Учитель китайского языка в престижной средней школе разработал инновационный метод помощи в написании сочинений, включающий 12 техник повышения оценок, таких как "начало с темы", "завершение с углублением" и "конкретизация описания пейзажа". Она надеется интегрировать эти техники в систему AI-помощи, чтобы студенты могли загружать свои сочинения, и AI мог бы вносить изменения в соответствии с этими техниками и объяснять причины изменений. Однако этот инновационный проект столкнулся с несколькими сложными проблемами в процессе реализации.

Во-первых, учитель беспокоится, что трудом собранные им навыки могут быть скопированы другими образовательными работниками. Во-вторых, некоторые родители выражают сомнение в научности изменений, сделанных с помощью ИИ, полагая, что это всего лишь изменения на основе опыта, которые не имеют надежной теоретической основы, и поэтому не хотят за это платить. Наконец, из-за отсутствия технической базы учителю трудно доказать, что эти навыки действительно являются его оригинальными.

Эти трудности в основном проявляются в трех аспектах: защита интеллектуальной собственности на результаты обучения, количественная оценка эффективности наставничества и создание механизма доверия к оплате. Традиционные методы обучения не могут решить эти проблемы, поскольку техники повышения результатов относятся к нематериальным активам знаний и трудно поддаются защите авторских прав; эффективность изменений, внесенных ИИ, также не имеет объективных количественных показателей; кроме того, родители беспокоятся о том, что после оплаты они не получат ожидаемого результата.

В ответ на эти вызовы было предложено решение на основе технологии блокчейн. Это решение сочетает в себе ончейн-хэш-доказательство, алгоритм градиентного атрибуции и механизм токенизированного стимулирования:

1. Учитель может преобразовать 12 советов по повышению баллов в структурированные AI команды, система сгенерирует уникальное значение SHA-256 хеша для каждого совета и запишет его вместе с адресом кошелька учителя и временной меткой в блокчейн, тем самым обеспечивая подтверждение авторских прав.

2. Когда ИИ-система изменяет сочинения студентов, алгоритм градиентной атрибуции может точно вычислить вклад каждого приема в конечный результат изменения. Например, система может количественно оценить конкретное влияние приема "конкретизация описания объектов" на повышение оценки литературного мастерства.

Эта инновационная схема не только решает проблему защиты интеллектуальной собственности, но и предоставляет количественные критерии оценки эффективности AI-наставничества, что, вероятно, позволит преодолеть ограничения традиционных образовательных моделей и откроет новые возможности для применения AI в образовательной сфере.