前言：

如果教育 AI 不只是被動回答問題，而能真正成為學生的全天候學習助理，它需要做的並非單純的訊息回應，而是 持續追蹤、分析、推演學生的一整天學習狀況，並評估其能力與需求。這樣的設計，背後涉及多層次的演算法與系統功能。

全天候學習狀態追蹤：

AI 需要知道學生在不同時間、不同情境下的學習行為，例如：

1. 課堂上的提問頻率與錯題類型
2. 課後自學的時間與互動模式
3. 興趣探索與延伸學習的偏好

這需要 行為分析模組（Behavior Tracking Module）與 時序數據分析演算法，即 AI 將學生一天中的操作與互動行為序列化，形成「學習行為軌跡」，以便推演學生的專注力、理解力與學習策略偏好。

例如：Khanmigo 在課堂互動中追蹤學生回應模式，提供引導式回饋；KIDO’Z 透過推薦歷史記錄，了解孩子的興趣傾向。這些功能可以被整合到全天候學習分析中。

學生能力評估與知識圖譜:

AI 不只記錄行為，還要評估學生能力，這需要：

1. 知識圖譜（Knowledge Graph）：將學科知識點、技能、概念之間的關聯建模，AI 可判斷學生掌握哪些概念，缺少哪些技能。
2. 錯誤模式分析（Error Pattern Recognition）：AI 分析學生的錯題類型，判斷是理解錯誤、計算失誤，還是概念混淆。
3. 進度與能力推演（Performance Prediction）：結合學生的歷史數據與行為序列，預測學生可能在哪些知識點需要額外輔助。

參考案例：Duolingo 的學習軌跡分析，透過答題歷史推算學生熟練度；Khanmigo 的引導策略，也能間接建立學生能力評估。

個性化學習與互動策略:

基於上述數據，AI 可以針對不同學生採取不同策略：

1. 提示型互動：對理解不深的概念，用循序引導方式提問。
2. 延伸型推薦：對進度快或有興趣的學生，推送相關挑戰或趣味活動。
3. 行為提醒：分析專注力下降或學習疲勞的時間段，主動安排短暫休息或遊戲化學習。

這需要結合自適應學習模組與互動生成模組，核心技術是學生模型，即 AI 對每個學生建立的動態能力與興趣檔案。

目前可借鑑的平台功能:

Khanmigo：引導式提問，可用作互動策略模組範例
Canopy：內容過濾與安全控制，可應用於家庭與校園環境的學習安全模組
KIDO’Z：推薦引擎，可作為延伸學習與興趣探索模組參考
Duolingo：學生答題歷史與熟練度分析，可作為能力評估模組的演算法借鑑

結論:

Day6 的核心思考是：如果 AI 要推演學生一天的學習狀態，背後不只是自然語言生成，更需要多層次演算法支撐，包括：

1. 行為追蹤與時序分析
2. 知識圖譜與能力評估
3. 個性化互動與推薦策略

而現有平台的功能雖然零散，但提供了可借鑑的模組與技術：透過整合這些模組，AI 能真正做到「全天候、個性化、可推演學生需求」的教育助手。