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人工智能课程与基础学科的融合实践与探讨
引言
教学支持系统的核心架构一般包括数据采集层、数据处理层、决策支持层与展示交互层。数据采集层负责收集学生学习行为、学业成绩、心理状态等多维度数据；数据处理层则运用人工智能技术进行数据分析与挖掘，生成个性化学习建议与评估报告；决策支持层基于分析结果为教师提供教学指导意见，帮助优化课堂教学；展示交互层则将分析结果通过可视化界面反馈给师生，实现有效的教学互动。
课程结束后，教师应引导学生进行反思与总结，让学生回顾自己在课程中的学习过程和收获，了解自己的优点和不足。通过这种自我评估，学生能够更清晰地认识到自己在
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