桂林理工大学

详情

数界优辅——AI赋能的优质数学个性化辅导平台

申报人：施兰甜 申报日期：2025-05-25

基本情况

2025年批次
数界优辅——AI赋能的优质数学个性化辅导平台 学生申报
创新训练项目
工学
计算机类
学生来源于教师科研项目选题
一年期
随着人工智能技术的快速发展，其在教育领域的应用日益广泛。针对当前大学数学课程教学中存在的问题，本项目旨在利用人工智能技术，构建一个集智能测试、学生画像构建、个性化内容推送、学习路径规划等功能于一体的大学数学教学平台。通过该平台，教师可以更加精准地把握学生的学习状况，学生则能够根据自身情况获得量身定制的学习资源，从而有效帮助学生更好地掌握数学知识，提高学习效率和学习效果，激发创新创业精神。
曾获2024年全国大学生数学建模区级三等奖、2024年第五届“华数杯”大学生数学建模大赛二等奖、2024年大学生数学竞赛三等奖、2024年第三届大学生算法大赛优秀奖
1、主持省部级课程思政示范课程（概率论与数理统计，2024.01）
2、主持自治区级线上一流本科课程（线性代数，2022.06）
3、主持自治区级线上一流本科课程（概率论与数理统计，2021.03）
4、区级《概率论与数理统计》示范教学包（2023.01，被全国70余所高校使用）
5、区级《线性代数》示范教学包（2023.01，被全国80余所高校使用）
1、已建设好2门课程线上平台（配套APP学习通），并初步建设好课程知识图谱：
https://www.xueyinonline.com/detail/250787877 
https://www.xueyinonline.com/detail/250787950 
2、已出版3门配套立体化教材（绑定线上平台）
（1）《线性代数》曾翔，王远清主编，2022.1，北京：北京工业大学出版社，240千字，高等院校“十四五”规划教材，ISBN 978-7-5639-8220-2，高等院校“十四五”规划教材，“互联网+”新形态一体化精品教材，课程思政立体化教材；
（2）《概率论与数理统计》曾翔，邓光明，贾贞主编，2022.7，沈阳：东北大学出版社，295千字，21世纪应用型人才培养规划教材，“双创”型人才培养优秀教材，课程思政立体化教材ISBN 978-7-5517-2997-0，第一版；
（3）《高等数学》王远清，莫莉萍，曾翔等，2020.8，武汉：华中师范大学出版社，545千字，21世纪高等教育课程教材，ISBN 978-7-5622-6649-5；
国家级

项目成员

序号 学生 所属学院 专业 年级 项目中的分工 成员类型
施兰甜 数学与统计学院 信息与计算科学 2023 数据分析，撰写论文、专利
马睿琦 数学与统计学院 应用统计学 2023 负责编程与功能定制、调试
柳艺林 数学与统计学院 信息与计算科学 2023 报告撰写，文献搜索
叶可欣 数学与统计学院 信息与计算科学 2023 实地调查，收集数据
朱丽冰 数学与统计学院 信息与计算科学 2023 编程，数学建模

