Entwurf und Implementierung eines intelligenten Bildungssystems auf der Grundlage künstlicher Intelligenz. Bericht über den Vorschlag eines Abschlussprojekts

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Entwurf und Implementierung eines intelligenten Bildungssystems auf der Grundlage künstlicher Intelligenz. Bericht über den Vorschlag eines Abschlussprojekts

1. Forschungshintergrund und Bedeutung

Mit der rasanten Entwicklung von Wissenschaft und Technologie wird die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) nach und nach in allen Lebensbereichen eingesetzt, auch im Bildungsbereich. Herkömmliche Bildungsmethoden weisen häufig Probleme wie ungleiche Lehreffekte und ungleiche Ressourcenverteilung auf und sind schwierig, den Anforderungen des personalisierten Lernens gerecht zu werden. Intelligente Bildungssysteme, die auf künstlicher Intelligenz basieren, können maßgeschneiderte Lerninhalte und Feedback basierend auf den individuellen Eigenschaften und Bedürfnissen der Schüler bereitstellen und so die Unterrichtseffektivität und das Lernerlebnis verbessern. Daher zielt diese Forschung darauf ab, ein intelligentes Bildungssystem auf der Grundlage künstlicher Intelligenz zu entwerfen und umzusetzen, um Innovation und Entwicklung im Bildungsbereich zu fördern, was eine wichtige Forschungsbedeutung und einen hohen Anwendungswert hat.

2. Forschungsstatus im In- und Ausland

In den letzten Jahren wurden im In- und Ausland umfangreiche Forschungsarbeiten zu Bildungssystemen durchgeführt, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Einige große ausländische Technologieunternehmen wie Google und Microsoft haben auf KI-Technologie basierende Bildungsprodukte auf den Markt gebracht und bieten personalisierte Lernressourcen und -dienste durch intelligente Empfehlungen, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere Technologien. Einige inländische Internetunternehmen und Bildungseinrichtungen erforschen ebenfalls aktiv die Anwendung von KI im Bildungsbereich, beispielsweise Tencent Classroom, Alibaba Cloud Education usw. Gleichzeitig hat die akademische Gemeinschaft auch eingehende Forschung zu KI-basierten Bildungssystemen durchgeführt, darunter intelligente Lehrsysteme, intelligente Bewertungssysteme, intelligente Empfehlungssysteme usw.

Das derzeitige intelligente Bildungssystem weist jedoch immer noch einige Probleme auf, z. B. ist der personalisierte Empfehlungsalgorithmus nicht genau genug, die intelligenten Bewertungsstandards sind nicht objektiv und umfassend genug und die Systeminteraktivität ist nicht benutzerfreundlich genug. Daher zielt diese Studie darauf ab, diese Probleme zu lösen und ein fortschrittlicheres und praktischeres intelligentes Bildungssystem-Designschema vorzuschlagen.

3. Forschungsideen und -methoden

Diese Forschung wird eine Methode verwenden, die theoretische Analyse und empirische Forschung kombiniert und insbesondere die folgenden Schritte umfasst:

1. Führen Sie eine Literaturrecherche relevanter in- und ausländischer Studien durch und analysieren Sie die Stärken und Schwächen bestehender Forschung;
2. Sammeln Sie Benutzerbedürfnisse und Meinungen von Bildungsexperten durch Fragebögen, Interviews usw. und klären Sie die Designziele und funktionalen Anforderungen des Systems.
3. Entwerfen Sie die Gesamtarchitektur und die Schlüsselmodule des intelligenten Bildungssystems, einschließlich personalisierter Empfehlungsmodule, intelligenter Bewertungsmodule, interaktiver Feedbackmodule usw.;
4. Nutzen Sie Deep Learning, Natural Language Processing und andere Technologien, um personalisierte Empfehlungsalgorithmen und intelligente Bewertungsmodelle zu implementieren;
5. Erstellen Sie Prototypensysteme, führen Sie Benutzertests durch, sammeln Sie Feedback und optimieren und verbessern Sie das System.
6. Überprüfen Sie die Wirksamkeit und Überlegenheit des Systems durch Vergleichsexperimente und andere Methoden.

4. Forschungsinhalte und Innovationspunkte

Zu den Forschungsinhalten dieser Studie gehören die Gestaltung und Umsetzung intelligenter Bildungssysteme auf Basis künstlicher Intelligenz, die Erforschung und Anwendung personalisierter Empfehlungsalgorithmen und intelligenter Bewertungsmodelle etc. Die Innovation liegt in:

1. Schlagen Sie einen personalisierten Empfehlungsalgorithmus vor, der auf Deep Learning und Benutzerporträts basiert, um die Genauigkeit und Personalisierung der Empfehlungsergebnisse zu verbessern.
2. Entwerfen Sie ein intelligentes Bewertungsmodell, das mehrere Bewertungsindikatoren integriert, um eine umfassende und objektive Bewertung der Lernergebnisse der Schüler zu erreichen.
3. Einführung natürlicher Sprachverarbeitung und anderer Technologien, um die Interaktivität und Benutzererfahrung des Systems zu verbessern;
4. Erstellen Sie eine skalierbare Systemarchitektur, um spätere Funktionserweiterungen und Upgrades zu unterstützen.

