由 365 育儿法创始人、上海行知教育研究所家庭教育研究员袁梦博士牵头,西交利物浦大学AI学院博士导师刘恒岩组织团队打造,基于青少年心理和行为的家庭教育 AI 大模型研发成功!
传统家庭教育困境下的创新之路
长期以来,家庭教育问题丛生。当前市场上多数与 AI 相关的教育服务主要针对教师助教和学生学习层面。袁梦博士因为热爱而投身于家庭教育与儿童成长规划,基于陶行知“生活即教育”的理念,提出 365 育儿法。袁梦博士作为北京建华咨询公司董事长和多家科技公司天使投资人,在2023年了解到西浦AI学院人工智能和大数据融合等前沿技术以后,作为天使投资人,敏锐的发现,人工智能大模型具备解决孩子心理健康、潜能发掘和个性化培养等教育痛点的技术基础,立刻推动西浦AI学院进行家庭教育大模型的研发工作并作为天使投资人落实校企合作联合开发,推动家庭教育AI大模型的落地。
传统家庭教育在信息时代矛盾重重,孩子获取的知识广度远远超出自身可以控制能力,也超出家长传统的教育理念。以孩子沉迷手机为例,市面上虽有诸多管控软件,但是我们都知道,单纯的管制不仅不能从根本上解决问题,而且会成为亲子冲突的导火索,尤其是对于青春期的孩子,强制管理只会加剧他们内心的抵触。实际上,孩子使用手机和管控软件产生的大量多维度数据,隐藏着挖掘问题根源的关键信息。再如孩子不愿上学,看似突然,实则是长期问题积累所致。传统方式下,很难从孩子口中问出原因,若有前期的数据采集与分析,或许就能提前发现问题并加以疏导。针对青少年精神面貌的研究发现,大部分在大学出现心理健康疾病的学生,在其进入大学前就已经出现心理疾病的症状。中国抑郁症人群,至少有50%都是青少年。一个班的学生,竟然一半都正在吃或者吃过抗抑郁药物。划手腕居然成为了一种流行的解压方式。而大部分的精神疾病都与儿童时期错误的家庭教育有关。
365 育儿视角下家庭教育 AI 大模型的独特构建
在此背景下,西交利物浦大学(简称西浦)的 AI 家庭教育大模型应运而生。它以 365 育儿理念为指引,基于对孩子生活中接触到的文字、视频、音频等数据构建深度分析模型,建立了多维度精细类别:
类别 1:涵盖正面、负面和中性情绪,全面洞察孩子的情绪状态。
类别 2:明确了怒、喜悦、悲伤、恐惧、惊讶、厌恶等具体情绪,细致入微地捕捉孩子情绪变化。
类别 3:可判断是否有抑郁倾向,关注孩子心理健康。
类别 4:涉及如焦虑、援助需求、家庭暴力、暴食、创伤后应激障碍、人际关系问题、压力大、早恋、霸凌、心理扭曲等具体心理问题,为孩子成长保驾护航。
在项目前期,由西交利物浦大学人工智能与先进计算学院围绕青少年心理这一核心,依据心理学理论和大量实证研究,开展了大量扎实的训练工作。同时,对中文文本情感分类数据进行了多达 36 亿多条的训练,其中,包含喜悦,开朗,积极,低落等不同的性格特征。此外,利用从近十万青少年中收集的心理访谈音频及视频数据,训练得出青少年焦虑和抑郁的多模态心理评估数据。利用大模型可以帮助孩子构建正确的人生观、价值观、世界观。
与普通大模型不同,我们的技术更加针对家庭教育背景下的育儿问题以及大模型后期可扩充性。通过构建庞大的知识图谱,我们的模型结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,它通过利用外部知识库来增强大型语言模型(LLMs)的性能,有效解决了模型可能出现的“幻觉”问题、领域知识缺失以及信息过时等问题。通过图结构信息,能够更精确地检索和生成与上下文相关的响应并在生成内容的过程中融入检索组件来提升内容的质量和相关性。
因此对比普通大模型,最直观的感受是可以获得更高质量和针对问题的回复。并且,它可以获得持续学习的能力,通过外部知识与大型语言模型的结合技术,整合特定领域的信息来确保事实性和可信度。
它依据孩子近期情况分析其面临的问题,并通过数据链的方式推导出家长在家庭教育方面存在的问题,给出相应指导方案。我们知道,家长需要的不是教官,是育儿陪伴师,也是家长个人的情绪舒缓师,若家长有疑问,可联系在线的家庭教育指导师。365育儿大模型不仅给孩子提供个性化的指导方案,还是为家长提供 24 小时专业服务的平台,宛如家长的贴心育儿助手。许多看似平常的家庭琐事,家长借助 AI 大模型后,能结合孩子的行为、心理和自尊,以及自身的说话状态,获得解决方案。这有助于孩子明白自身年龄阶段可能遇到的问题及应对方法,消除自卑,敞开心扉,建立自信。
