基于決策樹和大模型的個性化計算機實驗教學(xué)探索與實踐

摘要： 傳統(tǒng)的計算機實驗教學(xué)常受限于固定的實驗內(nèi)容和資源，難以滿足不同學(xué)習(xí)者的個性化需求。而個性化教學(xué)由于對學(xué)習(xí)者群體進(jìn)行能力評估的總體時間成本高、執(zhí)行效率低，不易推行。針對上述問題，提出了一種基于決策樹和大模型的學(xué)生能力評估模型，進(jìn)而設(shè)計個性化推薦工具，實現(xiàn)了依據(jù)學(xué)習(xí)者水平自動推薦學(xué)習(xí)資料或?qū)嶒炄蝿?wù)的目的，提升了個性化實驗教學(xué)的效率。 （共8頁）