人工智能賦能的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程智慧教學(xué)平臺設(shè)計

摘要：文章應(yīng)用深度學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和Transformer等技術(shù)，設(shè)計并構(gòu)建了基于人工智能的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程智慧教學(xué)平臺，實現(xiàn)了個性化教學(xué)、創(chuàng)新項目推薦及課程內(nèi)容的語義匹配。平臺通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建學(xué)習(xí)者畫像，利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成創(chuàng)新項目并基于Transformer模型進(jìn)行課程內(nèi)容推薦。高并發(fā)測試表明，該平臺具有穩(wěn)定性、響應(yīng)速度和推薦準(zhǔn)確性，在學(xué)習(xí)者滿意度、課程匹配準(zhǔn)確率及創(chuàng)新項目孵化成功率方面均優(yōu)于預(yù)期，展現(xiàn)了在智慧教育中的應(yīng)用潛力。

關(guān)鍵詞：人工智能；創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程；智慧教學(xué)；平臺設(shè)計

中圖分類號：G434 "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

傳統(tǒng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育模式在個性化與資源配置上存在局限，人工智能的快速發(fā)展推動了教育領(lǐng)域的智能化變革。人工智能賦能的智慧教學(xué)平臺通過深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)，精準(zhǔn)捕捉學(xué)習(xí)者行為，動態(tài)調(diào)整教學(xué)策略，實現(xiàn)了個性化推薦與精準(zhǔn)匹配。該平臺的設(shè)計不僅滿足了教育技術(shù)發(fā)展的需求，還促進(jìn)了高等教育創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，具有重要的應(yīng)用價值和理論意義［1］。

1 平臺總體架構(gòu)設(shè)計

智慧教學(xué)平臺的總體架構(gòu)設(shè)計旨在構(gòu)建一個高度集成化、動態(tài)適應(yīng)的教學(xué)生態(tài)系統(tǒng)，以滿足創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育復(fù)雜多變的需求。平臺的核心由三大層次構(gòu)成：數(shù)據(jù)層、算法層與應(yīng)用層。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)收集和處理來自多渠道的用戶數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)、課程資源數(shù)據(jù)及外部行業(yè)數(shù)據(jù)，通過分布式存儲與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)確保數(shù)據(jù)的實時性與完整性。算法層則基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)及Transformer等深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行學(xué)習(xí)者畫像建模、課程內(nèi)容匹配以及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目推薦，實現(xiàn)高效的智能化決策。應(yīng)用層為用戶提供多樣化的服務(wù)接口，集成個性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)、項目孵化模塊及教學(xué)內(nèi)容管理系統(tǒng)，支持教師、學(xué)生和管理者的多元交互。平臺架構(gòu)的設(shè)計不僅關(guān)注系統(tǒng)性能的高可擴展性和容錯性，還通過云計算和邊緣計算相結(jié)合的方式提升了平臺的處理效率和響應(yīng)速度，確保其在復(fù)雜教育場景中的可持續(xù)應(yīng)用與優(yōu)化［2］。

2 人工智能賦能的智慧教學(xué)平臺功能設(shè)計

2.1 學(xué)習(xí)者畫像模型設(shè)計

（1）平臺通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度信念網(wǎng)絡(luò)，從行為數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣等多維數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，確保畫像的精確性與多維度表征。

（2）協(xié)同過濾算法結(jié)合矩陣分解，智能推薦資源，提升匹配精度并優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑，使資源與學(xué)習(xí)者需求高度契合。

（3）強化學(xué)習(xí)的深度Q網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)畫像的動態(tài)更新，依據(jù)實時反饋調(diào)整推薦策略，確保畫像與學(xué)習(xí)者實際情況一致。

（4）情感計算分析面部表情、語音和文本情感，調(diào)整教學(xué)節(jié)奏與資源推薦，提升學(xué)習(xí)體驗。

2.2 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目孵化模塊

（1）生成對抗網(wǎng)絡(luò)通過深度學(xué)習(xí)現(xiàn)有項目數(shù)據(jù)，為學(xué)生提供多樣化的創(chuàng)業(yè)項目模板，幫助高效孵化創(chuàng)新項目。

（2）貝葉斯優(yōu)化和協(xié)同過濾技術(shù)智能匹配創(chuàng)業(yè)項目，將學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)與市場需求高度匹配，提升孵化成功率與市場契合度。

