由 365 育兒法創始人、上海行知教育研究所家庭教育研究員袁夢博士牽頭,西交利物浦大學AI學院博士導師劉恒巖組織團隊打造,基于青少年心理和行為的家庭教育 AI 大模型研發成功!

傳統家庭教育困境下的創新之路

長期以來,家庭教育問題叢生。當前市場上多數與 AI 相關的教育服務主要針對教師助教和學生學習層面。袁夢博士因為熱愛而投身于家庭教育與兒童成長規劃,基于陶行知“生活即教育”的理念,提出 365 育兒法。袁夢博士作為北京建華咨詢公司董事長和多家科技公司天使投資人,在2023年了解到西浦AI學院人工智能和大數據融合等前沿技術以后,作為天使投資人,敏銳的發現,人工智能大模型具備解決孩子心理健康、潛能發掘和個性化培養等教育痛點的技術基礎,立刻推動西浦AI學院進行家庭教育大模型的研發工作并作為天使投資人落實校企合作聯合開發,推動家庭教育AI大模型的落地。

傳統家庭教育在信息時代矛盾重重,孩子獲取的知識廣度遠遠超出自身可以控制能力,也超出家長傳統的教育理念。以孩子沉迷手機為例,市面上雖有諸多管控軟件,但是我們都知道,單純的管制不僅不能從根本上解決問題,而且會成為親子沖突的導火索,尤其是對于青春期的孩子,強制管理只會加劇他們內心的抵觸。實際上,孩子使用手機和管控軟件產生的大量多維度數據,隱藏著挖掘問題根源的關鍵信息。再如孩子不愿上學,看似突然,實則是長期問題積累所致。傳統方式下,很難從孩子口中問出原因,若有前期的數據采集與分析,或許就能提前發現問題并加以疏導。針對青少年精神面貌的研究發現,大部分在大學出現心理健康疾病的學生,在其進入大學前就已經出現心理疾病的癥狀。中國抑郁癥人群,至少有50%都是青少年。一個班的學生,竟然一半都正在吃或者吃過抗抑郁藥物。劃手腕居然成為了一種流行的解壓方式。而大部分的精神疾病都與兒童時期錯誤的家庭教育有關。

365 育兒視角下家庭教育 AI 大模型的獨特構建

在此背景下,西交利物浦大學(簡稱西浦)的 AI 家庭教育大模型應運而生。它以 365 育兒理念為指引,基于對孩子生活中接觸到的文字、視頻、音頻等數據構建深度分析模型,建立了多維度精細類別:

• 類別 1:涵蓋正面、負面和中性情緒,全面洞察孩子的情緒狀態。

• 類別 2:明確了怒、喜悅、悲傷、恐懼、驚訝、厭惡等具體情緒,細致入微地捕捉孩子情緒變化。

• 類別 3:可判斷是否有抑郁傾向,關注孩子心理健康。

• 類別 4:涉及如焦慮、援助需求、家庭暴力、暴食、創傷后應激障礙、人際關系問題、壓力大、早戀、霸凌、心理扭曲等具體心理問題,為孩子成長保駕護航。

在項目前期,由西交利物浦大學人工智能與先進計算學院圍繞青少年心理這一核心,依據心理學理論和大量實證研究,開展了大量扎實的訓練工作。同時,對中文文本情感分類數據進行了多達 36 億多條的訓練,其中,包含喜悅,開朗,積極,低落等不同的性格特征。此外,利用從近十萬青少年中收集的心理訪談音頻及視頻數據,訓練得出青少年焦慮和抑郁的多模態心理評估數據。利用大模型可以幫助孩子構建正確的人生觀、價值觀、世界觀。

與普通大模型不同,我們的技術更加針對家庭教育背景下的育兒問題以及大模型后期可擴充性。通過構建龐大的知識圖譜,我們的模型結合了檢索(Retrieval)和生成(Generation)的技術,它通過利用外部知識庫來增強大型語言模型(LLMs)的性能,有效解決了模型可能出現的“幻覺”問題、領域知識缺失以及信息過時等問題。通過圖結構信息,能夠更精確地檢索和生成與上下文相關的響應并在生成內容的過程中融入檢索組件來提升內容的質量和相關性。

因此對比普通大模型,最直觀的感受是可以獲得更高質量和針對問題的回復。并且,它可以獲得持續學習的能力,通過外部知識與大型語言模型的結合技術,整合特定領域的信息來確保事實性和可信度。

它依據孩子近期情況分析其面臨的問題,并通過數據鏈的方式推導出家長在家庭教育方面存在的問題,給出相應指導方案。我們知道,家長需要的不是教官,是育兒陪伴師,也是家長個人的情緒舒緩師,若家長有疑問,可聯系在線的家庭教育指導師。365育兒大模型不僅給孩子提供個性化的指導方案,還是為家長提供 24 小時專業服務的平臺,宛如家長的貼心育兒助手。許多看似平常的家庭瑣事,家長借助 AI 大模型后,能結合孩子的行為、心理和自尊,以及自身的說話狀態,獲得解決方案。這有助于孩子明白自身年齡階段可能遇到的問題及應對方法,消除自卑,敞開心扉,建立自信。

