Volume 3,Issue 9
基于深度学习的《数据结构》课程资源优化与个性化学习路径设计研究
本研究提出基于深度学习技术的智能教学系统，以数据结构课程存在的资源碎片化、评估延迟效应、学习路径同质化等问题为主要研究方向。系统将动态知识图谱与多模态资源结合,改进DIJKSTRA算法和深度强化学习(DQN)，通过五层架构设计(数据感知层、知识中枢层、学习者建模层、路径生成层和自适应反馈层)，构建个性化学习路径规划。实验结果显示，通过实时反馈机制，算法问题完成率得以显著提升，认知偏差修正周期缩短，系统显著提高了高阶知识单元的掌握程度。在破解低效资源、优化认知构建、促进教育公平等方面，智能教学系统的成效得到了验证。
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