根据Student基础水平, 学习目标和进度Data, AI Auto规划Personalized学习路径, 动态调整Course推荐顺序.
提供多Course体系的在线教育Platform, 需要为每位Student定制学习计划
每位Student Save 30% 无效学习时间
约 ¥300-800/月 (含AI和Data库费用)
将Course体系拆解为知识点网络, 标注前置依赖关系 (学A必须先学B) , 难度等级, 预计学习时长. 使用 Airtable 维护知识图谱, 支持Visual Edit和版本Management.
综合多维Data构建Student画像: 入学测评确定起点, 学习行为Data反映偏好 (视频/文字/实操) , Test成绩定位薄弱点, 学习时间分布确定可用时间. 画像实时Update.
AI 综合知识图谱和Student画像Generation最优路径: 跳过已掌握的知识点, 强化薄弱环节, 按依赖关系Sort, 匹配Student偏好的学习方式. 输出包含每日学习计划和里程碑.
根据Student实际学习表现动态调整路径: Test通过则加速推进, 反复出错则插入补充Content, 长时间未学习则简化Task降低门槛. 调整频率为每Complete一个知识点后重新评估.
Tracking路径推荐的Performance Metrics: 知识点掌握速度, Student满意度, 完课率, 考试通过率. Comparison Personalized路径与标准路径的效果差异, 持续Optimization推荐算法.
初始构建需要投入较多精力 (约2-4周) , 但后续维护成本低. 新增Course只需添加知识点和关联关系. Suggestion由教研Team负责维护, 每季度审核Update一次.
允许Student自由探索, 但在偏离路径时给出温和Reminder. 记录Student的自主选择作为偏好Data, 下次推荐时参考. 强制路径只用于有严格前置依赖的Content.
新Course上线初期使用基于规则的推荐 (按难度和Prerequisites) , 积累一定Student Data后切换到AI推荐. 可以参考相似Course的推荐模式作为初始策略.