指导教师

序号 教师姓名 所属学院 是否企业导师 教师类型
曾翔 数学与统计学院 否
彭娇娇 数学与统计学院 否

立项依据

在高科技竞争激烈的时代，人才成为竞争的核心。数学作为众多科技和交叉学科的基础，培养具有宽广视野、创新精神和扎实数学技能的应用型人才显得尤为关键。
信息技术的快速进步使得人工智能（AI）在多个领域展现出巨大潜力。在教育领域，尤其是大学数学教学中，传统教学模式已无法满足学生对个性化和差异化学习的需求。因此，开发一个能够智能评估学生能力、识别学习短板、并提供针对性学习材料的AI驱动的大学数学教学平台，对于提高教学质量和推动学生个性化发展具有重大意义。本项目的目标是打造一个依托人工智能技术的大学数学教学平台，其研究目的主要包括以下几个方面:
1.提高学生的学习效率并激发学生主动学习：在如今短视频横行的时代，学生在各类视频平台中寻找问题的答案无异于大海捞针。构建一个能够快速解答多个学科问题的智能问答平台，帮助学生在学习过程中快速找到问题的准确答案，缩短学习时间，让学习更加高效是十分重要的。通过设计互动反馈、问题讨论、解答优化和针对性用户推荐等功能，鼓励学生参与平台优化及知识分享。让学生从被动问答中转向主动探索，提高学生学习兴趣和参与感。
2.释放大学讲师的时间和精力：传统的教学方式中，教师需要花费大量时间进行作业批改、成绩评估等重复性工作。而AI助教可以承担这些任务，让教师能够更专注于学术研究与教学研究。这有助于释放教师的时间和精力，使他们能够更好地关注学生的个性化需求和提高教学质量。
3.推动数字化校园建设并促进教育创新：构建学科知识覆盖的智能化学习平台，推动学校教育资源数字化转型，形成集智能问答、知识分享、个性化学习于一体的教育体系。通过引入人工智能技术，探索智能化教育模式的应用场景，为学校教师和学生提供一个开放式平台，用于教学实践与技术研究相结合。
4.提升问答系统的人机交互式体验：优化智能化问答系统的自然语言处理与语义理解能力，推动问答系统从简单答疑工具向深度交互式平台发展，实现更具情感的动态问答体验，推动智能问答系统的多学科实用性拓展。
5.增强教学资源的个性化并促进互动式教学过程：系统能够结合学生所提问题和知识需求为讲师提供教学反馈和知识薄弱点的分析报告，帮助讲师更好地调整教学内容和进度，实现精准教学。借助互动答疑平台，让学生能够更主动的参与知识讨论和教学反馈，为讲师创建一个与学生协作的教学生态，有助于促进双向互动的教学新形式。
通过本项目的实施，我们期望能够利用AI助教为学生在学习过程中遇到的问题提供快速准确且可靠的解答。通过整合学科知识库与人工智能技术，该系统不仅可以帮助学生迅速找到所需答案，还能够提供相关背景知识与学习路径建议，进一步提升学习效率与效果。此外系统通过互动式设计鼓励学生参与问题讨论，让学生在解决疑问的同时巩固知识点，实现从被动到主动的转变。为学生创造一个全面且便捷的学习工具，同时也为老师提供更加轻松、便利的教学平台，也为大学数学教学改革提供新的思路和方法，为人工智能在教育领域的应用与发展提供更多的实践与经验。
1.用户需求分析：
通过问卷调查、观察法以及数据分析方式了解学生在课程学习中的具体需求，设计适应多样化需求的智能问答系统。
2.学生数学水平测试与评估系统：
(1)设计评估系统，利用大数据和人工智能算法对收集到的学生历史学习数据进行深度分析和评估，构建学生数学能力评估模型，实现对学生数学水平的精准评估。
(2)设计多样化的测试题目，包括选择题、填空题、应用题等，覆盖各个知识点。
(3)开发能够自动批改标准化数学题和部分开放式问题的系统，生成详细的评估报告，并自动产生具体反馈意见，指出学生的薄弱环节，帮助学生了解错误原因以及改进方向。
3.智能问答系统的技术设计与实现：
(1)构建大数据知识库，基于多学科的动态知识图谱的构建和相关语义组织，保证知识的存储、检索与动态更新。
(2)自然语言处理模块优化：研究用户输入语义的深度理解，包括语义分析、关键词提取与领域分类，以提高对学科问题回答的准确性。
