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在数字时代,离散数学正成为计算机科学的基石。本项目,致力于打造一个融合诊断与推荐的智能学习系统。
离散数学以其强大的理论价值,在算法、数据结构、人工智能等领域发挥着关键作用。然而,其抽象性和知识体系庞杂,常使学生学习困难。幸运的是,人工智能的崛起,为教学方式带来了新范式。
本项目致力于突破传统认知诊断系统的局限,构建具有逻辑可解释性的模型,实现对学生能力的精准定位,并结合多模态推荐,为学生提供个性化、动态适配的学习资源。
系统采用闭环架构设计。学生通过交互产生学习数据,认知诊断模块分析学生能力状态,推荐系统基于诊断结果提供个性化资源,学生使用资源后产生新的学习数据,形成持续优化的学习循环。
本项目将在技术创新、应用价值和未来发展三个维度产生重要影响。通过构建可解释的人工智能模型实现精准诊断,提供个性化教学方案提升学习效果,最终推动智能教育新范式的建立,为离散数学教育乃至整个教育领域的数字化转型贡献力量。