对于家长用户,借助家庭教育课程提供给家长更符合孩子现实成长中的教育理念,这是 365 育儿理论所倡导的科学育儿观念的延伸。通过采集青少年数据和家庭数据,建立属于每个家庭的个性化专属大模型,提供主动式家庭教育新途径,致力于培养孩子的健康心智、创新精神、批判性思维、独立思考能力、抗压能力以及终身学习能力等,为孩子营造良好的家庭学习和成长环境,开展融合教育,助力孩子构建应对未来复杂多变且充满不确定性的世界的能力。
365 育儿视角下的问题发现机制
学校端:学校借助模型数据分析功能,实时监测学生多维度数据,包括校园日常行为(考勤、课堂参与度、同学互动等)和学习数据(作业、成绩、学科兴趣等),这与 365 育儿中对孩子全面发展的关注相契合。例如,当检测到学生考勤异常、课堂注意力不集中且成绩下滑时,向学校部门预警,提示可能存在问题。对于霸凌、冲突等问题,通过分析行为视频、社交网络数据等提前发现异常行为模式,便于学校及时干预与处理,保障孩子在校园环境中的身心健康成长。
教育管理部门(教育局):教育局整合区域内学校数据,从宏观层面发现潜在教育问题趋势。若某地区多所学校出现类似学生心理问题或成绩下滑,可利用模型深入分析,找出共性原因,如教学资源不均、教育政策影响等,及时调整教育策略和资源配置,这也是 365 育儿中重视教育大环境对孩子影响的体现,保障教育系统稳定发展。
365 育儿与风险规避、个性化支持的融合
学校层面:学校收到预警信息后,启动针对性风险规避措施。对学习困难学生,组织教师制定个性化学习计划、安排辅导课程或调整教学方法;对心理问题学生,安排专业心理咨询师一对一辅导,并与家长沟通,共同关注恢复情况。同时,对特殊学生群体，关注,提供额外关怀和支持,这些措施与 365 育儿中关注每个孩子独特需求的理念一致。
家庭层面:家长得到AI大模型专属,提示和建议后,积极调整家庭教育方式。模型为家长提供与家庭教育指导师和心理咨询师沟通的渠道,家长可咨询专业人士获取解决方案。如孩子出现情绪问题,家长在指导师建议下,增加情感交流时间,营造温馨氛围,关注兴趣爱好,缓解情绪压力。对于特殊需求孩子(如高潜力但缺乏自信),家长可根据潜能开发建议,鼓励孩子参加兴趣班或活动,培养自信心和独立能力,这都是 365 育儿在家庭教育层面的实践。
365 育儿视角下 AI 大模型的广泛应用前景
在 365 育儿理念下,家庭教育 AI 大模型的价值不仅局限于家庭教育领域,在学校和公共安全领域同样前景广阔。
在学校层面,通过采集学校安防数据,例如,可从学生上学画面统计其每日上学和放学时的情绪,通过图像识别技术对学生面部表情进行分析,结合表情数据库判断情绪类别;从学生在学校的生活画面能判断社交情况,利用行为分析算法对学生在校园内的互动行为进行量化分析,识别异常社交模式;对比不同老师授课时学生听讲情况可评估教学质量,更好地为学校规避不必要的风险,针对性提升学校教学质量,全方位保障孩子在学校的良好成长环境。
在公共安全领域,AI 大模型只需一个端口,就能凭借公安已有的资源库进行整合,通过与公安系统的数据接口对接,获取人员信息、警报信息等数据,利用大数据分析和智能匹配算法,将学校周边人员与警报人物信息进行实时比对。例如,公安资源库里已有的警报人物出现在学校周边,通过 AI 人脸识别功能,学校能第一时间发现并消除危险,为孩子的安全保驾护航。
家庭教育 AI 大模型凭借其强大功能,精准判断青少年的心理与行为,为家庭、学校以及相关公共安全领域量身打造合适的 AI 场景,有效解决这些领域存在的问题。然而,我们必须清楚,AI 技术虽不断进步,但教育领域极为复杂,这种复杂性超出了技术所能应对的范围。特别是在个性化教学、满足情感需求以及保障社会公平这些方面,都存在诸多难题,这也给 AI 在教育领域的未来发展带来了不确定性。
尽管家庭教育 AI 大模型在家庭教育及多领域应用中展现出巨大潜力,但我们还是要秉持谨慎的态度。一方面,要不断完善和优化模型,以应对教育环境复杂多变的挑战;另一方面,要注重培养人的情感沟通能力和教育素养,让技术成为教育发展的有力助手,而非替代者。在家庭教育 AI 大模型的发展征程中,我们应当时刻牢记教育的本质是培养全面发展的人。只有将技术的优势与人类的智慧、情感有机融合,才能使家庭教育 AI 大模型在历史的长河中真正发挥积极作用,开启教育与科技协同共进的辉煌篇章。