AI重塑语言教育的深层逻辑：从算法到应用的完整旅程
引言：从基础设施到生态系统
在上一篇《知识图谱与语言教育：AI如何重构小语种学习的基础设施》中，我们探讨了智能教育系统的理论基础——知识图谱如何成为语言学习的"操作系统"，自适应学习如何破解"一刀切"困境，多模态融合如何超越文本的局限。
但理论只是起点。真正的挑战在于：如何将这些理论转化为可落地的系统？如何在真实场景中验证其有效性？如何构建可持续的商业模式？
💡 金句: 技术的价值不在实验室的精度，而在教室里的温度——只有当算法真正改变学习者的命运，AI 才完成了从"炫技"到"赋能"的跨越。
本文将带你深入系统的核心算法设计、实战案例分析与未来趋势展望，揭示 AI 如何在小语种教育中创造真实价值。
Part 1: 核心算法——系统的"大脑"是如何思考的
1.1 个性化学习路径：认知地图的动态规划
学习路径优化本质上是一个约束优化问题：在满足知识依赖约束的前提下，找到最适合学习者认知特征的知识序列。