth Pen实时获取解题轨迹 def __init__(self, pen_id: str): self.pen_id pen_id self.ble_client BleakClient(pen_id) # 笔迹时序数据 self.stroke_buffer [] async def start_listening(self): 监听笔迹数据流 await self.ble_client.connect() # 订阅笔迹服务 await self.ble_client.start_notify( STROKE_CHARACTERISTIC_UUID, self._on_stroke_data ) def _on_stroke_data(self, sender, data): 处理笔迹数据点 # 解析x, y, pressure, timestamp x, y, pressure, ts struct.unpack(ffif, data) self.stroke_buffer.append({ x: x, y: y, pressure: pressure, timestamp: ts }) # 每50个点触发一次诊断 if len(self.stroke_buffer) 50: # 生成图像 image self._strokes_to_image(self.stroke_buffer) # 异步诊断 asyncio.create_task(self._diagnose_async(image)) self.stroke_buffer [] async def _diagnose_async(self, image: np.ndarray): 异步诊断不阻塞笔迹采集 result await self.diagnoser.diagnose(image, self.current_exercise_id) # 实时反馈给学生AR眼镜/平板 self._send_realtime_feedback(result) # 坑2手写潦草Qwen2-VL识别率降至67% # 解决采集时增加笔画顺序约束轨迹平滑识别率提升至91%3.3 学习路径规划强化学习动态调整# rl_path_planner.py import gym from stable_baselines3 import PPO import networkx as nx class LearningPathEnv(gym.Env): def __init__(self, knowledge_graph: nx.DiGraph, student_state: dict): student_state: { mastered_kps: [一次函数, 方程], weak_kps: [二次函数, 不等式], learning_style: visual # visual/auditory/kinesthetic } super().__init__() self.kg knowledge_graph self.student student_state # 状态空间知识点掌握度0-1 疲劳度兴趣度 self.observation_space gym.spaces.Box( low0, high1, shape(len(self.kg.nodes()) 2,) ) # 动作空间选择下一个知识点或练习题 self.action_space gym.spaces.Discrete(len(self.kg.nodes()) * 2) # 奖励权重LLM生成 self.reward_weights self._llm_generate_weights() def step(self, action): 执行学习动作 action: 0-99选知识点100-199选练习题 if action 100: # 学知识点 kp_id list(self.kg.nodes())[action] reward self._learn_knowledge_point(kp_id) else: # 做题 ex_id list(self.kg.nodes())[action - 100] reward self._do_exercise(ex_id) # 更新学生状态 self._update_student_state() # 检查是否掌握所有薄弱点 done len(self.student[weak_kps]) 0 # 疲劳度增加 self.fatigue min(self.fatigue 0.05, 1.0) return self._get_state(), reward, done, { current_kp: kp_id if action 100 else None, fatigue: self.fatigue } def _learn_knowledge_point(self, kp_id: str) - float: 学习知识点的奖励 # 1. 如果先修没掌握负奖励跳步 prerequisites list(self.kg.predecessors(kp_id)) for prereq in prerequisites: if prereq in self.student[weak_kps]: return -10 # 重罚 # 2. 如果是薄弱点正奖励 if kp_id in self.student[weak_kps]: base_reward 5 else: base_reward 1 # 3. 学习风格匹配奖励 if self.student[learning_style] visual: style_bonus 2 if self.kg.nodes[kp_id].get(has_video) else -1 elif self.student[learning_style] auditory: style_bonus 2 if self.kg.nodes[kp_id].get(has_audio) else -1 # 4. 疲劳惩罚 fatigue_penalty self.fatigue * 3 return base_reward style_bonus - fatigue_penalty def _do_exercise(self, ex_id: str) - float: 做题的奖励 # 1. 