（3）自然語言處理技術(shù)通過市場數(shù)據(jù)和行業(yè)報告的分析，指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行市場調(diào)研和技術(shù)定位，縮短孵化周期并提高競爭力。

（4）強化學(xué)習(xí)算法根據(jù)項目進(jìn)展和導(dǎo)師背景，智能分配導(dǎo)師資源，確保項目各階段的精準(zhǔn)指導(dǎo)與支持，優(yōu)化孵化效率。

2.3 基于人工智能的課程內(nèi)容匹配模塊

（1）Transformer模型通過注意力機制對課程內(nèi)容進(jìn)行深層語義分析，實現(xiàn)與學(xué)習(xí)者需求的精準(zhǔn)匹配。

（2）知識圖譜結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)課程知識點，揭示關(guān)聯(lián)與層次并根據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)程智能推薦相關(guān)知識，確保學(xué)習(xí)的連貫性和深度。

（3）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)，生成多維興趣模型，通過個性化推薦引擎推送最契合的課程內(nèi)容。

（4）協(xié)同過濾技術(shù)分析學(xué)習(xí)者相似性，優(yōu)化課程推薦策略，動態(tài)調(diào)整內(nèi)容，確保課程資源與學(xué)習(xí)者需求的實時適配［3］。

3 功能模塊關(guān)鍵技術(shù)開發(fā)

智慧教學(xué)平臺的關(guān)鍵技術(shù)開發(fā)通過多種先進(jìn)的人工智能算法與深度學(xué)習(xí)模型來實現(xiàn)精確、高效的教學(xué)支持功能。各功能模塊以技術(shù)先進(jìn)性和模型的高度適應(yīng)性為核心，推動平臺的智能化升級。

3.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)者畫像建模技術(shù)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）在學(xué)習(xí)者畫像建模中發(fā)揮了核心作用，其多層卷積結(jié)構(gòu)能夠從高維度的學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜的特征。設(shè)輸入數(shù)據(jù)為X∈Rm×n，其中m為征數(shù)，n為樣本數(shù)。通過卷積核W∈k×k進(jìn)行特征提取，卷積運算結(jié)果Z表示為：

Zij=∑ku=1∑kv=1WuvXi+u-1，j+v-1

其中，Zij 為卷積后生成的特征圖像。

經(jīng)過激活函數(shù)σ（x）=ReLU（x）=max（0，x）非線性變換后，本文提取關(guān)鍵特征用于表示學(xué)習(xí)者的行為模式和興趣傾向。為了進(jìn)一步提升模型的準(zhǔn)確性，本文加入了池化層P，通過最大池化函數(shù)Pij=max｛Zij｝實現(xiàn)特征降維，同時保留最顯著的特征。在多層卷積與池化操作后，通過全連接層構(gòu)建學(xué)習(xí)者的高維特征向量 f（X），用以建模學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)興趣及認(rèn)知水平等方面的多維畫像。最后，通過損失函數(shù)L（θ）=1n∑ni=1（yi-f（Xi;θ））2進(jìn)行反向傳播優(yōu)化，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重θ，以最小化預(yù)測誤差，實現(xiàn)學(xué)習(xí)者畫像的精細(xì)化建模。通過上述機制，平臺能夠基于學(xué)習(xí)者的歷史行為數(shù)據(jù)，動態(tài)更新其畫像模型，為個性化教學(xué)推薦與學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與智能支撐［4］。

3.2 基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目推薦技術(shù)

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN）在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目推薦中的應(yīng)用通過生成器與判別器的博弈式訓(xùn)練來生成具有創(chuàng)新性和市場潛力的項目建議。判別器根據(jù)輸入的項目建議來判別其是否為真實項目。GAN的損失函數(shù)定義為：

minGmaxDV（D，G）=Ex～pdata（x）［logD（x）］+Ez～pz（z）［log（1-D（G（z）））］

通過優(yōu)化該對抗損失函數(shù)，生成器G不斷提高生成項目建議的質(zhì)量，使其難以被判別器D區(qū)分。生成器的目標(biāo)是最小化判別器的準(zhǔn)確率，從而生成更具創(chuàng)新性和潛在市場價值的創(chuàng)業(yè)項目［5］。

