技术框架
1、学习资源预处理模块:对教材、课件、习题等学习资源进行分块、清洗和向量化处理,使用BERT等预训练模型生成稠密向量,并存储于向量数据库中,支持高效检索。
2、智能检索与推荐模块:基于学生的学习需求或教师的教学目标,利用embedding模型从资源库中检索最相关的学习材料或教学资源,确保内容与需求高度匹配。
3、智能答疑与生成模块:采用大模型对检索到的内容进行整合,生成针对学生问题的详细解答或为教师提供教学建议,支持自然语言交互。
4、个性化学习与教学优化模块:通过分析学生的学习行为和教师的教学反馈,动态优化检索与生成模型,提供个性化的学习路径推荐和教学资源优化建议。
技术亮点
1、精准资源推荐:基于稠密检索技术,快速定位与学习或教学需求高度相关的资源,提升资源利用效率。
2、智能答疑支持:生成模型能够理解学生问题并生成详细解答,帮助学生快速解决学习困惑。
3、个性化学习路径:通过分析学习行为,为学生推荐适合的学习材料和学习计划,提升学习效率。
4、教学效率提升:为教师提供智能化的教学资源管理和教学建议,减轻教学负担。
项目成果
该系统已成功上限,显著提升了学生的学习效率和教师的教学效率。学生能够快速获取精准的学习支持,教师也能更高效地管理教学资源,获得了师生的一致好评。未来,我们将进一步优化系统,探索多模态技术的应用,为教育领域提供更智能的解决方案。