(3)问答生成技术：问答生成技术是智能问答系统的核心功能，其目的是根据用户输入的自然语言问题生成准确、全面的答案。探索现有的智能问答系统的答案生成技术，实现高质量的问答能力。
4.学生画像构建技术：
(1)通过分析学生的历史学习数据，如做题记录、观看视频时长、搜索关键词以及对AI助教所提的问题形式与风格等，构建学生画像。
(2)利用数据挖掘技术，提取学生的学习行为特征、兴趣偏好和知识水平。
(3)结合学生画像，为每个学生制定个性化的学习计划和资源推荐。
5.个性化学习资源推荐系统：
(1)基于学生画像和智能推荐算法（如协同过滤、内容过滤等），为学生推荐其感兴趣的学习资源。
(2)推荐系统能够实时更新，根据学生所提的问题进行分析，调整推荐内容，动态调整学习路径，确保学生能够按照最适合自己的节奏和方式进行学习，确保学习效果最大化。
(3)提供多种学习资源形式，如视频教程、习题推送、题目重要程度分析等，满 足不同学生的学习需求。
(4)教学资源共享与共建:搭建一个开放式的教学资源共享平台，鼓励教师、学生和行业专家共同参与教学资源的创作和分享。
6.平台界面设计与用户体验优化：
(1)设计简洁直观的用户界面，方便学生快速上手。
(2)提供个性化设置选项，允许学生根据自己的喜好调整界面风格和布局。
(3)引入实时反馈机制，帮助学生及时了解自己的学习情况和进步。
(4)研发智能化教学工具，智能答疑系统开发：利用自然语言处理技术，开发智能解题助手、知识图谱可视化工具等，对学生的提问和讨论进行分析，及时发现和解决学生学习中的问题。
(5)交互式学习体验优化：开发丰富的交互功能，如在线问答、学习社区等，为学生提供更加生动、有趣的学习体验。
7.平台测试与优化：
(1)制度改进方案：对平台进行多次测试，对收集到的用户反馈进行分析，了解用户的需求和期望，找出存在的问题和改进点，制定改进方案。
(2)持续监控平台：将改进方案付诸实践，持续监控平台表现，确保平台始终满足用户需求。
测试总结：对测试过程进行总结，分析测试过程中的经验教训，提出改进措施，为下一轮测试提供参考，持续进行功能优化和性能提升。
1.国内研究现状和发展动态：
(1)技术应用与政策支持：2024年11月教育部办公厅发布了《关于加强中小学生人工智能教育的通知》，支持人工智能技术在教育领域的应用，教育部门和科研机构积极推动人工智能技术在教学中的落地与应用。
(2)个性化学习研究：中国的教育体系越来越注重个性化学习，国内研究者致力于开发能够根据学生个性化需求调整教学内容和方法的智能教学系统。
(3)大数据支撑：大数据技术的兴起为个性化学习提供了数据基础，许多教育机构和科研团队在建立学生学习数据分析模型方面取得了进展。
(4)生成式模型与本地化知识库的融合：国内研究聚焦于生成式问答系统与本地化知识库结合，通过结合中文知识图谱技术提升问答系统对特定场景的适配能力。
(5)教育机构合作：一些知名高校、教育机构与科技公司合作，共同开发基于人工智能的教学平台，试图提高教学效率和质量。
(6)注重人机交互体验：2023年由字节跳动公司推出的豆包AI互动式问答系统一经问世，便引起了广泛关注。豆包注重与用户的交互式体验，通过不断优化对话界面，使用户能更便捷地提问和获取答案。同时积极收集用户反馈持续改进功能，方便更好地满足用户需求。
2.国外研究现状和发展动态：
(1)技术框架的深入探索：国外学者围绕知识探索、自然语言生成等技术，提出许多种技术架构。例如：Google于2023年末推出的Gemini与Bard模型，OpenAI于2023年3月和9月推出的GPT-4和ChatGPT Enterprise系列模型。推动了使用生成式问答的快速发展。
(2)注重人机交互体验：国外研究还关注人机交互优化，提升问答系统在不同场景中的表现。例如Google在2024年12月12日推出的Gemini2.0的对话式问答助手，不仅可以连续回答单轮问题，还具备较强的语义连续性和多轮对话能力。