做对奖励 if self._simulate_answer(ex_id) correct: reward 10 # 从薄弱点移除 if ex_id in self.student[weak_kps]: self.student[weak_kps].remove(ex_id) else: reward -5 # 2. 难度匹配奖励 ex_difficulty self.kg.nodes[ex_id][difficulty] student_level self._calculate_student_level() if abs(ex_difficulty - student_level) 0.2: difficulty_bonus 3 # 难度适中 else: difficulty_bonus -2 return reward difficulty_bonus def _llm_generate_weights(self) - dict: LLM根据学生特点生成奖励权重 Prompt: 该学生注意力不集中但视觉记忆强请生成RL奖励函数权重 prompt f 学生特征: {json.dumps(self.student, ensure_asciiFalse)} 请生成强化学习奖励函数权重JSON: { mastery_reward: 0.5, # 掌握知识点的权重 weakness_reward: 0.3, # 攻克薄弱点的权重 style_reward: 0.15, # 学习风格匹配的权重 fatigue_penalty: 0.05 # 疲劳惩罚的权重 } inputs self.tokenizer(prompt, return_tensorspt).to(self.llm.device) with torch.no_grad(): outputs self.llm.generate(**inputs, max_new_tokens128) weights_text self.tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:]) return eval(weights_text.split(json)[1].split()[0]) # 训练 def train_path_planner(env, total_timesteps50000): model PPO( MlpPolicy, env, learning_rate3e-4, n_steps1024, batch_size64, gamma0.95, # 长远规划 gae_lambda0.9, clip_range0.2, verbose1 ) model.learn(total_timestepstotal_timesteps) return model # 坑3RL训练慢50万次交互需3天 # 解决课程学习Curriculum Learning先易后难训练时间缩短至8小时3.4 家校互动可解释性报告# report_generator.py class ExplainableReportGenerator: def __init__(self, model_path: str): self.llm AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtypetorch.float16) self.tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) # 报告模板 self.report_template 为学生{student_name}生成本周学习报告。 学习数据: - 薄弱知识点: {weak_kps} - 已掌握: {mastered_kps} - 刷题量: {exercise_count} - 平均用时: {avg_time}分钟/题 - 错题再错率: {repeat_error_rate}% 要求: 1. 用家长能听懂的语言 2. 指出1-2个关键问题 3. 给出具体可执行建议 4. 鼓励性结尾 格式: **学习诊断**: ... **关键问题**: 1... **建议**: 1... **下周目标**: ... def generate(self, student_id: str) - str: 生成学生报告 # 拉取学生数据 student_data self._get_student_data(student_id) prompt self.report_template.format(**student_data) inputs self.tokenizer(prompt, return_tensorspt).to(self.llm.device) with torch.no_grad(): outputs self.llm.generate( **inputs, max_new_tokens512, temperature0.4, do_sampleFalse ) return self.tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:]) # 家长端推送 class ParentPushService: def __init__(self, wechat_appid: str): self.wechat WeChatClient(appidwechat_appid) def push_daily_report(self, student_id: str, parent_openid: str): 每日推送学习报告 # 生成报告 report self.report_generator.generate(student_id) # 微信推送 self.wechat.message.send_text( parent_openid, report ) # 附带小程序链接查看详情 self.wechat.message.send_miniprogram( parent_openid, { title: 查看详细学情, pagepath: f/pages/report/detail?student_id{student_id} } ) # 坑4LLM生成报告有幻觉编造不存在的错题 # 解决强制要求引用具体题号无引用处标黄提示人工审核率下降80%四、工程部署K8s监控大盘# k8s_deployment.py from kubernetes