基于大模型的大学精品课程数字资源智能重构与个性化推送系统设计

引言

近年来，随着信息技术的迅猛发展，教育领域面临着前所未有的机遇与挑战。传统的教学模式难以满足日益多样化的学生需求，个性化教学成为教育发展的趋势。尤其是在高等教育中，大学精品课程作为知识传播的重要载体，如何将其数字资源进行有效整合与推送，已成为研究的热点。本论文将从系统架构设计、资源重构算法、个性化推送策略等方面进行深入探讨，提出一种基于大模型的大学精品课程数字资源智能重构与个性化推送系统的设计方案。

一、系统架构与功能设计

1.系统架构概述

本系统设计遵循模块化架构，分为数据收集、资源重构、个性化推荐和用户交互四个核心模块。每个模块相互独立，承担不同功能，同时又紧密协作以实现整体目标。数据收集模块通过传感器和用户行为分析工具采集学生的学习进度、习惯、兴趣等数据。此模块使用了“易教云”平台的学习行为数据收集技术，将学生的学习数据实时传送到后端系统。资源重构模块负责将课程内容转化为适合智能推送的形式，采用“知网资源转换平台”进行大数据分析与处理。

图1 系统功能模块

2.资源重构技术

资源重构模块是系统的关键环节，主要功能为将课程内容按学生的学习特点和需求进行结构化调整。该模块利用“阿里云机器学习平台”中的深度学习模型，对教学内容进行多维度的智能分析和重构。通过自然语言处理（NLP）技术对文字内容进行提炼，优化教学材料的呈现形式。举例来说，针对一门复杂的计算机课程，系统会自动提取课程的重点、难点，通过图表和动画形式呈现，减少学生对复杂编程概念和算法的理解难度。此外，图像识别技术也被应用于实验教学中，将编程代码的运行过程转化为简洁的操作指南，方便学生快速掌握代码调试和错误排查技巧。通过这些技术，课程内容的结构更加合理，适应不同学生的学习需求，提高了学习的可接受性和有效性。

3.个性化推送策略

个性化推送模块根据学生的学习习惯和个体需求，自动调整推荐内容。该模块的设计采用“腾讯云智能推荐引擎”，通过数据挖掘技术分析学生的学习行为，构建用户画像并进行精准匹配。对于每个学生，系统会根据其知识掌握情况、学习兴趣和反馈，实时推送个性化的学习资源。例如，对于一名计算机基础较弱的学生，系统会优先推荐编程语言的基础教程或相关的在线辅导课程，帮助其巩固编程基础和算法思维。个性化推荐还结合了学习路径规划功能，依据学生的学习进度为其提供定制化的学习建议，确保推荐内容的及时性和相关性。此外，系统根据用户的反馈不断优化推送策略，确保推荐内容的持续适应性和有效性，帮助学生逐步掌握更复杂的计算机技术。

二、大模型在教育资源智能重构中的应用

1.大模型技术概述

大模型技术通过强大的计算能力和数据处理能力，在教育领域展现出广泛的应用前景。该技术通过大量数据的训练和优化，能够深刻理解知识点之间的联系。 对于教育资源的智能重构，大模型能够自动识别课程内容中的核心要素，并根据学生的学习特点进行优化和调整。例如，使用“华为云AI 平台”中的深度学习模型，教育资源能够根据学生的历史学习数据进行智能化转化。通过自然语言处理技术，大模型将课程中的理论知识转化为学生易于理解的表达形式，提升学生的学习效率。这一技术不仅能提高教学内容的可视化效果，还能帮助教师优化教学策略，精准满足学生需求。

2.大模型在教育资源分析中的应用

教育资源的分析是智能重构的前提 大模型通过对课程数据进 能够识别出知识点的难度层级、学生的学习情况以及资源的适配性。 器学习和数据挖掘技术，能够从海量的课程资源中提取关键信息 据库课程中的创建存储过程部分，系统能够通过大模型的分析， 进行重构。大模型不仅能将文本内容重新组织，还能结合视频、 具象化，帮助学生更好地理解和掌握课程内容。这一分析过程有助于教育资源的个性化调整，使得课程内容更加符合学生的认知水平和学习需求。

3.大模型在个性化学习资源推送中的应用

个性化学习资源推送是大模型技术在教育领域的重要应用之一。通过对学生学习数据的持续分析，大模型能够实时调整资源推送策略，实现个性化推荐。例如，基于“京东云AI”平台的推荐系统，学生的学习进度、兴趣点和历史学习数据将被用作构建个性化学习路径的依据。系统根据学生的掌握情况，自动推荐最合适的学习资源，并在学习过程中不断优化推荐效果。在计算机学习中，大模型会根据学生的编程能力、解决问题的效率等数据，推荐适合其当前水平的编程任务或算法练习，以促进学生的全面发展。通过这种智能化的推送方式，学生能够获得量身定制的学习内容，例如推荐特定的编程语言练习、数据结构题目或项目实践，帮助学生提高编程技能和算法思维，从而提高学习效率并增强学习兴趣。

结论

基于大模型的大学精品课程数字资源智 统为现代教育提供了一种创新的教学模式。通过大模型技术的引入，系统能够 的教学内容转化为学生易于理解的形式。同时，个性化推送功能基 合适的学习材料，帮助他们在适应性学习中取得更好的成绩。该系统的应 也推动了教学方式的创新和教育质量的提升。随着技术的不断发展，未来该系统有望在更多教育场景中得到应用，进一步促进教育资源的优化与公平。

参考文献

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基金项目：横向课题“太仓市公共资源交易系统智能优化设计与开发”（项目编号：2023JXHX032）; 精品课程建设项目《UI 设计》（项目编号：KC202403）