概述

开发一个专为6-15岁青少年学员设计的，具备拟人化角色、多模态交互能力的AI伴学智能体。它不仅是知识的传授者，更是学员的激励者、答疑伙伴和成长记录者，旨在将枯燥的航空理论知识转化为生动有趣的日常对话与挑战，显著提升学员的完课率、知识掌握度与学习粘性。

需求详情

当前面向青少年的在线航空知识课程普遍存在内容枯燥、互动性弱、缺乏个性化引导等问题，导致学员完课率与知识留存度不理想。本项目旨在开发一个高度拟人化、多模态交互的AI伴学智能体，以颠覆传统单向灌输模式，打造沉浸式、游戏化的学习体验。核心目标： 通过AI技术显著提升6-15岁学员的学习粘性、完课率及知识掌握度，使其成为不仅是知识传授者，更是能激发内在学习动力的伙伴。技术难点与挑战：高拟人化交互与情感计算： 核心挑战在于如何超越简单的问答，让AI具备“人格魅力”。这需要攻克：多模态情感识别与生成技术，即通过语音语调识别学员情绪，并驱动卡通形象做出匹配的、自然的鼓励性表情与动作，实现真正有温度的“共情”交互。动态个性化学习路径生成： 难点在于如何基于初始的轻量级评估，构建一个可持续演进的学员认知模型。系统需动态追踪学习行为数据，并利用算法实时调整知识图谱的呈现顺序与难度，确保路径既符合教学大纲，又能“投其所好”，避免推荐僵化。多模态内容的无缝融合与生成： 挑战在于将语音、游戏、图文等多种互动形式无缝嵌入对话流。这要求底层自然语言处理（NLP）引擎不仅能精准理解儿童不规范的语音提问，还需具备上下文情景关联能力，以在讲解、问答、游戏等场景间平滑切换，并动态生成适配的复习内容。成长数据建模与激励有效性： 需设计一套科学的数据指标体系，将学习时长、任务完成质量等原始数据，转化为对学习状态和兴趣偏好的深度洞察。进而，构建一个能与线下活动有效挂钩的激励模型，确保虚拟奖励能持续激发真实世界的学习动力。