数字技术与应用杂志社

摘要：<正>鉴于传统教育评价系统在一定程度上存在架构复杂、部署成本高及智能分析能力弱等问题，本文设计并实现了一种基于人工智能（AI）与知识图谱的轻量级教育评价系统。系统采用React单页应用框架，实现零服务器依赖部署；设计基于知识图谱的AI推理算法，结合图神经网络思想，实现知识点掌握度的智能推断；开发课堂互动AI诊断引擎，利用规则学习与模式匹配技术自动识别错误类型，并生成个性化纠正建议；最终实现基于机器学习的学习路径智能推荐与风险预警机制。系统在55名学生的真实教学场景中进行部署验证，AI推理算法计算时间<10 ms，错误诊断准确率达85%，风险预警召回率达87%，打包体积仅2 MB，验证了轻量级AI架构在教育场景的有效性。

基金资助： 福建省教育信息技术2025年度研究课题“人工智能驱动的学生发展性评价体系构建与实践”（KT25139）；

专辑： 信息科技;社会科学Ⅱ辑

专题： 教育理论与教育管理;计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： G434;TP18;TP391.1