AHAITechnicalrequirementsforadaptivelearningandassessmentsyIT/AHAI012—2024本文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規則》的規定起草。請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發布機構不承擔識別專利的責任。本文件由中國科學技術大學提出。本文件由安徽省人工智能協會歸口。本文件起草單位：中國科學技術大學、科大訊飛股份有限公司、北京師范大學、國家開放大學。本文件主要起草人：劉淇、陳恩紅、黃振亞、朱孟瀟、李鑫、鄭永和、賀媛婧、王一巖、莊嚴、趙官豪、舒奇、馮立。T/AHAI012—2024構建服務全民終身學習的教育體系，形成全民學習、終身學習的學習型社會，促進人的全面發展是民族復興的重大戰略。終身學習要求社會的每個成員為適應社會發展和實現自身發展的需要，貫穿其一生持續地進行學習。面向終身學習的個性化學習與測評系統旨在滿足學習者終身學習的需求，確保系統中的每位參與者均能適應社會發展和自身發展的需要，實現持續終身學習的目標。1T/AHAI012—2024面向終身學習的個性化學習與測評系統技術要求本文件界定了面向終身學習的個性化學習與測評系統的術語和定義、縮略語，并規定了系統框架、設計要求和非功能性要求。本文件適用于面向終身學習的個性化學習與測評系統（以下簡稱“系統”）的設計。2規范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T20271-2006信息安全技術信息系統通用安全技術要求GB/T36350-2018信息技術學習、教育和培訓數字化學習資源語義描述GB/T38377-2019新聞出版知識服務知識資源建設與服務基礎術語3術語和定義GB/T36350-2018，GB/T38377-2019界定的術語和定義適用于本文件。3.1終身學習lifelonglearning一種持續不斷的學習過程，在人的整個生命周期中不斷獲取新知識、技能和經驗，使學習者能夠持續提升能力、擴展視野，并保持競爭力。3.2個性化學習與測評系統adaptivelearningandassessmentsystem利用學習路徑規劃、學習資源推薦以及自適應測評等技術，在終身學習場景中，測評學習者的能力，并依據學習者學習目標，為學習者提供最合適的學習路徑和學習資源，使學習者能持續不斷地學習和提高自己的知識和技能并適應社會的發展和變化。3.3知識概念knowledgeconcept學習資源具有的客觀屬性，承載了學習資源的原子化信息，是可以用語言或其他符號系統表達和傳遞的信息集合。[來源：GB/T38377-2019，2.3，有修改]3.4學習路徑learningpath依據每位學習者的學習目標以及知識掌握程度來定制的最適合每位學習者的知識概念學習序列。3.5學習資源learningresource知識概念的載體，有助于學習者了解、掌握、精通相關知識概念的資源，如練習題、教學視頻、文章、音頻等。[來源：GB/T36350-2018，2.3，有修改]3.6學習記錄learningrecord學習者在學習資源上的交互記錄，包括點擊、回答文本等信息。4縮略語2T/AHAI012—2024下列縮略語適用于本文件。IRT：項目反應理論(ItemResponseTheory)ACC：正確率(Accuracy)TP：真陽性(TruePositive)TN：真陰性(TrueNegative)FP：假陽性(FalsePositive)FN：假陰性(FalseNegative)5系統設計要求5.1系統框架圖系統應分為數據層、模型層以及應用層，框架示意圖如圖1所示。圖1面向終身學習的個性化學習與測評系統框架示意圖5.2數據層設計要求5.2.1數據輸入數據輸入是實現學習者個人信息數據、學習者原始學習記錄、學習資源數據、知識概念數據等原始數據收集的重要模塊，還是實現人機數據交互和數據預處理的關鍵環節，應具備以下幾個核心功能。