在實現(xiàn)中，平臺將真實的創(chuàng)業(yè)項目數(shù)據(jù)x 與學(xué)習(xí)者個人信息及興趣偏好相結(jié)合，通過判別器評估生成項目與市場需求的契合度。為增強模型的生成能力，通過在輸入噪聲變量z上增加條件信息，將學(xué)習(xí)者的個性化需求嵌入生成過程。條件GAN的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)變?yōu)椋?/p>

minGmaxDV（D，G|c）=Ex～pdata（x）［logD（x|c）］+Ez～pz（z）［log（1-D（G（z|c）））］

通過這種條件生成對抗機制，平臺能夠生成與學(xué)習(xí)者專業(yè)背景、創(chuàng)業(yè)偏好和市場趨勢高度匹配的創(chuàng)業(yè)項目建議，顯著提高了項目推薦的個性化與創(chuàng)新性。最終，生成器和判別器在反復(fù)博弈中共同提升項目推薦的質(zhì)量，為大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育提供深度智能化支持。

3.3 基于Transformer模型的課程內(nèi)容語義匹配技術(shù)

Transformer模型憑借其自注意力機制在處理序列數(shù)據(jù)中的出色表現(xiàn)，被廣泛應(yīng)用于課程內(nèi)容的語義匹配。設(shè)定輸入為課程內(nèi)容序列X=｛x1，x2，…，xn｝學(xué)習(xí)者需求描述Y=｛y1，y2，…，ym｝，Transformer通過計算每個輸入元素的注意力權(quán)重，捕捉課程內(nèi)容與學(xué)習(xí)者需求之間的深層語義關(guān)聯(lián)。注意力權(quán)重的計算公式為：

Attention（Q，K，V）=softmaxQKTdkV

通過多頭注意力機制（Multi-Head Attention），模型并行地從不同角度捕捉課程內(nèi)容與學(xué)習(xí)者需求的多維語義信息：

MultiHead（Q，K，V）=Concat（head1，…，headh）WO

其中，每個注意力頭的計算為：

headi=Attention（QWQi，KWKi，VWVi）

在此過程中，Transformer能夠有效生成包含語義層次信息的向量表示，將課程內(nèi)容映射到語義空間中。然后，平臺通過編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)將學(xué)習(xí)者需求與課程內(nèi)容進(jìn)行匹配，編碼器將課程內(nèi)容序列X編碼為高維表示HX，解碼器則基于學(xué)習(xí)者需求序列Y對這些表示進(jìn)行解碼，得到與學(xué)習(xí)者需求最為匹配的課程內(nèi)容推薦向量［6］。

最終，通過最小化匹配損失函數(shù)L（θ）=∑Ni=1（CrossEntropy（fθ（Xi），Yi）），平臺不斷優(yōu)化模型參數(shù)θ，提高課程內(nèi)容與學(xué)習(xí)者需求的語義匹配準(zhǔn)確率?；赥ransformer模型的語義匹配技術(shù)能夠精確捕捉課程資源中的關(guān)鍵知識點并根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)路徑和偏好，智能推薦最符合其需求的課程資源，極大地提高了教學(xué)資源利用率與個性化學(xué)習(xí)體驗。

4 平臺的開發(fā)與測試

4.1 平臺開發(fā)環(huán)境的技術(shù)選型

平臺開發(fā)環(huán)境側(cè)重計算性能、數(shù)據(jù)處理能力和兼容性。后端采用Python 3.9作為主語言，配合TensorFlow 2.6和PyTorch 1.9支持深度學(xué)習(xí)模型。數(shù)據(jù)庫使用PostgreSQL 13，保證擴展性和ACID特性。分布式架構(gòu)基于Kubernetes 1.21和Docker 20.10，實現(xiàn)模塊的獨立運行和可擴展性。Redis 6.2優(yōu)化高并發(fā)場景下的響應(yīng)速度，gRPC協(xié)議提升跨語言通信效率。前端使用React 17和TypeScript 4.3構(gòu)建界面并通過WebSocket實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)交互。Nginx 1.21用于負(fù)載均衡，平臺部署在AWS EC2，結(jié)合NVIDIA CUDA 11.4加速深度學(xué)習(xí)模型計算［7］。

