人工智能賦能的大學生創新創業課程智慧教學平臺設計

摘要：文章應用深度學習、生成對抗網絡和Transformer等技術，設計并構建了基于人工智能的大學生創新創業課程智慧教學平臺，實現了個性化教學、創新項目推薦及課程內容的語義匹配。平臺通過卷積神經網絡構建學習者畫像，利用生成對抗網絡生成創新項目并基于Transformer模型進行課程內容推薦。高并發測試表明，該平臺具有穩定性、響應速度和推薦準確性，在學習者滿意度、課程匹配準確率及創新項目孵化成功率方面均優于預期，展現了在智慧教育中的應用潛力。

關鍵詞：人工智能；創新創業課程；智慧教學；平臺設計

中圖分類號：G434 "文獻標志碼：A

0 引言

傳統創新創業教育模式在個性化與資源配置上存在局限，人工智能的快速發展推動了教育領域的智能化變革。人工智能賦能的智慧教學平臺通過深度學習、自然語言處理等技術，精準捕捉學習者行為，動態調整教學策略，實現了個性化推薦與精準匹配。該平臺的設計不僅滿足了教育技術發展的需求，還促進了高等教育創新能力的培養，具有重要的應用價值和理論意義［1］。

1 平臺總體架構設計

智慧教學平臺的總體架構設計旨在構建一個高度集成化、動態適應的教學生態系統，以滿足創新創業教育復雜多變的需求。平臺的核心由三大層次構成：數據層、算法層與應用層。數據層負責收集和處理來自多渠道的用戶數據，包括學習者行為數據、課程資源數據及外部行業數據，通過分布式存儲與大數據處理技術確保數據的實時性與完整性。算法層則基于卷積神經網絡、生成對抗網絡及Transformer等深度學習模型，進行學習者畫像建模、課程內容匹配以及創新創業項目推薦，實現高效的智能化決策。應用層為用戶提供多樣化的服務接口，集成個性化學習推薦系統、項目孵化模塊及教學內容管理系統，支持教師、學生和管理者的多元交互。平臺架構的設計不僅關注系統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合的方式提升了平臺的處理效率和響應速度，確保其在復雜教育場景中的可持續應用與優化［2］。

2 人工智能賦能的智慧教學平臺功能設計

2.1 學習者畫像模型設計

（1）平臺通過卷積神經網絡和深度信念網絡，從行為數據、學習習慣、興趣等多維數據中提取關鍵信息，確保畫像的精確性與多維度表征。

（2）協同過濾算法結合矩陣分解，智能推薦資源，提升匹配精度并優化學習路徑，使資源與學習者需求高度契合。

（3）強化學習的深度Q網絡，實現畫像的動態更新，依據實時反饋調整推薦策略，確保畫像與學習者實際情況一致。

（4）情感計算分析面部表情、語音和文本情感，調整教學節奏與資源推薦，提升學習體驗。

2.2 創新創業項目孵化模塊

（1）生成對抗網絡通過深度學習現有項目數據，為學生提供多樣化的創業項目模板，幫助高效孵化創新項目。

（2）貝葉斯優化和協同過濾技術智能匹配創業項目，將學習者行為數據與市場需求高度匹配，提升孵化成功率與市場契合度。

（3）自然語言處理技術通過市場數據和行業報告的分析，指導學生進行市場調研和技術定位，縮短孵化周期并提高競爭力。

（4）強化學習算法根據項目進展和導師背景，智能分配導師資源，確保項目各階段的精準指導與支持，優化孵化效率。

2.3 基于人工智能的課程內容匹配模塊

（1）Transformer模型通過注意力機制對課程內容進行深層語義分析，實現與學習者需求的精準匹配。

（2）知識圖譜結構化呈現課程知識點，揭示關聯與層次并根據學習進程智能推薦相關知識，確保學習的連貫性和深度。

（3）卷積神經網絡處理學習者行為數據，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容。

（4）協同過濾技術分析學習者相似性，優化課程推薦策略，動態調整內容，確保課程資源與學習者需求的實時適配［3］。

3 功能模塊關鍵技術開發

智慧教學平臺的關鍵技術開發通過多種先進的人工智能算法與深度學習模型來實現精確、高效的教學支持功能。各功能模塊以技術先進性和模型的高度適應性為核心，推動平臺的智能化升級。

3.1 基于卷積神經網絡的學習者畫像建模技術

卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）在學習者畫像建模中發揮了核心作用，其多層卷積結構能夠從高維度的學習者數據中提取復雜的特征。設輸入數據為X∈Rm×n，其中m為征數，n為樣本數。通過卷積核W∈k×k進行特征提取，卷積運算結果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。

經過激活函數σ（x）=ReLU（x）=max（0，x）非線性變換后，本文提取關鍵特征用于表示學習者的行為模式和興趣傾向。為了進一步提升模型的準確性，本文加入了池化層P，通過最大池化函數Pij=max｛Zij｝實現特征降維，同時保留最顯著的特征。在多層卷積與池化操作后，通過全連接層構建學習者的高維特征向量 f（X），用以建模學習者在學習行為、學習興趣及認知水平等方面的多維畫像。最后，通過損失函數L（θ）=1n∑ni=1（yi-f（Xi;θ））2進行反向傳播優化，調整網絡權重θ，以最小化預測誤差，實現學習者畫像的精細化建模。通過上述機制，平臺能夠基于學習者的歷史行為數據，動態更新其畫像模型，為個性化教學推薦與學習路徑規劃提供堅實的數據基礎與智能支撐［4］。

