根据学员基础水平、学习目标和进度数据，AI 自动规划个性化学习路径，动态调整课程推荐顺序。
提供多课程体系的在线教育平台，需要为每位学员定制学习计划
每位学员节省 30% 无效学习时间
约 ¥300-800/月（含AI和数据库费用）
将课程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，支持可视化编辑和版本管理。
综合多维数据构建学员画像：入学测评确定起点、学习行为数据反映偏好（视频/文字/实操）、测试成绩定位薄弱点、学习时间分布确定可用时间。画像实时更新。
AI 综合知识图谱和学员画像生成最优路径：跳过已掌握的知识点、强化薄弱环节、按依赖关系排序、匹配学员偏好的学习方式。输出包含每日学习计划和里程碑。
根据学员实际学习表现动态调整路径：测试通过则加速推进、反复出错则插入补充内容、长时间未学习则简化任务降低门槛。调整频率为每完成一个知识点后重新评估。
追踪路径推荐的效果指标：知识点掌握速度、学员满意度、完课率、考试通过率。对比个性化路径与标准路径的效果差异，持续优化推荐算法。
初始构建需要投入较多精力（约2-4周），但后续维护成本低。新增课程只需添加知识点和关联关系。建议由教研团队负责维护，每季度审核更新一次。
允许学员自由探索，但在偏离路径时给出温和提醒。记录学员的自主选择作为偏好数据，下次推荐时参考。强制路径只用于有严格前置依赖的内容。
新课程上线初期使用基于规则的推荐（按难度和前置条件），积累一定学员数据后切换到AI推荐。可以参考相似课程的推荐模式作为初始策略。