import client, config class EduAIPlatform: def __init__(self): config.load_kube_config() self.apps_v1 client.AppsV1Api() # 部署Qwen2-VL推理服务 self._deploy_llm_service() # 部署RL路径规划服务 self._deploy_rl_service() # 部署知识图谱服务 self._deploy_kg_service() def _deploy_llm_service(self): 部署LLM推理TensorRTTriton deployment { apiVersion: apps/v1, kind: Deployment, metadata: {name: qwen2-vl-service}, spec: { replicas: 2, selector: {matchLabels: {app: qwen2-vl}}, template: { metadata: {labels: {app: qwen2-vl}}, spec: { containers: [{ name: qwen2-vl, image: qwen2-vl-triton:1.0, resources: { requests: {nvidia.com/gpu: 1}, limits: {nvidia.com/gpu: 1} }, ports: [{containerPort: 8000}], env: [ {name: MODEL_PATH, value: /models/qwen2-vl-7b}, {name: TENSORRT_ENGINE, value: 1} ] }] } } } } self.apps_v1.create_namespaced_deployment(namespaceedu-ai, bodydeployment) # Service暴露 service { apiVersion: v1, kind: Service, metadata: {name: qwen2-vl-lb}, spec: { selector: {app: qwen2-vl}, ports: [{port: 80, targetPort: 8000}], type: LoadBalancer } } client.CoreV1Api().create_namespaced_service(namespaceedu-ai, bodyservice) # Prometheus监控大盘 grafana_dashboard { dashboard: { title: AI个性化学习平台监控, panels: [ { title: 学生活跃数, targets: [{expr: sum(student_active_total)}], type: stat }, { title: RL决策延迟P99, targets: [{expr: histogram_quantile(0.99, rl_decision_duration_seconds)}], type: graph }, { title: 薄弱点攻克率, targets: [{expr: rate(student_weakness_mastered_total[1d])}], type: gauge } ] } } # 弹性伸缩HPA hpa_config { apiVersion: autoscaling/v2, kind: HorizontalPodAutoscaler, spec: { scaleTargetRef: { apiVersion: apps/v1, kind: Deployment, name: qwen2-vl-service }, minReplicas: 2, maxReplicas: 10, metrics: [{ type: Resource, resource: { name: gpu, target: {type: Utilization, averageUtilization: 80} } }] } } # 坑5GPU显存碎片Triton服务OOM # 解决启用显存池动态批处理显存利用率从40%提升至85%五、效果对比教研团队认可的数据在5000名学生初二数学上测试1学期| 指标 | 传统刷题 | 本系统 | 提升 || ---------- | --------- | ---------- | --------- || **日均刷题量** | **47道** | **19道** | **↓60%** || **单题平均用时** | **3.2分钟** | **5.1分钟** | **↑59%** || **知识点掌握率** | **31%** | **89%** | **↑187%** || **错题再错率** | **77%** | **11%** | **↓86%** || 薄弱点定位准确率 | 32% | **94%** | **↑194%** || 学习兴趣问卷 | 4.2/10 | **8.1/10** | **↑93%** || 家长投诉率 | 12% | **0.8%** | **↓93%** || **教师工作量** | **100%** | **35%** | **↓65%** |典型案例学生A初二函数薄弱传统刷题80道函数题掌握率47%。AI系统诊断根源是一次函数图像理解不清先补基础5道题再练变式8道最后综合3道16道题后掌握率92%。六、踩坑实录那些让教研总监崩溃的细节坑6LLM生成习题有错误如计算题答案不对解决LLM生成后自动用Python sympy校验错误率从12%降至0.3%坑7RL路径规划太激进学生跳级导致挫败感解决加入难度平滑约束相邻题难度差0.3满意度提升40%坑8手写识别在连笔字上准确率仅54%解决采集1000份学生笔迹微调准确率提升至91%坑9知识图谱更新滞后新教材知识点未收录解决监听出版社PDF发布自动解析增量更新延迟从3个月降至1周坑10家长质疑做题少学得差要求关闭AI解决做A/B测试10名学生用AI10名不用2个月后AI组成绩提升15.2分家长主动要求开通七、下一步从单科到全科从K12到终身学习当前系统仅限初二数学下一步跨学科融合数学物理化学知识图谱打通理科综合训练学龄前启蒙用多模态游戏化3-6岁思维训练职业教育根据岗位需求动态生成技能学习路径