（文：江建）2022年12月17日凌晨三点，陈燕清的办公室依然亮着灯。电脑屏幕上，“基于人工智能的智慧校园个性化学习推荐系统V1.0”的测试报告跳出“通过”提示，她轻声说了句：“成了。”从2021年10月在草稿纸画下第一个算法框架，到此刻系统正式完成，这位教育科技专家用14个月独自完成了这场“技术突围”。她像打磨一件艺术品般，把对教育的理解写进每一行代码。

“我一直在思考，为什么学生的学习数据越丰富，教师反而越难做精准指导？”陈燕清回忆道。在一次基层调研里，以顾问身份参与某省智慧校园评估的她，目睹了太多“水土不服”的场景：有学生对着系统推送的奥数题抓耳挠腮，因为他的几何逻辑明明很强；有老师抱怨“推荐的内容和我想的南辕北辙”，因为系统根本没“读”懂班级学生的整体进度。“很多系统只是把数据堆起来，而不是去理解学生的学习行为。”她说。正是这一认知，成为她决定自主开发新型学习推荐引擎的起点——要做一个不仅“能看”，还能“理解”的智能推荐系统。

技术成果发布后，同事们笑称陈燕清“把办公室当成了第二个家”。这个“家”里，藏着三个核心技术模块的突破故事，每一步都浸透着她的心血。首先，她整合学习行为、认知指标和历史成绩数据，采用改进型图神经网络结合协同注意力机制，构建出动态、高分辨率的学生个体画像，让系统能“看见”每个学生的学习节奏和认知特征。第二，在推荐引擎层面，她突破了传统算法“只看内容不看行为”的局限。创新研发的CAR-Net网络，利用多尺度卷积提取知识结构层级，再通过自注意力机制强化因果关系学习，实现内容与行为的双向建模。第三，为真正实现“因材施教”，她将强化学习算法引入路径规划模块，让系统能在“认知负荷最小化”与“知识掌握最大化”之间自动权衡，从而为每个学生生成最优学习路径。

研发中，系统曾陷入“过度优化”陷阱：算法为了降低学生的学习负荷，总是推荐最简单的题目，反而阻碍了学习进步。陈燕清没日没夜复盘数据，最终重新定义“负荷”——不是题目难度，而是“学生需要调动多少已有知识去解决”。“就像教孩子学骑车，得先扶稳，再慢慢松手。” 她比喻道。调整后，系统学会了“跳一跳够得着”的艺术：一个化学方程式总出错的学生，会先收到“配平步骤分解”的微课，再逐步过渡到综合应用题。那一刻，她知道，算法真正“懂学生”了。

整个系统由感知层、建模层、推荐层和反馈层组成，形成完整的“数据采集—学生建模—内容推荐—反馈优化”闭环。感知层捕捉学习轨迹和操作行为；建模层实时更新学生画像；推荐层通过CAR-Net生成动态内容与路径；反馈层结合DPLP模块收集教学结果，实现模型自我迭代。云端部署与分布式训练能力，使系统可支持多校大规模并发使用，真正实现“千人千面”的智能推荐。

陈燕清强调：“AI的价值不是让技术凌驾于教育之上，而是理解学习、辅助成长。”正是这种以教育本质为出发点的思路，让系统不仅成为工具，更成为能够自我演化的智能助手。如今，该技术成果已在全国多所学校试运行，师生反馈积极。但对她来说，真正的“验收”还在后面——“等多年后，能看到这些学生里，更多人找到了适合自己的成长节奏，那才是技术最该有的样子。”

从实验室到教室，陈燕清用一套会“读心”的学习系统，证明了教育科技的温度，从来不在代码的复杂度，而在对“人”的看见与尊重。正如她在研发笔记最后写的：“最好的AI，是让人忘记AI的存在——因为它已经融入了成长的每一步。”