許是前一天下午睡覺摸魚被周詩亦逮個正著，李洛今天一上午都在亦舟上躥下跳，抓人開會請教技術問題。林語一直溫溫柔柔地回答著，讓李洛很是滿意。

　　李洛順著筆記問道：“我不太理解的是，教育數據挖掘（Educational　　Data　　）和學習分析技術（Learning　　）的主要區別在什么地方呢？兩者不都是利用學習過程中產生的大量數據來分析反饋學習成果嗎？”

　　李洛和涂世欣正擠在林語的卡座旁，各自抱著電腦做著會議記錄。

　　林語的辦公桌上整齊地疊放著各類書籍和論文資料。涂世欣掃了一眼，書籍包括了計算機數據結構、算法、圖論、離散數學、概率論和統計學、機器學習等等科目。桌子右上角邊上還堆放著各種打印好的文獻，用彩色標簽分門別類地歸檔了。

　　涂世欣低下頭，瞄了一眼自己靠放在桌角地上的黑色書包，里頭幾份打印資料毫無章法地穿插在一起，一本隨身背著英文原版《大空頭》是李洛推薦的金融趣味科普讀物，書角都磨破了，但是自己從來沒能一口氣讀過十頁以上。他突然對于自己能有這份工作倍覺珍惜，感激地瞧了李洛一眼。

　　林語笑了笑，解釋：“你提到的這點，正是二者共通之處。至于區別，從研究方法上來說，學習分析技術更注重運用統計學手段主觀地分析數據、人為做出推斷，為傳統教學方式配備了數據反饋作為支持；而教育數據挖掘強調自適應，會傾向于使用無監督或者半監督的機器學習算法。

　　“從應用角度來說，學習分析技術的主要目的是對學生的學習結果進行測驗和監控，為教師提供更詳細的學生數據，從而改進教學方法。而教育數據挖掘更注重學習行為和學習過程，意圖對行為本身進行量化分析。如果你感興趣可以去找一下卡耐基梅隆大學教授Ryan　　Baker的論文，里面有相當詳盡的對比。”

　　除了那教授的名字涂世欣沒能聽清楚，他飛速地把這幾句話一字不差地敲在了電腦上。偶爾他打字的速度跟不上林語說話的節奏，林語還貼心地放慢語速，等了等他。

　　涂世欣敲完一段后，偷偷瞄了一眼李洛的屏幕，發現李洛只是簡略地記了兩行。

　　“學習分析技術（LA）：人為分析、主觀、輔助教學手段。”

　　“教育數據挖掘（EDM）：自適應、無監督模型、行為數據挖掘。”

　　在最下面，李洛記下了“Ryan　　Baker”的名字。涂世欣又快速把這位教授的名字補填在了自己筆記的空檔里。

　　李洛好奇地問：“可不可以給我講一個教育數據挖掘在行業里具體應用的例子呢？”

　　林語點頭，“比方說，現在有一個選擇題有四個選項，C是正確選項，其他都是錯誤的。傳統的考試批改方式，老師會這么判斷：如果學生選擇了C，他對這個知識點的理解就是正確的；沒有選擇C，則判斷學生還沒有熟練掌握這個知識點。”

　　“嗯！”李洛睜著大眼睛十分感興趣。

　　林語笑著繼續說道：“考試排名依照答題結果來評分，無可厚非。但也許有的同學偶爾粗心，實際上扎實地學懂了這個概念，卻手滑填寫了B作為答案；也有同學只是運氣很好，隨機選了個C，恰好答對了。學習系統接下來該如何自適應調整個性化的學習路徑，還是需要AI形成更深層次的判斷。基于貝葉斯網絡的學生知識點追蹤模型，可以根據測試題前后其他習題之間的聯系來推測學生是否真實掌握了這個知識點，從而盡量避免無效的學習時間，也盡量防止被遺漏的知識點。”

　　“哇，這么厲害？”另外二人異口同聲地感嘆道。李洛好奇地看了一眼實驗室的方向，問道：“那我可以試一下嗎？你們都有什么科目的測試題？”

　　涂世欣戳了戳李洛，“洛姐，時間有限，人家還有其他工作呢。”

　　“哦，對不起。”

　　林語笑著說：“歡迎你隨時來實驗室玩。其實我舉的這個例子，已經是學術界二十多年前的研究成果了，不怎么前沿。今天早上周總還嫌棄我們……”

　　李洛已經跳到了一下個問題：“剛才你提到的貝葉斯知識追蹤，實時調整學生學習路徑，其實要優于這種考試測評體系，因為后者僅僅是基于單項回答結果，而不基于知識網絡，對嗎？”

　　這個問題提得不錯，林語坐直了些，解釋道：“你說得很對。只是根據學生每道題是否回答正確，從題庫中調出相應難度的題。而我剛才所說的，能夠綜合整體知識圖譜，推薦優化的學習任務。”

　　“明白了。”李洛點頭，“還有一個問題。之前也討論過圖形編程工具的專利收購的事宜，所以我想再跟進一下公司本身各部門的知識產權保護情況。這幾個月來，有沒有發生什么變動？算法技術方面，專利管理還是各部門獨立負責的嗎？”

　　林語說：“我們也在考慮是否應該將技術專利集中管理起來，統一公司的專利質量。但是目前仍舊是各技術團隊自己負責。”

　　她的回答相對簡潔，于是涂世欣在電腦上寫下：“目前各技術團隊獨立管理專利。”

　　可是他看到李洛在電腦上記錄了很長一段話：“繼續跟進與收購目標企業的知識產權整合策略，技術重疊度、集中管理或是業務單元管理模式、國家/地區應用范圍等問題。與律師團隊保持聯系。”

　　涂世欣覺得李洛還不如帶個錄音筆，或許比帶著自己更有用！

　　李洛這時候又問：“最后一個問題。目前數據模型架構上，有沒有什么潛在的風險或是困難呢？”

　　林語此時面露難色，沒有直接回答。

　　李洛考慮到她作為技術人員，可能拿不準什么內容可以和外人說，哪些方面不能提，于是解釋道：“這只是投資人通常會有的考量之一，畢竟算法是你們的核心。比如說最早來亦舟的項目時，Allison和我提過，業界有一些領頭企業在研究通過捕捉學生的注意力、情緒等等來分析學習積極性和知識趣味性。但是會有潛在的難關，比如說面部微表情的捕捉、動作追蹤等等。我想問的……”

　　隨著李洛的敘述，林語的表情越來越委屈，眼眶竟然紅了起來。李洛趕忙住了嘴，愕然地看向涂世欣，用口型問：“我說錯什么了？”

　　：。：


　　(https://www.dzxsw.cc/book/169919/8898522.html)


1秒記住大眾小說網：www.dzxsw.cc。手機版閱讀網址：m.dzxsw.cc