(3)知识图谱与推理相结合：国外的问答系统高度关注知识推理能力。例如OpenAI在2024年12月推出的OpenAI o3模型，结合了知识图谱和机器学习技术，可在复杂问题中进行推理，处理特定场景中复杂语义关系。
(4)教学方法研究：国外研究者不仅关注技术本身，还致力于探索基于人工智能的教学方法，包括混合式学习、游戏化学习等，以提高学习效果和学生参与度。
3.发展趋势
(1)个性化学习的深化：无论国内外，个性化学习都是未来教育技术发展的重要趋势，未来的教学平台将更加智能化，能够更好地满足学生多样化的学习需求。
(2)教育资源共享：未来教育平台可能更加注重教育资源的共享和开放，通过构建全球化的教育资源网络，实现教育资源的优化配置和有效利用。
(3)教育领域的深入应用：国内大学开发基于知识图谱的教育答疑系统，为学生提供了实时互动辅导。智能问答系统在教育领域的应用逐渐成为推动教育发展和教学质量提升的重要工具。
(4)智能化评估与反馈：随着人工智能技术的进步，教学平台将更加注重学生学习过程的智能化评估与反馈，及时发现学习问题并给予个性化的指导和支持。
1.创新点
(1)动态自适应的学习表现评估系统：本研究通过平台收集学生作业数据，包括完成时间和正确率，并利用多模态数据来追踪学生的错误原因，分类分析思维逻辑错误层次及特征。同时，结合实时学习行为和成绩表现，利用机器学习和深度学习算法，构建动态自适应评估系统，实时更新评估模型，确保评估准确性。该系统也能追踪错误原因，辅助个性化学习，并根据学习进步和难点提供针对性建议和辅导。
(2)智能问答系统创新设计与优化：本项目借助深度学习的个性化推荐算法实现知识靶向投递、创新任务点与试题弹窗设计、智能适配用户、精准引导、优化体验。构建答案评价反馈闭环，用户即时评分，低分答案及其问题结构化存入问答库，用于后续优化。随着用户反馈增多，智能问答系统能紧密贴合用户需求，快速精准匹配相似问题，输出优化答案，稳步提升智能交互体验，助力平台高效达成知识传递与互动交流目标。
(3)多维度学生画像构建与智能推荐算法优化：本研究采用先进的数据分析技术，如深度学习、自然语言处理（NLP）及情感分析，深入挖掘大学生在数学课程中的真实需求、偏好及情感状态。通过整合学生历史学习数据、社交网络数据及学习风格偏好等多维度信息，构建全面精准的学生画像。基于此画像，智能推荐算法能根据学生个性化特点和学习需求，推荐最适合的学习资源、路径和方法。同时，该算法具备自学习和自我优化能力，能根据学生学习反馈和效果不断优化推荐策略。
(4)智能化教学工具的创新应用与融合：本研究不仅引入了增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等先进技术来创造沉浸式、互动性的学习体验，还积极探索了这些技术与传统教学工具的融合。例如，将AR/VR技术与数学实验、模拟操作等相结合，使学生能够在虚拟环境中进行实践操作和验证，提高学习的直观性和实践性。此外，本研究还开发了智能解题助手、知识图谱可视化工具等智能化教学工具，为学生提供更加便捷、高效的学习支持。
(5)学习数据可视化与智能提醒优化：本研究整合多维度学习数据，深度结合学生历史学习及过程表现，优化平台可视化功能，以图表等直观呈现成绩、错误分布，助力学生精准把握学习趋势。同时，针对学生自适应学习需求，嵌入智能提醒功能，视频播放时滚轴展示知识点并设收藏，操作反馈给AI助教分析。这既能促进学生理解记忆，提升学习成效，又为AI助教提供数据，使其依学生反馈优化策略，打造个性化高效学习方案。
2.项目特色
(1)全方位个性化学习体验：本项目致力于为学生提供全方位的个性化学习体验。通过深入了解每个学生的需求和特点，为他们提供定制化的学习资源和路径、精准的学习建议和反馈以及个性化的学习支持和服务。同时，系统还能够根据学生的学习进度和表现进行自适应调整，确保每个学生都能按照最适合自己的节奏和方式进行学习。