對于家長用戶,借助家庭教育課程提供給家長更符合孩子現實成長中的教育理念,這是 365 育兒理論所倡導的科學育兒觀念的延伸。通過采集青少年數據和家庭數據,建立屬于每個家庭的個性化專屬大模型,提供主動式家庭教育新途徑,致力于培養孩子的健康心智、創新精神、批判性思維、獨立思考能力、抗壓能力以及終身學習能力等,為孩子營造良好的家庭學習和成長環境,開展融合教育,助力孩子構建應對未來復雜多變且充滿不確定性的世界的能力。

365 育兒視角下的問題發現機制

• 學校端:學校借助模型數據分析功能,實時監測學生多維度數據,包括校園日常行為(考勤、課堂參與度、同學互動等)和學習數據(作業、成績、學科興趣等),這與 365 育兒中對孩子全面發展的關注相契合。例如,當檢測到學生考勤異常、課堂注意力不集中且成績下滑時,向學校部門預警,提示可能存在問題。對于霸凌、沖突等問題,通過分析行為視頻、社交網絡數據等提前發現異常行為模式,便于學校及時干預與處理,保障孩子在校園環境中的身心健康成長。

• 教育管理部門(教育局):教育局整合區域內學校數據,從宏觀層面發現潛在教育問題趨勢。若某地區多所學校出現類似學生心理問題或成績下滑,可利用模型深入分析,找出共性原因,如教學資源不均、教育政策影響等,及時調整教育策略和資源配置,這也是 365 育兒中重視教育大環境對孩子影響的體現,保障教育系統穩定發展。

365 育兒與風險規避、個性化支持的融合

• 學校層面:學校收到預警信息后,啟動針對性風險規避措施。對學習困難學生,組織教師制定個性化學習計劃、安排輔導課程或調整教學方法;對心理問題學生,安排專業心理咨詢師一對一輔導,并與家長溝通,共同關注恢復情況。同時,對特殊學生群體，關注,提供額外關懷和支持,這些措施與 365 育兒中關注每個孩子獨特需求的理念一致。

• 家庭層面:家長得到AI大模型專屬,提示和建議后,積極調整家庭教育方式。模型為家長提供與家庭教育指導師和心理咨詢師溝通的渠道,家長可咨詢專業人士獲取解決方案。如孩子出現情緒問題,家長在指導師建議下,增加情感交流時間,營造溫馨氛圍,關注興趣愛好,緩解情緒壓力。對于特殊需求孩子(如高潛力但缺乏自信),家長可根據潛能開發建議,鼓勵孩子參加興趣班或活動,培養自信心和獨立能力,這都是 365 育兒在家庭教育層面的實踐。

365 育兒視角下 AI 大模型的廣泛應用前景

在 365 育兒理念下,家庭教育 AI 大模型的價值不僅局限于家庭教育領域,在學校和公共安全領域同樣前景廣闊。

在學校層面,通過采集學校安防數據,例如,可從學生上學畫面統計其每日上學和放學時的情緒,通過圖像識別技術對學生面部表情進行分析,結合表情數據庫判斷情緒類別;從學生在學校的生活畫面能判斷社交情況,利用行為分析算法對學生在校園內的互動行為進行量化分析,識別異常社交模式;對比不同老師授課時學生聽講情況可評估教學質量,更好地為學校規避不必要的風險,針對性提升學校教學質量,全方位保障孩子在學校的良好成長環境。

在公共安全領域,AI 大模型只需一個端口,就能憑借公安已有的資源庫進行整合,通過與公安系統的數據接口對接,獲取人員信息、警報信息等數據,利用大數據分析和智能匹配算法,將學校周邊人員與警報人物信息進行實時比對。例如,公安資源庫里已有的警報人物出現在學校周邊,通過 AI 人臉識別功能,學校能第一時間發現并消除危險,為孩子的安全保駕護航。

家庭教育 AI 大模型憑借其強大功能,精準判斷青少年的心理與行為,為家庭、學校以及相關公共安全領域量身打造合適的 AI 場景,有效解決這些領域存在的問題。然而,我們必須清楚,AI 技術雖不斷進步,但教育領域極為復雜,這種復雜性超出了技術所能應對的范圍。特別是在個性化教學、滿足情感需求以及保障社會公平這些方面,都存在諸多難題,這也給 AI 在教育領域的未來發展帶來了不確定性。

盡管家庭教育 AI 大模型在家庭教育及多領域應用中展現出巨大潛力,但我們還是要秉持謹慎的態度。一方面,要不斷完善和優化模型,以應對教育環境復雜多變的挑戰;另一方面,要注重培養人的情感溝通能力和教育素養,讓技術成為教育發展的有力助手,而非替代者。在家庭教育 AI 大模型的發展征程中,我們應當時刻牢記教育的本質是培養全面發展的人。只有將技術的優勢與人類的智慧、情感有機融合,才能使家庭教育 AI 大模型在歷史的長河中真正發揮積極作用,開啟教育與科技協同共進的輝煌篇章。