劉三女牙教授團隊研究成果在Nature子刊《Nature Computational Science》上發表

華大在線訊（通訊員 孫建文）近日，人工智能教育學部劉三女牙教授團隊取得階段性研究進展，提出了一種新穎的學習規律挖掘方法，能夠從自然發生的大規模行為數據中揭示認知技能習得的規律，為教育科學研究提供了一種高效的、更具潛力的研究工具。相關成果“Automated discovery of symbolic laws governing skill acquisition from naturally occurring data”在Nature子刊《自然-計算科學》(Nature Computational Science)在線發表。

認知技能習得是教育科學與認知科學研究中一個重要的領域，掌握技能習得規律可以幫助人們更科學、更高效地學習知識和技能。然而，技能習得涉及多個復雜的認知心理過程，傳統實驗范式揭示的規律往往存在爭議且缺乏普適性。該研究采用AI4Science范式，通過設計新穎的智能算法，自動從自然發生的大規模日志數據中挖掘內蘊的技能習得規律。文章針對學習狀態內隱、算子搜索組合爆炸等問題，設計了一個兩階段的規律挖掘算法。首先，利用自回歸的方式訓練深度學習模型，實現學習狀態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網絡模型解析為代數方程式，實現學習規律的顯式表達。

模擬實驗結果表明，該方法能夠在一定噪聲范圍內準確識別核心變量并重建預設的技能習得規律方程，驗證了所提方法的有效性。在大規模真實認知技能訓練數據的應用中，通過該方法發現的技能習得規律在適應度、擬合度等指標上顯著優于傳統和當前主流學習模型。同時，通過該方法從數據中發現了兩類新的認知技能習得規律（對數率與反冪率），并驗證了多項先前的研究發現。

近年來，劉三女牙教授帶領研究團隊立足“人工智能+教育”國家戰略需求和學術前沿，系統化開展教育可計算理論、方法與應用創新研究，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、信息科學領域的頂刊頂會發表了一系列成果，發展了AI4EduSci教育科學智能新范式與計算教育學新方向，服務于中國特色教育科學知識體系建構與教育強國建設。

《Nature Computational Science》是由國際著名期刊《Nature》出版的計算科學領域頂級學術期刊，致力于以新穎的方式使用計算科學來尋找新見解，解決具有挑戰性的現實問題，促進多學科研究和新計算技術的跨學科應用。涵蓋計算方法、數據科學、人工智能、AI4Science等計算科學相關領域的高質量研究成果。

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，華中師范大學為論文唯一完成單位。研究獲得了國家自然科學基金重大項目“人工智能賦能教與學的理論與關鍵技術研究”、科技部新一代人工智能國家科技重大項目“面向智慧教育的學習者認知與情感計算研究”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）