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)實驗范式揭示的規(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，實現(xiàn)學(xué)習(xí)規(guī)律的顯式表達(dá)。

模擬實驗結(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，驗證了所提方法的有效性。在大規(guī)模真實認(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），并驗證了多項先前的研究發(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”等項目資助。

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

（審讀人：王海 黃濤）