自适应学习路径决策与伴学
在个性化教育需求爆发的当下,传统的“千人一面”教学模式已难以满足学生多元化的学习需求。虽然知识图谱与推荐算法已应用多年,但缺乏灵活的交互能力与深层推理能力。大模型智能体的出现,为构建“既懂知识又懂学生”的AI导师提供了可能。本赛道旨在鼓励开发者利用大模型与Agent技术,构建具备感知、规划、行动能力的智能伴学应用,实现从“被动答疑”到“主动引导”的教育范式跃...
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在个性化教育需求爆发的当下,传统的“千人一面”教学模式已难以满足学生多元化的学习需求。虽然知识图谱与推荐算法已应用多年,但缺乏灵活的交互能力与深层推理能力。大模型智能体的出现,为构建“既懂知识又懂学生”的AI导师提供了可能。本赛道旨在鼓励开发者利用大模型与Agent技术,构建具备感知、规划、行动能力的智能伴学应用,实现从“被动答疑”到“主动引导”的教育范式跃迁。 官方联系方式:AICompetition@iflytek.com。
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在个性化教育需求爆发的当下,传统的“千人一面”教学模式已难以满足学生多元化的学习需求。虽然知识图谱与推荐算法已应用多年,但缺乏灵活的交互能力与深层推理能力。大模型智能体的出现,为构建“既懂知识又懂学生”的AI导师提供了可能。本赛道旨在鼓励开发者利用大模型与Agent技术,构建具备感知、规划、行动能力的智能伴学应用,实现从“被动答疑”到“主动引导”的教育范式跃迁。 官方联系方式:AICompetition@iflytek.com。
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在个性化教育需求爆发的当下,传统的“千人一面”教学模式已难以满足学生多元化的学习需求。虽然知识图谱与推荐算法已应用多年,但缺乏灵活的交互能力与深层推理能力。大模型智能体的出现,为构建“既懂知识又懂学生”的AI导师提供了可能。本赛道旨在鼓励开发者利用大模型与Agent技术,构建具备感知、规划、行动能力的智能伴学应用,实现从“被动答疑”到“主动引导”的教育范式跃迁。 官方联系方式:AICompetition@iflytek.com。
Schedule
Jul 8, 04:00 PM
Oct 23, 04:00 PM
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