5. Detaillierte Einführung der Vorder- und Rückseitenfunktionen

Die Front-End-Funktion umfasst hauptsächlich zwei Schnittstellen: Schülerterminal und Lehrerterminal. Das Studententerminal bietet personalisierte Lernressourcenempfehlungen, Verfolgung des Lernfortschritts, intelligentes Bewertungsfeedback und andere Funktionen, die Studenten bei der Formulierung von Studienplänen und der Verbesserung der Lernergebnisse unterstützen. Die Lehrerseite bietet Unterrichtsressourcenmanagement, Überwachung des Lernstatus der Schüler, Analyse von Lehrdaten und andere Funktionen, um Lehrer bei der Kursgestaltung und der Bewertung der Lehrwirkung zu unterstützen.

Zu den Backend-Funktionen gehören hauptsächlich Systemverwaltung, Datenanalyse und Modelloptimierung. Das Systemmanagement ist für die Verwaltung der Benutzerrechte, die Überwachung des Systemprotokolls und andere Aufgaben verantwortlich, um die Stabilität und den sicheren Betrieb des Systems sicherzustellen. Die Datenanalyse führt eine eingehende Untersuchung des Lernverhaltens, der Leistungsveränderungen usw. der Schüler durch und bietet Datenunterstützung für personalisierte Empfehlungen und intelligente Bewertungen. Die Modelloptimierung ist für die kontinuierliche Verbesserung des personalisierten Empfehlungsalgorithmus und des intelligenten Bewertungsmodells verantwortlich, um die Leistung und Genauigkeit des Systems zu verbessern.

6. Forschungsideen, Forschungsmethoden und Machbarkeit

Die in dieser Studie verwendeten Forschungsideen und -methoden sind technisch umsetzbar und wurden durch die Forschung umfassend unterstützt und in der Praxis verifiziert. Die Technologie der künstlichen Intelligenz verfügt über ausgereifte Anwendungsfälle in Empfehlungssystemen, Bewertungsmodellen usw., die technische Referenzen und Referenzen für diese Forschung liefern können. Gleichzeitig verfügt das Forschungsteam über solide Programmiergrundlagen und theoretische Kenntnisse der künstlichen Intelligenz und ist in der Lage, den Entwurf und die Implementierung des Systems abzuschließen. Daher verfügt diese Forschung über eine hohe Machbarkeits- und Umsetzungsbasis.

7. Regelung des Forschungsfortschritts

1. Die erste Phase (2 Monate): Abschluss der Literaturrecherche und Bedarfsanalyse;
2. Phase 2 (3 Monate): Systemarchitektur und Schlüsselmodule entwerfen;
3. Die dritte Phase (4 Monate): Implementierung eines personalisierten Empfehlungsalgorithmus und eines intelligenten Bewertungsmodells;
4. Die vierte Stufe (3 Monate): Vervollständigen Sie die Entwicklung der Vorder- und Hinterfunktionen;
5. Die fünfte Phase (2 Monate): Systemtests und Leistungsbewertung;
6. Phase sechs (1 Monat): Optimierung und Verbesserung des Systems;
7. Die siebte Phase (2 Monate): Verfassen der Abschlussarbeit und Vorbereitung des Abschlussprojekts.

8. Gliederung zum Verfassen einer Abschlussarbeit (Design).

1. Einleitung: Erläutern Sie den Hintergrund und die Bedeutung der Forschung und klären Sie die Forschungsfragen und -ziele.
2. Literaturrecherche: Analyse des aktuellen Forschungsstandes und Entwicklungstrends im In- und Ausland;
3. Anforderungsanalyse: Klärung der Designziele und funktionalen Anforderungen des Systems;
4. Systemdesign: Beschreiben Sie die Gesamtarchitektur und das Schlüsselmoduldesign des Systems.
5. Systemimplementierung: Detaillierte Einführung in den Implementierungsprozess und technische Details der Front- und Backfunktionen;
6. Systemtests und Leistungsbewertung: Analyse der Systemtestergebnisse und -leistung;
7. Systemoptimierung und -verbesserung: Besprechen Sie Systemoptimierungsstrategien und Verbesserungsrichtungen.
8. Fazit und Ausblick: Fassen Sie die Forschungsergebnisse und Mängel zusammen und freuen Sie sich auf zukünftige Entwicklungsperspektiven.