但这里面水在什么地方？Adaptive 简单说来有基于规则和基于算法两种 ， 比如说当一个学生做错了一元二次方程 ， 系统根据提前埋好的点推荐几个一元一次方程的题目 ， 再推几个因式分解题目 ， 这就是基于规则 。但不能说这是真正有用的自适应 ， 因为 A 学生可能是一元二次方程不会 ， B 学生可能是一元一次方程不会 ， C 学生可能是因式分解不会 ， 而 D 学生可能连小学的乘法快速运算都不会 。按照埋点的方式 ， 无法预先知道学生到底是哪个知识点不会 。如果按照设定规则的方式 ， 74 个知识点 ， 就得需要设定 2 的 74 次方程的规则（每一道题都有会与不会两种情况） 。
换句话说 ， 所谓简单基于规则的自适应 ， 对学习不但没有用 ， 很有可能还会有害 ， 因为学生需要浪费时间去重复学习他可能已经掌握的知识 。真正有用的自适应一定是基于算法的 ， 这就基于机器学习 ， 基于 AI 了 。
Geekpark：论答现在能做到的自适应是怎样的？
王枫：前面说的 74 个知识点 ， 论答只需要用 8 道题就能检测 74 个知识点 ， 有 66 个知识点是不用出题就可以判断学生的掌握情况 。但可能还不止 ， 因为一些知识点下面可能会有很多道题 。
学生每做完一道题 ， 下一道题在哪个知识点上给他出题 ， 我们没有任何人知道 。论答的系统就像一个黑匣子 ， 但本质上就像一个名师一样 。一个名师来测试整个中考代数 ， 可能也只需要 5 至 8 道题 。因为他有多年的教育经验来不停地判断每道题之间的关联性 ， 他大脑中的判断是个非常复杂的过程 。对于机器而言 ， 每做完一道题系统都在不断更新 ， 判断你在每一个知识点上面掌握的可能性 。
Geekpark：如何判定这个黑匣子中的算法就是有效的？
王枫：首先可以通过直观感受 ， 多做几套测试来看看效果 ， 看到底是不是靠谱 ， 我们机器得出来的判断和作为一个好老师的判断 ， 或者你对自己理解的判断是否一致 ， 这是第一点 。比如在实数运算这一节 ， 我全是乱点的答案 ， 但蒙对了 3 个 ， 可是系统对我的判定是掌握了 0 个知识点 。有意思的是实数加法法则与运算率这个知识点 ， 相关的两道题我都猜对了 ， 这种概率已经是 25%×25% 了 ， 不过通过相关的算法 ， 机器最后还是认定我没有掌握这个知识点 。
从严谨的实证研究来说 ， 我们完成了中国有关自适应学习第一个严谨的实证研究 ， 研究结果发表在全球顶级的研究杂志《交互学习》研究杂志 2018 年第一期上面 。在这个实验中 ， 与一个主流学习系统相比 ， 我们的学习效果显然更好 ， 我们的学习效率是在它的 3-28 倍之间 。
Geekpark：为什么论答能做到通过 8 道题测评 74 个知识点？这背后的开发流程是怎样的？
王枫：我从 2015 年初回国开始 ， 就在开发这个系统 。一直到今年 5 月份才觉得系统基本打磨成熟 ， 开始输出 。算法的研发团队是纽约那边做数据科学相关的高端人材 。首席数据科学家马镇筠博士在那儿负责 ， 他是浙大数学系本科 ， 弗吉尼亚大学统计学博士 ， 他负责开发我们的核心算法 。
这件事本质上是一个庞大的系统工程 ， 算法开发、知识图谱设计、以及到最后相匹配的练习题、讲义的生产等都是非常复杂的过程 。拿 6-9 年级系统中的数学测试题来说 ， 我们专业的题目研发团队通过对知识点的拆解原创开发了十几万道题 。开发出题目后还需要用人工打标签 ， 每一道题从开发到入库 ， 中间有几十道工序 ， 有很多个标签要打 。只有这样算法引擎才知道 ， 每个知识点后面有哪些题 ， 每个题后面的属性、难度、区分度以及与学生做题之前的知识掌握程度等 。入库后算法会不断根据学生的使用情况调整这些题目的属性 。
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