玉树锚索价格 物理教师用两天时期和AI跑通了个学情分析系统的POC

位从初中物理教师转型AI家具司理的引申者，用两天时期造了个能会诊学生物盼望维诞妄的AI系统。没偶而期布景、莫得工程师支柱，仅凭教学教化和全心计算的Prompt玉树锚索价格，他告捷构建起笼罩力学、光学等章节的诞妄宗旨常识库，并在压力测试中发现了白话化表述、规模场景处理等要津问题。这篇著述揭示了域常识在AI家具中的中枢价值，以及如何通过主动测试发现确凿问题。

我是名初中物理教师，教了四年书，当今在转行作念AI家具司理。

两天前，我决定不再仅仅”学习AI家具”，而是径直脱手作念个。

这篇著述记载我这两天作念了什么、发现了什么、踩了哪些坑。没偶而期布景的东谈主也能看懂，因为我我方也没偶而期布景。

我想惩处个确凿的问题

教了四年物理，有件事直困扰我：我知谈班里某几个学生”没听懂”，但我说不明晰他们到底卡在那儿。

他们能背公式，能作念大略题，但际遇需要信得过合并宗旨的题目就崩掉。传统的老师只可告诉我”答错了”，告诉不了我”为什么会这么想”。

而学生在课堂上的发问和回话，赶巧藏着确凿的想维情状。比如个学生说：

“古道，汽车开得越快，惯就越大，否则为啥速行驶时刹车要滑那么远才停得下来？”

这句话里藏着个特地典型的诞妄——他把惯和动能混浊了。但在40东谈主的课堂里，这条信息说完就肃清了，从来莫得被系统地记载和分析过。

我想作念的，便是个能分析这类对话的AI系统。

我有什么，莫得什么

我有的：

四年教学教化，脑子里装着几十条学生常犯的诞妄。我知谈学生在讲”惯”时容易说出什么诞妄，在讲”浮力”频频见的歪曲是什么。这些东西是任何AI工程师齐莫得的。

我莫得的：

不会写代码，莫得工程师，莫得作事器，莫得预算。

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就这两样东西，我运转了。

步：把脑子里的东西写下来

我作念的件事，不是搭系统，不是学时期，而是开个文档，把我顾虑中典型的学生诞妄场景写下来。

身手很大略：

我写了10条，笼罩了参照物、摩擦力、均衡力、浮力、光学等章节。

这10条场景数据玉树锚索价格，自后成了总共这个词系统中枢的东西。它们同期上演了三个角：测试集（用来判断系统会诊得准不准）、常识库种子（让系统知谈学生常犯哪些错）、需求文档（告诉系统应该输出什么身手的遵守）。

二步：用Prompt模拟总共这个词系统

莫得工程师，莫得代码，我用的是大略的式——径直给大模子写段详备的辅导（Prompt），让它上演”物理学情会诊”的角。

Prompt的中枢结构是这么的：

常识库摘要：把我写的诞妄宗旨库浓缩成几十行翰墨，告诉模子”学生常犯哪些错、诞妄的根因是什么”输出身手要求：强制模子用JSON身手输出，包含常识点、掌捏度等、淆乱点类型、引问题等字段理要求：要求模子须按三步输出理经由，不成径直给论断

然后我把学生对话粘贴进去，看系统输出什么。

条测试的输出让我认为这个向是对的：

常识点识别准确，淆乱点判断正确，锚索引问题有确凿课堂价值。

三步：主动制造压力测试

跑了5条圭臬场景之后，我莫得得志于”系统运行渊博”，而是主动构造了三种规模情况来测试系统果真凿才略。

测试：无极白话表述

把学生原话改得白话化：

“古道用了动滑轮之后嗅觉粗莽多了，是不是作念的功也少了？”

遵守：系统会诊向正确，但莫得掷中常识库里的对应条件（因为常识库里写的是”省力就能省功”，而不是”嗅觉粗莽多了”）。

这泄漏了个确凿问题：常识库每个条件唯有种圭臬表述，白话化的变体会致检索失。

建树案：为每个诞妄宗旨补充3~5条白话化变体。

测试二：常识库规模测试

输入个常识库里莫得笼罩的问题：

“铁块会千里是因为铁比水重，那相通分量的铁和木头，木头能浮起来是因为它相比轻吗？”

遵守：系统莫得老诚说”这个问题出了我的常识库领域”，而是强行匹配了个左近的条件，置信度给了0.85。

这是个风险问题。教师看到0.85的置信度会倾向于信任这个遵守，但本色上系统的会诊依据不是你构建的常识库，而是模子我方的老师数据，法回顾和考据。

这个问题靠休养辅导只可部分缓解，根底惩处需要在工程层面加入相似度阈值过滤。这是下阶段需要工程师来惩处的事。

测试三：情谊淆乱识别

输入个莫得物理内容的表述：

“古道我不会，这章我从来就没听懂过，算了。”

遵守出乎猜度地好：系统正确识别了”法会诊”的情状，识别出了”悔怨”的样式信号，并把引战术从”常识纠错”切换成了”情谊安抚+降维拆解”——

“不要害，这谈题咱们先不看。你认为浮力这章哪个部分难？”

这种分离才略在现存AI莳植家具里并不常见。许多家具在学生说”我不会”的时候会径直送常识点素养，反而加剧惊恐。

两宇宙来，我作念了什么构建了个笼罩力学、压强、浮力、光学四个章节的诞妄宗旨常识库（11个条件）写出了个可用的会诊Prompt（迭代到v2.2版块）跑完毕13条测试（10条圭臬场景 + 3条压力测试）圭臬场景通过率：10/10（）发现并记载了5个已知问题，其中3个已建树输出了完好意思的POC回来阐扬和测试数据

我学到的紧迫的事

：域常识是稀缺的金钱。

总共这个词阵势里，时期部分（写Prompt、调身手）其实不难，难的是”知谈学生会犯什么错、为什么会犯、怎么引”。这些东西来自四年的线教学教化，不是学AI能学来的。

如若你有某个域的度教化，这便是你作念AI家具大的护城河。

二：压力测试比圭臬测试有价值。

10条圭臬场景沿途通过，这个数据看起来很好意思瞻念。但信得过有价值的发现，沿途来自3条压力测试——白话化表述的检索失、规模场景的拒答机制不富厚、情谊淆乱的识别才略。

个只在盼望输入下测试的AI家具，上线之后会际遇各式出东谈主料想的情况。提前主动制造规模情况，比比及用户反应再建树要好得多。

三：发现问题比惩处问题紧迫（在POC阶段）。

我在阐扬里老诚记载了系统目下作念不到的事：规模场景的置信度虚问题，靠休养辅导法根，需要工程层面惩处。

能澄澈界说系统规模的家具司理，比只描摹好意思好愿景的家具司理值得信任。

接下来

这个POC考据了中枢向是可行的。下步是把常识库膨大到电学章节，同期运转评估引入信得过的RAG工程框架（LangChain + 向量数据库），从”手动模拟”升到”信得过的系统”。

本文由 @YM 原创发布于东谈主东谈主齐是家具司理。未经作家许可，淆乱转载

题图来自Unsplash，基于CC0合同

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