人工智能辅助下的高校课程个性化推荐系统研究

引言

在大学专业课程教学中，人工智能技术扮演着举足轻重的角色。通过深度分析工程案例和数据，它为课程设计注入了创新的活力，为学生提供了广阔的思路和发挥创造力的机会。此外，人工智能还能够协助教师优化课程设计，提升教学效率和品质。它提供的工具与资源，如虚拟现实技术，使学生能够在直观、高效的学习环境中进行实践 。不仅如此，人工智能还能通过大数据分析和模型预测为教师提供有力的决策支持，助力课程计划的优化。

一、人工智能辅助下的高校课程个性化推荐系统设计

（一）系统架构设计

该系统运用分层架构展开设计，囊括数据层、处理层、应用层以及展示层，数据层承担着存储课程信息、用户行为数据以及教学资源等各类原始数据的职责，依靠选用分布式数据库来提高存储以及检索的效率，处理层借助人工智能算法对数据给予清洗、分析以及挖掘，比如借助自然语言处理来解析课程描述，运用机器学习算法处理用户行为数据 [1]。应用层依据处理之后的数据达成个性化推荐、用户管理等核心功能，展示层以简洁直观的界面把推荐结果展示给学生、教师以及管理人员，支持多终端适配，方便用户在任何时间任何地点获取课程推荐服务，各层之间借助标准化接口进行通信，以此保障系统的稳定性与扩展性。

（二）数据收集与处理

数据收集源自多个渠道，从高校教务系统获取如课程基本信息、学分设置以及教师信息等结构化数据，借助学生选课平台与在线学习平台记录学生选课历史、学习时长以及作业完成情况等行为数据，依靠问卷调查和用户反馈等途径收集学生兴趣、学习目标等非结构化数据。在数据处理阶段，首先开展数据清洗工作，把重复、错误的数据去除掉，依靠数据转换来统一数据格式，运用数据集成技术将多源数据整合起来。

（三）用户画像构建

用户画像构建围绕学生、教师以及管理人员展开，借助多维度数据去描绘用户特征。就学生而言，依据其专业、年级、课程成绩、选课偏好以及学习进度等数据，对其学习能力、兴趣方向和薄弱环节加以分析，针对教师，结合教学课程、科研方向以及教学评价等相关信息，明确其教学优势与专业领域，对于管理人员，依据管理职责、决策需求等数据来构建画像。运用聚类分析、关联规则挖掘等人工智能技术，把用户数据提炼成标签体系，比如为学生生成“计算机编程爱好者”“数学基础薄弱”等标签，依靠动态更新标签，及时反映用户状态的变化，达成精准的个性化推荐[2]。

（四）推荐算法选择与优化

推荐算法采用协同过滤算法、基于内容的推荐算法以及深度学习推荐算法相结合的混合模式，协同过滤算法依据学生相似的选课行为以及学习偏好来开展推荐工作。基于内容的推荐算法会对课程内容和学生兴趣标签的匹配程度给予分析，深度学习推荐算法借助构建神经网络模型，挖掘数据的深层次特征。在算法优化层面，引入强化学习机制，依据用户对推荐结果的反馈动态调整算法参数，以此提升推荐的准确性，运用迁移学习技术，把不同学科、不同学习阶段的数据知识进行迁移，解决冷启动问题，凭借定期评估算法性能，持续优化算法模型，保证推荐系统可高效运行。

二、人工智能辅助下的高校课程个性化推荐算法研究

（一）基于内容的推荐算法

以课程内容特征作为关键的基于内容的推荐算法，借助提取课程文本描述、学科类别以及教学目标等信息来构建课程内容特征向量，按照学生的历史选课以及学习行为数据，对学生对于课程特征的偏好展开分析，形成用户兴趣向量，算法借助计算课程内容特征向量与用户兴趣向量之间的相似度，运用余弦相似度算法，挑选出相似度比较高的课程实施推荐。举例来说，如果学生经常选择编程语言类课程，系统可识别出其对编程知识的兴趣，推荐相同类型或者进阶的编程语言课程，该算法的优点是可依据课程自身属性精确推荐，不过可能会出现推荐结果单一、缺少多样性的状况 [3]。

（二）协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法秉持“物以类聚，人以群分”的理念，借助对用户群体行为数据展开分析，去寻觅和目标用户有着相似选课行为以及学习偏好的“邻居”用户，一开始，计算用户间的相似度，常用的方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等，接着依据“邻居”用户的选课记录，给目标用户推荐那些他们感兴趣然而尚未选择的课程。如果有多名和某学生相似的用户都选了“数据结构与算法”这门课程，而该学生却没选，那么系统就会把这门课程推荐给他，协同过滤算法可有效运用用户群体行为数据，推荐契合大众喜好的课程。

（三）混合推荐算法

混合推荐算法把多种推荐算法的长处结合起来，以此弥补单一算法存在的欠缺之处，常见的混合方式包含加权混合、切换混合以及分层混合等类型，加权混合是按照不同算法的性能表现情况，给基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法等赋予不一样的权重，把各算法的推荐结果经过加权融合之后输出，切换混合是依据不同场景以及数据特点，动态地挑选最为合适的单一算法来进行推荐，分层混合先是运用一种算法开展初步筛选，利用另一种算法进行精细推荐。在高校课程推荐这个领域中，混合推荐算法可凭借课程内容特征契合学生个性化需求，还可借助用户群体行为数据发现热门优质课程，提升推荐的准确性以及多样性。

（四）深度学习在推荐系统中的应用

深度学习依靠其强大的特征提取以及复杂模式识别能力，在高校课程推荐系统里发挥着关键的作用，借助构建深度神经网络模型，例如，循环神经网络、卷积神经网络以及自编码器等，对海量的用户行为数据和课程数据加以处理，RNN 可有效地处理学生学习行为的序列数据，捕捉学习过程中的时间依赖关系，CNN 可以对课程图像、文本等数据进行特征提取，自编码器则可自动学习数据的低维表示，挖掘潜在特征。深度学习模型可从复杂数据中学习到非线性关系，更为精准地预测学生对课程的兴趣，生成个性化推荐结果，为解决传统推荐算法难以处理高维、稀疏数据的问题给出了有效途径。

结语：

本文打造了人工智能辅助的高校课程个性化推荐系统，从架构设计、数据处理直至算法优化形成完整体系，借助多种推荐算法的结合以及技术创新，切实提升了课程推荐的精准性与多样性，但系统仍存在可优化之处，比如完善用户画像动态更新机制，探寻更高效的混合推荐策略。随着人工智能技术的持续发展，该系统有望与更多教育场景相融合，为高校教育教学改革提供更强大的支持，实现更优质的个性化教育。

参考文献：

[1]曹勇. 人工智能背景下高校课程教学改革探索和研究 [J]. 科教文汇,2025, (08): 87-90. DOI:10.16871/j.cnki.kjwh.2025.08.021.

[2] 李艳萍 . 人工智能驱动下高校课程体系的重构 [N]. 中国工业报 ,2025-04-14 (015).

[3] 米黑龙 , 张文 , 张健 . 人工智能发展背景下高校课程教学改革探讨[J]. 中国多媒体与网络教学学报 ( 上旬刊 ), 2025, (03): 17-20.