(2)开放式共享与合作平台：本项目搭建了一个开放式的教学资源共享平台，鼓励教师、学生和行业专家共同参与教学资源的创作和分享。这不仅丰富了教学资源库，还促进了知识的传播和共享。同时，平台还提供了多种合作方式和互动机制，如在线协作、共同创作等，使得参与者能够共同促进教学资源的优化和创新。
(3)实时互动与反馈机制：本项目注重实时互动和反馈机制的建立。通过在线问答、学习社区等功能，学生可以随时向教师和同学提问、分享学习心得和成果并获得及时的反馈和支持。同时，系统还能够根据学生的学习反馈和效果进行实时调整和优化，确保学生能够获得最佳的学习体验和效果。
(4)平台功能优化升级：本项目致力于提升平台功能优化升级水平。平台不断优化数据可视化功能，更直观地呈现学生学习趋势，包括成绩变化与错误分布等，通过图表、图形等形式，使教师迅速掌握学情。此外，还增设了智能提醒功能，学生在观看教学视频时，可启用该功能，实时展示相关知识点，并支持收藏，这些行为将被反馈给AI助教，用于进一步的数据采集与分析。
(5)持续创新与发展：本项目秉持持续创新和发展的理念。通过不断的测试和用户反馈收集，项目团队能够不断改进和优化系统功能和性能，确保系统始终保持在行业领先地位。同时，项目还关注新兴技术的发展趋势和市场需求的变化，积极探索将新技术应用于在线学习平台的可能性，为学者提供更加先进、高效、便捷的学习平台体验。
1.技术路线
(1)需求分析：研究国内外辅助教学平台研究的现状，在分析大学数学辅助教学平台不同于通用辅助教学平台特点的基础上，讨论了研究的必要性和可行性，确定了研究的内容和方法，深入调研了大学数学课程的教学特点和学生的学习需求，明确AI助教系统的功能定位和设计要求，确定技术路线。
(2)架构设计：基于学银在线系统网页的架构，设计AI助教大学数学课程的整体框架，包括用户界面、数据库、算法模块等，明确各模块的功能和接口。在技术探讨和理论分析的基础上对大学数学辅助教学平台实现的关键技术进行了研究，在数学内容处理方面，讨论了数学内容处理的扩展及扩展模块的开发等。
(3)技术研发：利用机器学习、深度学习、数据挖掘、智能推荐、DNN等技术，研发学生数学水平评估系统、学生画像构建、智能推荐系统、课程设计等关键模块。实现个性化教学的运行机制，在目标、原则、途径、策略、评价等方面，形成一系列可操作、影响力强的基础理论。
(4)数据采集与处理：收集大学数学课程的相关教学资源，如课件、习题、视频等，并进行数据清洗、标准化处理，为AI模型提供高质量的训练数据。
(5)AI模型构建与训练：根据需求分析结果，选择合适的机器学习或深度学习算法，构建适用于大学数学课程的AI模型，并使用处理后的数据进行训练和优化。
(6)系统开发与集成：根据系统设计，开发AI助教系统的各个功能模块，并实现与学银系统网页的集成，确保用户能够方便地访问和使用。
(7)系统测试与优化：对开发完成的AI助教系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，并根据测试结果进行优化和完善。
(8)部署上线：将平台部署到云服务器上，供学生和教师使用。
(9)用户反馈与迭代更新：收集用户的使用反馈，针对存在的问题进行迭代更新，不断提升AI助教系统的用户体验和辅助教学效果。
2.拟解决的问题
(1)学习个性化不足：
传统的数学教学往往采用统一的教学方法和进度，忽视了学生之间的个体差异和学习需求。这导致部分学生在学习中感到困难，而另一些学生则可能觉得内容过于简单，缺乏挑战性。
本项目将通过构建学生画像和个性化学习资源推荐系统，为每个学生提供符合其学习特点和需求的个性化学习路径和资源，以满足不同学生的学习需求。
(2)学生问题反馈不及时：
在传统的数学教学中，学生往往需要在课后请求教师或者搜题来答疑解惑，才能解决自己疑惑的问题。这种延迟的反馈方式使学生退缩放弃解惑，不利于学生及时调整学习策略和提高学习效果。
本项目将开发AI助教系统，改善传统问答系统单向回答、缺乏交互性和趣味性，影响用户参与度和学习体验的状况，实现对学生问题的实时反馈，使学生能够得到及时且准确的回答。
(3)学习资源获取困难：