a)數據分類和標識：.系統應明確數據的分類。注：數據主要包含兩大類型：預定義數據類型和動態數據類型。預定.系統應為每一種數據類型定義相應的標識符，準確且迅速地定位和訪問數據。b)交互友好性：.數據輸入界面設計應簡潔、直觀和易于操作。.系統應提供多種交互方式以適應不同學習者群體。3T/AHAI012—2024對于視覺障礙的學習者，系統可以提供語音輸入功能；對于不熟悉計算機操c)輸入驗證：.系統應采用表達式匹配、數據類型檢查、內容邏輯校驗等多種技術手段驗證輸入的數據，以防止惡意輸入和無效數據進入系統。.系統應建立錯誤處理機制，對不符合要求的數據輸入進行標注和過濾。.系統應及時反饋錯誤信息，幫助學習者發現并修正自己的錯誤，以提高數據輸入的質量。d)數據格式化：.系統應將原始數據轉換為數據存儲所需的特定格式。.系統應制定統一的數據標準和規范，確保不同來源的數據在完成數據格式化后具有一致性和可比性。5.2.2數據存儲數據存儲是對收集到的學習者個人信息數據、學習者原始學習記錄、學習資源數據、知識概念數據進行存儲的重要模塊，應符合以下設計要求。a)數據庫設計：系統應根據數據的性質、規模和業務需求綜合考量，選擇數據庫類型。對于結構化的數據，如學習者個人信息數據、學習資源數據、知識概念數據詢能力的關系型數據庫（如MySQL、Or）；b)數據安全性：.系統應實施嚴格的訪問控制策略，包括學習者身份驗證、權限控制和數據訪問審計等，確保只有授權的學習者才能訪問和操作數據。.系統應通過采用如AES、RSA等加密算法，實現對數據進行加密存儲和傳輸，以防范數據泄露的風險。.系統應定期備份數據，并測試備份數據的恢復能力，以確保在數據丟失或損壞時能夠及時恢復。c)數據一致性：.系統應采用事務、鎖定等機制保證并發條件下數據的一致性。.系統應采用適當的數據復制和同步技術，確保不同副本之間的數據一致性。d)數據隱私保護：.系統應在使用學習者個人信息數據、學習者原始學習記錄等隱私數據用以服務其自身的學習前，征詢學習者個人意愿。.系統應在使用學習者個人信息數據、學習者原始學習記錄等隱私數據用以服務其他學習者的學習前，征詢學習者個人意愿。5.2.3數據處理數據處理對數據存儲中保存的學習者個人信息數據、學習者原始學習記錄、學習資源數據、知識概念數據進行處理，包括去重、去空、轉換等，應符合以下設計要求。a)數據清洗與預處理：系統應建立清晰的數據處理流程，包括去除冗余和重復數據、處理缺失值和異常值以及標準化數據。b)數據集成與轉換：系統應對不同源的數據進行轉換，將其統一到相同的、可比的數據空間，以便后續進行數據分析和計算。5.3模型層設計要求5.3.1個性化學習需求定制個性化學習需求定制模型負責對已處理完畢的學習者個人信息數據以及學習者原始學習記錄進行挖掘、分析和更新，從而判斷學習者的能力水平、學習特點、學習需求等關鍵因素，并將這些需求轉化為可服務的形式。個性化學習需求定制應實現以下設計要求。4T/AHAI012—2024a)多模態交互分析：系統應分析多種交互方式下（如在線學習、虛擬實驗、討論論壇等）的學習者原始學習記錄，獲取學習者的能力水平、學習特點、學習需求等關鍵信息。b)場景分析：系統應能夠建模不同的學習者在不同場景下的學習需求。職場人士可能需要在線學習平臺提供與工作相關的課程；大學生可能更能更需要健康相關的課程。因此，通過場景分析能c)趨勢分析：系統應持續監測、分析學習者的學習交互數據，并分析其變化趨勢，從而預測學習者未來的需求變化，主動優化和更新需求定制模型，保持和學習者需求的高匹配度。5.3.2學習路徑規劃5.3.2.1學習路徑規劃模型負責在終身學習者的長期學習規劃中提供最優化的學習路徑，學習路徑規劃模型應實現以下模塊。在跨域學習上，針對一個想要從事深度學習工作的計算機初學者，學習路徑a)學習目標分析模塊：系統通過學習者個人信息數據以及學習者原始學習記錄，結合學習者的個性化需求，精準地定位學習者的學習目標。