4.2 平臺功能模塊的集成測試

集成測試通過模擬真實教學(xué)場景，對學(xué)習(xí)者畫像建模、創(chuàng)業(yè)項目推薦和課程內(nèi)容匹配等模塊進(jìn)行全面測試，驗證模塊間的數(shù)據(jù)傳輸與任務(wù)分配的穩(wěn)定性。為確保測試的科學(xué)性，本文采用基準(zhǔn)測試和壓力測試相結(jié)合的方式，對各模塊進(jìn)行性能分析。測試環(huán)境基于AWS EC2配置，CPU為Intel Xeon Platinum 2.5 GHz，GPU為NVIDIA Tesla V100，內(nèi)存128 GB，測試數(shù)據(jù)量為1000萬條學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)及5000個創(chuàng)業(yè)項目。

測試結(jié)果顯示，學(xué)習(xí)者畫像建模模塊在處理1000名并發(fā)用戶時，平均響應(yīng)時間為120 ms，準(zhǔn)確率為96.7%。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目推薦模塊在5000名用戶并發(fā)請求下，響應(yīng)時間保持在220 ms以內(nèi)，準(zhǔn)確率為94.3%。課程內(nèi)容語義匹配模塊響應(yīng)時間為150 ms，匹配準(zhǔn)確率達(dá)98.1%。數(shù)據(jù)同步與緩存管理模塊響應(yīng)時間為85 ms，資源占用率低。模型更新模塊在大規(guī)模并發(fā)下依然穩(wěn)定，確保高準(zhǔn)確率。整體測試表明平臺在高并發(fā)條件下性能優(yōu)越、資源占用優(yōu)化，可滿足復(fù)雜教學(xué)場景需求。

4.3 平臺應(yīng)用效果評估

在評估過程中，平臺通過在多個大學(xué)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程中試運行，收集了大量用戶數(shù)據(jù)，如表2所示。評估指標(biāo)包括學(xué)習(xí)者滿意度、課程匹配準(zhǔn)確率、創(chuàng)新項目孵化成功率和平臺系統(tǒng)性能穩(wěn)定性。測試樣本涵蓋5000名學(xué)生，涉及200門課程和300個創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目，評估周期為6個月。

評估結(jié)果顯示，學(xué)習(xí)者滿意度達(dá)到92%，課程匹配準(zhǔn)確率為96.5%，均高于預(yù)期。創(chuàng)新項目孵化成功率為75.4%，表明生成對抗網(wǎng)絡(luò)顯著提高了項目與市場需求的契合度。平臺服務(wù)可用性達(dá)99.8%，資源利用率達(dá)82%，展示了平臺在高并發(fā)條件下的穩(wěn)定性和優(yōu)化能力。整體表現(xiàn)超出預(yù)期，充分證明了平臺的應(yīng)用價值與技術(shù)成熟度，為其在智慧教育領(lǐng)域的推廣與優(yōu)化提供了有力支持。

5 結(jié)語

本研究通過人工智能賦能智慧教學(xué)平臺，探索了教育與前沿技術(shù)融合的路徑。平臺利用深度學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和Transformer等技術(shù)，實現(xiàn)了個性化教學(xué)、精準(zhǔn)內(nèi)容匹配和創(chuàng)新項目孵化，重新定義了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育模式。平臺的成功開發(fā)推動了智慧教育從理論到實踐的落地，提升了學(xué)生的自主學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力，為教育的智能化轉(zhuǎn)型提供了重要參考。

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（編輯 王雪芬）

Design of intelligent teaching platform for college students’ innovation and entrepreneurship

courses empowered by artificial intelligence

YANG" Jia1， SUN" Mingli2*

（Changchun University of Architecture and Civil Engineering， Changchun 130000， China）

Abstract： The article applies technologies such as deep learning， generative adversarial networks， and Transformers to design and construct an AI based intelligent teaching platform for college students’ innovation and entrepreneurship courses， achieving personalized teaching， innovative project recommendation， and semantic matching of course content. The platform constructs learner portraits through convolutional neural networks， generates innovative projects using generative adversarial networks， and recommends course content based on Transformer models. High concurrency testing shows that the platform has stability， response speed， and recommendation accuracy. It outperforms expectations in terms of learner satisfaction， course matching accuracy， and innovative project incubation success rate， demonstrating its potential for application in smart education.

Key words： artificial intelligence; innovation and entrepreneurship courses; smart teaching; platform design