对于许多学生来说，寻找适合自己的学习资源是一项困难的任务。他们可能不知道哪些资源是有价值的，或者需要花费大量时间在网络上搜索和筛选。
本项目将整合各类优质学习资源，并基于学生画像为其推荐符合其学习特点和需求的资源，使学生能够更加方便地获取所需的学习资源。
(4)缺乏学习动力和兴趣：
对于一些学生来说，数学学习可能是一项枯燥乏味的任务，缺乏足够的动力和兴趣。这导致他们难以保持持续的学习热情，并可能在学习过程中出现放弃的。
本项目将通过引入智能化教学工具、游戏化学习元素等方式，激发学生的学习兴趣和动力，使他们更加愿意投入时间和精力进行数学学习。
3.预期成果
通过团队的协同合作，指导老师的深入指导，在已有的研究结果的基础上，可达成以下的预期成果：
(1)成果：
①　开发完成一款功能完善、易于使用的AI助教大学数学课程系统，为学生提供个性化的学习支持和辅导服务。
②　显著提高大学数学课程的教学效果和学习效率，帮助学生更好地掌握数学知识，提高学习成绩。
③　获得一定数量的用户注册和使用，形成一定的市场影响力。
④　推广AI助教系统在其他学科领域的应用，为教育行业的智能化发展做出贡献。
(2)提供形式：
①　研究总结报告
②　研究成果在重要国际或国内学术会议上报告展示或发表论文1篇或申请发明专利1项。
③　与企业达成合作,在各类高校实现运用与推广。
项目年限：2025年1月-2025年12月
1.项目启动与准备阶段（第1-2个月）
(1)项目团队组建：
①　明确各成员的职责和任务。
②　召开项目启动会议，明确项目目标、研究内容和时间安排。
(2)用户需求分析：
①　设计并发放问卷调查，收集大学生在数学课程学习中的具体需求。
②　安排深入访谈，与不同背景的学生进行面对面交流，获取更深入的需求信息。
③　分析问卷和访谈结果，整理出用户需求的共性和差异，为AI助教系统的设计提供基础。
2.系统设计与开发阶段（第3-6个月）
(1)学生数学水平测试与评估系统：
①　设计评估系统架构，确定数据收集、存储和分析的流程。
②　编写算法代码，实现对学生历史学习数据的深度分析和评估。
③　设计多样化的测试题目，并开发相应的题目管理系统。
④　开发自动批改系统，实现对标准化数学题和部分开放式问题的自动批改。
(2)学生画像构建技术：
①　分析学生的历史学习数据，提取学习行为特征、兴趣偏好和知识水平。
②　构建学生画像模型，为每个学生生成个性化的画像标签。
(3)个性化学习资源推荐系统：
①　设计推荐系统架构，确定推荐算法和策略。
②　整合学习资源，实现基于学生画像的个性化学习资源推荐功能。
(4)智能问答系统的设计与优化
①　构建大数据知识库，保证知识的存储、检索与动态更新。
②　优化自然语言处理模块，完善问答生成技术。
(5)平台界面设计与用户体验优化：
①　设计简洁直观的用户界面原型，并进行用户测试和优化。
②　实现个性化设置功能，引入实时反馈机制。
③　研发智能化教学工具，如智能解题助手等。
3.平台测试与反馈阶段（第7-9个月）
(1)平台测试：
①　制定测试计划，对平台进行多次测试，包括功能测试、性能测试等。
②　收集用户反馈，了解用户对平台的使用体验和满意度。
(2)问题分析与改进：
①　分析测试结果和用户反馈，找出存在的问题和改进点。
②　制定改进方案，明确改进措施和时间节点。
③　将改进方案付诸实践，对平台进行迭代优化。
(3)小范围试运行：
①　在选定的小范围内进行平台试运行，收集用户在实际使用中的反馈。
②　评估试运行期间平台的表现，找出需要进一步优化和改进的地方。
4.全面上线与项目总结阶段（第10-12个月）
(1)全面上线准备：
①　在经过迭代优化后，准备平台全面上线。
②　制定全面上线计划，包括上线时间、推广策略等。
(2)项目总结：
①　撰写项目总结报告，包括项目目标达成情况、研究成果、经验教训等。
②　召开项目总结会议，对项目的整体执行情况进行回顾和评估。
(3)后续工作规划：
①　根据项目总结和经验教训，制定后续工作规划和发展方向。