b)學習路徑識別模塊：系統根據已定位的學習目標，結合知識概念數據，確定學習路徑的起點和終點，從而識別出多條不同的學習路徑。c)學習路徑規劃模塊：系統根據學習者的能力水平、學習特點、學習需求等因素，從多條學習路徑中選擇最優的一條。5.3.2.2學習路徑規劃模型應采用學習效果增益來衡量學習路徑對學習者學習的提升效果，學習效果增益的計算公式為：Gain=ao式中：Ea——通過規劃的學習路徑學習后的學習者能力平均水平；Er——通過隨機的學習路徑學習后的學習者能力平均水平；Eo——進行學習前的學習者能力平均水平；Gain——學習效果增益。學習路徑規劃的效果依據學習效果增益的大小分為A1、A2、A3、A4四個等級:a)A1：Gain﹥1.25；b)A2：1.05﹤Gain≤1.25；c)A3：1﹤Gain≤1.05；d)A4：Gain﹤1。5.3.3學習資源推薦5.3.3.1學習資源推薦模型負責為學習者提供個性化的學習資源推薦,其任務是在完成學習路徑規劃后，依據路徑上的知識點，為學習者提供與其高度適配的相關學習資源，應實現以下模塊。a)資源需求分析模塊：系統應綜合考量學習者能力水平、學習特點、學習需求等因素，同時結合規劃完成的學習路徑，精確分析學習者的學習資源需求。b)資源篩選模塊：系統應根據學習者的學習資源需求和資源庫的實際情況，智能篩選并推薦最合適的資源，包括練習題、教學視頻、文章、音頻等。具體推薦場景包括以下場景。.課程推薦：系統應根據學習者的興趣、學習歷史和學習目標，推薦適合的課程，幫助學習者選擇合適的學習內容。5T/AHAI012—2024.文檔推薦：系統應根據學習者的學科需求和學習進度，推薦相關的文檔資料，幫助學習者深入學習和擴展知識。.技能推薦：系統應根據學習者的技能需求和職業發展目標，推薦相關的技能培訓和學習資源，幫助學習者提升職業競爭力。.職業推薦：系統應根據學習者的興趣、能力和市場需求，推薦適合的職業方向和發展路徑，幫助學習者規劃職業生涯。.專家/教師推薦：系統應根據學習者的學科需求和學習目標，推薦合適的專家或教師，提供個性化的學術指導和輔導。c)資源組織模塊：系統應根據學習者能力水平、學習特點、學習需求以及學習資源之間的關聯關系，對學習資源進行合理配置與重新組織，從而實現學習資源的組合推薦。5.3.3.2學習資源推薦模型應采用召回率來衡量學習者對推薦的學習資源的需要程度，召回率的計算公式為：式中：R——學習資源推薦模型推薦的學習資源的集合；Q——學習者真實的學習資源需求的集合；Recall——召回率，即學習者真實的學習資源需求被學習資源推薦模型推薦出來的比率。學習資源推薦的效果依據召回率的大小分為A1、A2、A3、A4四個等級：a)A1：Recall﹥0.8；b)A2：0.6﹤Recall≤0.8；c)A3：0.25﹤Recall≤0.6；d)A4：Recall≤0.25。5.3.3.3學習資源推薦模型應采用合理性來衡量推薦的學習資源是否合理。在衡量學習資源合理性時，開發方應邀請至少10位專家對學習資源的合理性進行評級，合理性的計算公式為:式中：Rati——專家i依據專業知識，對學習資源合理程度的評級；wi——專家i評級的相關權重；N——專家的總數，至少為10；Ration——由專家評定的學習資源合理性。學習資源推薦的效果依據合理性的大小分為A1、A2、A3、A4四個等級：a)A1：Ration﹥1.75；b)A2：1﹤Ration≤1.75；c)A3：0﹤Ration≤1；d)A4：Ration≤0。5.3.3.3.1學習資源合理程度評級是每一位專家對學習資源合理程度的評級，其分級如下：學習資源合理程度評級表2105.3.3.3.2專家評級權重是每一位專家評級的對最終結果的權重，依據專家的類別，權重分級如下：專家評級權重表6T/AHAI012—20242表2(續)15.3.4自適應測評5.3.4.1自適應測評模型負責識別出學習者能力，應實現以下模塊。