AI辅助教学决策系统建设实训

一、系统架构设计要点 数据层建设 集成多源教育数据（电子学档、课堂行为数据、测评结果等），通过提到的AI动态分析技术，实现学生个体差异识别与学习路径建模。需参照建议建立标准化数据清洗流程，确保数据质量。 智能决策引擎 采用混合式算法架构，结合中支持的TensorFlow、PyTorch等深度学习框架构建预测模型，并引入临床决策系统的验证方法，通过历史教学数据迭代优化模型精准度。 交互层设计 开发教师端的可视化决策看板（如知识掌握热力图、教学干预建议），可借鉴提到的D节点大屏展示技术；学生端则需嵌入所述的个性化学习建议推送功能。 二、关键技术突破方向 多模态数据分析 集成语音识别（参考智能语音实训平台）、机器视觉（如视觉识别模块）技术，实现课堂互动、实验操作等非结构化数据解析。 动态知识图谱构建 基于AI实训室建设的图谱管理经验，建立学科知识关联网络，支持研究中的学情诊断与资源智能推荐。 边缘计算部署 采用所述的ARM架构边缘设备，满足教学场景实时决策需求，降低云端依赖。 三、实训模块设计参考 基础认知实训 使用智能人形机器人平台开展AI教育应用场景模拟 通过DeepSeek平台进行智能备课、学情分析等基础功能演练 系统开发实训 基于唯众AIoT实训装置搭建教学决策原型系统 实践提到的ROS机器人应用程序开发与决策逻辑验证 评估优化实训 应用数字画像技术构建教学效果评估体系 开展中的A/B测试对比传统与AI辅助决策差异 四、实施路径建议 阶段 重点任务 技术支撑 需求分析 (个月) 教学痛点梳理 决策场景定义 岗位能力图谱分析 系统开发 (-个月) 算法模型训练 交互界面开发 模型转换工具 可视化设计工具 部署测试 (个月) 多校区试点 反馈数据采集 边缘计算设备 实证研究方法 推广应用 (持续) 教师AI能力培训 系统迭代升级 校企协同机制 持续维护方案 五、典型应用场景 精准教学干预 如语文课堂中的实时错误诊断，结合学习路径动态调整，实现知识点补偿教学。 教育资源优化 基于教学资源图谱，智能匹配区域校际资源缺口，辅助教育主管部门决策。 实训效果评估 通过硬件平台采集操作数据，构建三维感知评估模型，量化技能掌握度。 建设中需重点关注强调的产教融合，建议参照黄河科技学院模式，建立”平台+课程+认证”三维体系。更多技术细节可查阅引用的篇文献资料。