②　持续优化和改进平台功能，提高用户体验和学习效果。
1.与本项目有关的研究积累和已取得的成绩
(1)研究积累：
在推进本项目之前，我们的团队已在多个相关领域进行了深入研究和探索，为项目的顺利实施提供了坚实的研究积累。
(2)省级线上平台课程的广泛认可：
我们的指导老师曾老师在学银在线平台已成功开发出概率论与数理统计、线性代数省级线上平台课程，并成功运营多年。这一平台还提供了丰富的学习资源和教学工具，为广大学生提供了便捷、高效的在线学习体验。得到了广大师生和家长的广泛认可，成为他们学习数学的重要工具之一。
在平台运营过程中，我们积累了大量的用户数据和学习行为数据，为后续的个性化学习分析和智能教学系统的构建提供了宝贵的数据基础。
(3)题目库的丰富性和质量保障：
我们的题目库拥有多种类型的题目，包括选择题、填空题、解答题等，涵盖了数学课程的各个知识点和难度层次，满足了不同学生的学习需求。
平台用户数量持续增长，用户活跃度高，学习效果显著，得到了教育部门和社会各界的肯定。
(1)已具备的条件：
①　省级线上平台课程的成功运营：我们已经拥有并成功运营了概率论与数理统计、线性代数省级线上平台课程，该平台积累了大量的用户数据和学习行为数据，为构建AI助教系统提供了宝贵的数据基础。
②　丰富的题目资源：我们拥有多种类型的题目，涵盖了数学课程的各个知识点和难度层次。这些题目资源为AI助教系统的智能题目推荐和自动批改功能提供了坚实的基础。
(2)尚缺少的条件及解决方法：
①　人工智能技术的整合与应用：
1)条件：目前我们尚未将人工智能技术充分整合到线上平台课程中，构建出完整的AI助教系统。
2)解决方法：我们将进一步学习和研究人工智能领域的前沿技术，如自然语言处理、机器学习、深度学习等，并将其应用到AI助教系统的开发中。通过与技术团队合作，我们将构建出能够自动分析学生学习数据、提供个性化学习建议、智能批改作业等功能的AI助教系统。
②　数据分析和处理能力的提升：
1)条件：虽然我们已经拥有大量的用户数据和学习行为数据，但目前的数据分析和处理能力还不足以支持AI助教系统的复杂功能。
2)解决方法：我们将加强数据分析和处理能力的建设，引入更先进的数据分析工具和算法，对线上平台课程的数据进行深度挖掘和分析。这将有助于我们更准确地理解学生的学习需求和特点，为AI助教系统的个性化学习路径规划和资源推荐提供更有力的支持。
③　用户反馈和迭代优化机制：
1)条件：目前我们尚未建立完善的用户反馈和迭代优化机制，无法及时了解用户对AI助教系统的使用情况和建议。
解决方法：我们将建立完善的用户反馈机制，鼓励用户在使用AI助教系统时提供宝贵的意见和建议。同时，我们将设立专门的迭代优化团队，负责根据用户反馈和数据分析结果对AI助教系统进行持续优化和改进。这将有助于我们不断提升AI助教系统的用户体验和教学效果。

经费预算

开支科目 预算经费（元） 主要用途 阶段下达经费计划（元）
前半阶段 后半阶段
预算经费总额 10000.00 项目的各项业务需求 3300.00 6700.00
1. 业务费 9500.00 实地调查来回车费、论文网站注册 3000.00 6500.00
（1）计算、分析、测试费 3000.00 云计算资源、数据分析软件、测试平台等 2000.00 1000.00
（2）能源动力费 500.00 服务器、计算机等设备的电力和网络费用 300.00 200.00
（3）会议、差旅费 600.00 实地调研来回车费 500.00 100.00
（4）文献检索费 400.00 论文网上注册 200.00 200.00
（5）论文出版费 5000.00 项目成果的论文出版费用 0.00 5000.00
2. 仪器设备购置费 0.00 无 0.00 0.00
3. 实验装置试制费 0.00 无 0.00 0.00
4. 材料费 500.00 打印材料及文具 300.00 200.00
结束

用户单位： 桂林理工大学        

版权所有： 南京先极科技有限公司