a)題目參數估計模塊：系統應利用學習資源數據中的題目數據構建題庫，并對題庫中的所有題目進行參數估計，包括難度、區分度和猜測參數等，用于在后續測評過程中動態選擇合適的題目。b)學習者測評模塊：系統應根據學習者的歷史學習記錄或當前能力值，選取適合的起始題目，并根據學習者的答題表現動態更新能力值，進而選擇與其能力相匹配且信息量高的新題目。c)能力估計模塊：系統應基于學習者的測評表現和題目參數，運用現代心理測量理論評估學習者的能力值，衡量其在特定領域的知識掌握程度；并且，在自適應測評完成后，系統根據其獲得的能力評估結果，授予學習者相應領域的資格認證。該認證是基于學習者在測評過程中展現出的知識和技能水平，證明其在該領域的專業能力和資格。在資格認證過程中，應引用已有的行業標準或專業認證體系，以確保認證的權威性和可信度。在信息技術領域，可以引用CompTIAA+認證標準。首先，分析CompTIAA+認證的考試大綱和內容，明確關鍵的知識點和技能要求。在自適應測評中，增加涵蓋CompTIAA+認證要求的題目，確保題目的難度和覆蓋范圍與CompTIAA+認證一致。設定學習者在自適應測評中達到特定分數或能力等級，即可獲得推薦申請CompTIAA+認證的資格。5.3.4.2自適應測評模型應采用預測學習者回答不同習題結果的準確率來衡量其測評效果，準確率的計算公式為：TP+TNACC=TP+TN+FP+FN自適應測評模型的效果依據準確率的大小分為A1、A2、A3、A4四個等級：a)A1：ACC﹥0.9；b)A2：0.75﹤ACC≤0.90；c)A3：0.6﹤ACC≤0.75；d)A4：ACC﹤0.6。5.4應用層設計要求應用層應確保將模型層的輸出高效地轉化為學習者友好型服務，是實現學習路徑規劃服務、自適應測評服務以及學習資源推薦服務的關鍵環節。系統應確保實現以下功能。a)格式化呈現：系統應將模型層算法輸出結果轉化為學習者易于理解和使用的形式。將學習路徑在知識圖中進行高亮展示，有助于學習者深入理解課程的內在邏劃個人的學習計劃。對學習資源集合進行規范化展示，能夠讓學習者更加便學習效率。對學習者測評成績進行雷達圖展示，能夠直觀地反映出學習者的b)學習者交互友好：系統應提供直觀且易于使用的交互界面，確保學習者能夠輕松操作。引入簡潔明了的導航菜單和清晰的按鈕布局不同設備和屏幕尺寸上保持一致的使用體驗，確保學習者隨時隨地如在學習者首次使用某項功能時顯示簡要的操作指南c)多語言支持：系統應支持多種語言，滿足不同語言背景學習者的需求。7T/AHAI012—2024包括文本、音頻和視頻，均能提供多語言版本，以滿足全球化學習者的需地化的客服支持和學習輔助，確保學習者在使用過程中能夠獲d)無障礙輸出：系統應運用語音識別、視頻教學、盲文支持等先進的技術手段，使終身學習場景下不同特征的學習者能夠根據自己的需求和偏好選擇最適合自己的學習方式。對于視力受損的學習者，系統可以提供盲文支持，讓他們能夠通過觸覺感知e)社交互動：系統應提供多種社交互動方式，促進學習者之間的交流與合作。設立討論區和學習群組，學習者可以在其中分享學習心得、提出問統，通過適度的競爭和獎勵機制激勵學習者積極參與學習。支持6系統非功能性要求6.1運行環境系統應以提供微服務的方式運行，并可以在包括PC、HarmonyOS、Mac、Android、IOS等不同平臺上提供服務。系統具體軟、硬件運行環境應滿足：a)軟件環境：Docker容器部署；b)硬件環境：1)應支持CPU：X86，X86-64、ARM等多種指令集芯片；2)占用內存：8GB及以上；3)磁盤：250GB以上；4)網絡：1000mbps以上。6.2系統健壯性在系統健壯性方面，系統應：a)在出現故障或錯誤時，不會完全崩潰；并且具備識別和處理常見的錯誤和異常情況的能力，以保持系統的穩定性和可靠性。b)具備符合GB/T20271-2006要求的安全機制，以防范各種惡意攻擊、數據泄露、未經授權的訪問等安全威脅，采取合適的加密、認證和授權措施來保護數據和系統資源。c)實現備份和恢復機制，以確保即使發生數據丟失或系統崩潰，也能夠快速恢復并盡可