智能AI学习系统：个性化定制课程与大数据分析驱动的在线教育平台

人工智能与学科教学深度融合创生智能课程

人工智能(AI)与学科教学深度融合,创生了人工智能教学系统AI教师.最早的AI教师代表之一是爱达(IDA),随后进化出好学爱达,亦即琳达(LIDA).基于学习为本评估的理论与实践,结合神经科学连接组学(connectomics)神经网络双重特性,籍由新兴技术的支持,产生形成了神经网络化的价值创造型智慧学习系统结构框架.它包括"实时课堂教学转化系统""教学优化参照系统"和"教学比较前馈分析系统"三个子系统.而教学优化参照系统又包括"优秀教师教学参照系统""先进理论教学优化参照系统""大数据优选教学参照系统"和"经验自组织教学参照系统"四个子系统.价值创造型智慧学习系统神经网络融入人工智能,创生出新一代人工智能教学系统——伊万琳达(EVA-LIDAs),它既可扮演AI教师,也可扮演AI学伴.基于此,教师成为课程创新者,学生成为自主学习者,伊万琳达作为AI教师和AI学伴成为介导者,三者间多维交互生成新形态的智能课程,其实质是以神经网络化人工智能技术融合的生态化学习环境为基础,以评估促进学习的价值创造为旨趣,以协同,精准,个性,优化为原则,以人类智能与机器智能的相互协作,相互学习,相互融合为机理,以情境感知,大数据关联,经验自组织和智能决策为手段,最终通过持续改进师生教与学而优化所有学生的学习.

大数据与AI驱动县域高中个性化学习平台的构建策略与效能研究

在乡村振兴与教育数字化战略背景下,县域高中面临资源不均衡,教学模式单一等瓶颈.本研究以新媒体技术为支撑,探索基于大数据与人工智能的个性化学习平台构建路径.通过数据驱动型教学决策模型,动态资源推送算法及双师协同机制,实现"精准教,个性学,智能评".实践表明,该平台显著提升学生自主学习能力和学科平均分,为县域教育优质发展提供理论模型和数据.Under the dual strategic backdrop of rural revitalization and educational digitalization, county-level high schools confront bottlenecks such as uneven resource distribution and monotonous teaching models. This study leverages new media technologies to explore pathways for constructing personalized learning platforms powered by big data and artificial intelligence. Through a data-driven instructional decision-making model, dynamic resource allocation algorithms, and a dual-teacher collaboration mechanism, we achieve "precision teaching, personalized learning, and intelligent assessment". Empirical evidence demonstrates that the platform significantly enhances students' self-directed learning capabilities and subject average scores, providing both a theoretical framework and empirical support for quality educational development in county regions.

大数据驱动的"全科阅读"教学实践

针对小学全科阅读教学中存在的问题,文章提出通过AI分析实现阅读内容的个性化定制,学习行为的深度挖掘及教学效果的智能评估,结合"学习通"等数字化平台,开发精准阅读推荐,多元化互动活动和系统性评估工具,形成"数据驱动—分层指导—动态反馈"的教学闭环.实践表明,AI技术可高效辅助教师筛选跨学科阅读素材,设计融合多学科知识的项目式学习任务,并通过智能伴读系统实时分析学生表现,提供个性化指导.大数据与AI技术的应用不仅优化了教学流程,还推动了阅读教学向智能化,个性化转型.

基于"知识图谱一人工智能赋能一课程思政驱动的研究生课程教学改革

中图分类号:G434文献标识码:A论文编号:1674—2117(2025)12-0102—05引言在全球教育变革进程中,高等教育数字化转型已然演变为战略实施的关键维度.以人工智能(AI)和大数据为核心的技术演进,正在重塑教育生态系统的运行架构.作为高层次人才培养的核心场域,研究生教育亟待突破"以教师为中心"的传统范式,向个性化,智能化,数字化三位一体的方向转型发展.然而,聚焦机械工程领域的CAD/CAE课程长期存在典型教学痛点:标准化授课模式与认知差异……