T/AHAI 012-2024 面向终身学习的个性化学习与测评系统技术要求

ICS 35.240
CCS I 65
安徽省人工智能协会团体标准
T/AHAI 012—2024
面向终身学习的个性化学习与测评系统技术要求
Technical requirements for adaptive learning and assessment system for lifelonglearning
2024 – 09 - 20 发布2024 - 09 - 21 实施
安徽省人工智能协会 发布

前言
本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由中国科学技术大学提出。
本文件由安徽省人工智能协会归口。
本文件起草单位：中国科学技术大学、科大讯飞股份有限公司、北京师范大学、国家开放大学。
本文件主要起草人：刘淇、陈恩红、黄振亚、朱孟潇、李鑫、郑永和、贺媛婧、王一岩、庄严、赵
官豪、舒奇、冯立。
T/AHAI 012—2024
II
引言
构建服务全民终身学习的教育体系，形成全民学习、终身学习的学习型社会，促进人的全面发展是
民族复兴的重大战略。终身学习要求社会的每个成员为适应社会发展和实现自身发展的需要，贯穿其一
生持续地进行学习。面向终身学习的个性化学习与测评系统旨在满足学习者终身学习的需求，确保系统
中的每位参与者均能适应社会发展和自身发展的需要，实现持续终身学习的目标。
T/AHAI 012—2024
1
面向终身学习的个性化学习与测评系统技术要求
1 范围
本文件界定了面向终身学习的个性化学习与测评系统的术语和定义、缩略语，并规定了系统框架、
设计要求和非功能性要求。
本文件适用于面向终身学习的个性化学习与测评系统（以下简称“系统”）的设计。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，
仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本
文件。
GB/T 20271-2006 信息安全技术信息系统通用安全技术要求
GB/T 36350-2018 信息技术学习、教育和培训数字化学习资源语义描述
GB/T 38377-2019 新闻出版知识服务知识资源建设与服务基础术语
3 术语和定义
GB/T 36350-2018，GB/T 38377-2019界定的术语和定义适用于本文件。
3.1
终身学习lifelong learning
一种持续不断的学习过程，在人的整个生命周期中不断获取新知识、技能和经验，使学习者能够持
续提升能力、扩展视野，并保持竞争力。
3.2
个性化学习与测评系统adaptive learning and assessment system
利用学习路径规划、学习资源推荐以及自适应测评等技术，在终身学习场景中，测评学习者的能力，
并依据学习者学习目标，为学习者提供最合适的学习路径和学习资源，使学习者能持续不断地学习和提
高自己的知识和技能并适应社会的发展和变化。
3.3
知识概念knowledge concept
学习资源具有的客观属性，承载了学习资源的原子化信息，是可以用语言或其他符号系统表达和传
递的信息集合。
[来源：GB/T 38377-2019，2.3，有修改]
3.4
学习路径learning path
依据每位学习者的学习目标以及知识掌握程度来定制的最适合每位学习者的知识概念学习序列。
3.5
学习资源learning resource
知识概念的载体，有助于学习者了解、掌握、精通相关知识概念的资源，如练习题、教学视频、文
章、音频等。
[来源：GB/T 36350-2018，2.3，有修改]
3.6
学习记录learning record
学习者在学习资源上的交互记录，包括点击、回答文本等信息。
4 缩略语
T/AHAI 012—2024
2
下列缩略语适用于本文件。
IRT：项目反应理论(Item Response Theory)
ACC：正确率(Accuracy)
TP：真阳性(True Positive)
TN：真阴性(True Negative)
FP：假阳性(False Positive)
FN：假阴性(False Negative)
5 系统设计要求
5.1 系统框架图
系统应分为数据层、模型层以及应用层，框架示意图如图1所示。
图1 面向终身学习的个性化学习与测评系统框架示意图
5.2 数据层设计要求
5.2.1 数据输入
数据输入是实现学习者个人信息数据、学习者原始学习记录、学习资源数据、知识概念数据等原始
数据收集的重要模块，还是实现人机数据交互和数据预处理的关键环节，应具备以下几个核心功能。
a) 数据分类和标识：
 系统应明确数据的分类。
注：数据主要包含两大类型：预定义数据类型和动态数据类型。预定义数据类型依据预先设定的规则和标准进行数
据分类，确保数据的一致性和规范性。动态数据类型则根据数据的实时特性和实际需求进行灵活调整，以满足
不断变化的业务需求。
 系统应为每一种数据类型定义相应的标识符，准确且迅速地定位和访问数据。
b) 交互友好性：
 数据输入界面设计应简洁、直观和易于操作。
 系统应提供多种交互方式以适应不同学习者群体。
示例：
T/AHAI 012—2024
3
对于视觉障碍的学习者，系统可以提供语音输入功能；对于不熟悉计算机操作的学习者，可以提供图形化的操作界
面。
c) 输入验证：
 系统应采用表达式匹配、数据类型检查、内容逻辑校验等多种技术手段验证输入的数据，
以防止恶意输入和无效数据进入系统。
 系统应建立错误处理机制，对不符合要求的数据输入进行标注和过滤。
 系统应及时反馈错误信息，帮助学习者发现并修正自己的错误，以提高数据输入的质量。
d) 数据格式化：
 系统应将原始数据转换为数据存