3.2 基于生成對抗網絡的創新創業項目推薦技術

生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GAN）在創新創業項目推薦中的應用通過生成器與判別器的博弈式訓練來生成具有創新性和市場潛力的項目建議。判別器根據輸入的項目建議來判別其是否為真實項目。GAN的損失函數定義為：

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

通過優化該對抗損失函數，生成器G不斷提高生成項目建議的質量，使其難以被判別器D區分。生成器的目標是最小化判別器的準確率，從而生成更具創新性和潛在市場價值的創業項目［5］。

在實現中，平臺將真實的創業項目數據x 與學習者個人信息及興趣偏好相結合，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，將學習者的個性化需求嵌入生成過程。條件GAN的優化目標函數變為：

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，平臺能夠生成與學習者專業背景、創業偏好和市場趨勢高度匹配的創業項目建議，顯著提高了項目推薦的個性化與創新性。最終，生成器和判別器在反復博弈中共同提升項目推薦的質量，為大學生創新創業教育提供深度智能化支持。

3.3 基于Transformer模型的課程內容語義匹配技術

Transformer模型憑借其自注意力機制在處理序列數據中的出色表現，被廣泛應用于課程內容的語義匹配。設定輸入為課程內容序列X=｛x1，x2，…，xn｝學習者需求描述Y=｛y1，y2，…，ym｝，Transformer通過計算每個輸入元素的注意力權重，捕捉課程內容與學習者需求之間的深層語義關聯。注意力權重的計算公式為：

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容與學習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，將課程內容映射到語義空間中。然后，平臺通過編碼器-解碼器結構將學習者需求與課程內容進行匹配，編碼器將課程內容序列X編碼為高維表示HX，解碼器則基于學習者需求序列Y對這些表示進行解碼，得到與學習者需求最為匹配的課程內容推薦向量［6］。

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

4 平臺的開發與測試

4.1 平臺開發環境的技術選型

平臺開發環境側重計算性能、數據處理能力和兼容性。后端采用Python 3.9作為主語言，配合TensorFlow 2.6和PyTorch 1.9支持深度學習模型。數據庫使用PostgreSQL 13，保證擴展性和ACID特性。分布式架構基于Kubernetes 1.21和Docker 20.10，實現模塊的獨立運行和可擴展性。Redis 6.2優化高并發場景下的響應速度，gRPC協議提升跨語言通信效率。前端使用React 17和TypeScript 4.3構建界面并通過WebSocket實現實時數據交互。Nginx 1.21用于負載均衡，平臺部署在AWS EC2，結合NVIDIA CUDA 11.4加速深度學習模型計算［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場景，對學習者畫像建模、創業項目推薦和課程內容匹配等模塊進行全面測試，驗證模塊間的數據傳輸與任務分配的穩定性。為確保測試的科學性，本文采用基準測試和壓力測試相結合的方式，對各模塊進行性能分析。測試環境基于AWS EC2配置，CPU為Intel Xeon Platinum 2.5 GHz，GPU為NVIDIA Tesla V100，內存128 GB，測試數據量為1000萬條學習者行為數據及5000個創業項目。

測試結果顯示，學習者畫像建模模塊在處理1000名并發用戶時，平均響應時間為120 ms，準確率為96.7%。創新創業項目推薦模塊在5000名用戶并發請求下，響應時間保持在220 ms以內，準確率為94.3%。課程內容語義匹配模塊響應時間為150 ms，匹配準確率達98.1%。數據同步與緩存管理模塊響應時間為85 ms，資源占用率低。模型更新模塊在大規模并發下依然穩定，確保高準確率。整體測試表明平臺在高并發條件下性能優越、資源占用優化，可滿足復雜教學場景需求。

4.3 平臺應用效果評估

在評估過程中，平臺通過在多個大學的創新創業課程中試運行，收集了大量用戶數據，如表2所示。評估指標包括學習者滿意度、課程匹配準確率、創新項目孵化成功率和平臺系統性能穩定性。測試樣本涵蓋5000名學生，涉及200門課程和300個創新創業項目，評估周期為6個月。

評估結果顯示，學習者滿意度達到92%，課程匹配準確率為96.5%，均高于預期。創新項目孵化成功率為75.4%，表明生成對抗網絡顯著提高了項目與市場需求的契合度。平臺服務可用性達99.8%，資源利用率達82%，展示了平臺在高并發條件下的穩定性和優化能力。整體表現超出預期，充分證明了平臺的應用價值與技術成熟度，為其在智慧教育領域的推廣與優化提供了有力支持。

5 結語

本研究通過人工智能賦能智慧教學平臺，探索了教育與前沿技術融合的路徑。平臺利用深度學習、生成對抗網絡和Transformer等技術，實現了個性化教學、精準內容匹配和創新項目孵化，重新定義了創新創業教育模式。平臺的成功開發推動了智慧教育從理論到實踐的落地，提升了學生的自主學習與創新能力，為教育的智能化轉型提供了重要參考。

參考文獻

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［3］聞亭，劉曉海.國際中文智慧教育視域下的教學設計［J］.語言教學與研究，2023（4）：24-33.

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［5］張怡，康玉，李若洋.基于智慧教學平臺的大學英語聽說課程教學設計探究［J］.中國多媒體與網絡教學學報，2023（7）：5-8.

［6］張福美.人工智能背景下計算機專業職業教育的教學探討［J］.現代商貿工業，2023（14）：163-164.

［7］樊琪.互聯網環境下智慧教學平臺的開發與應用［J］.網絡安全和信息化，2023（6）：82-83.

（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