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生成式人工智能在虚拟实验室中的应用
引言
教育元宇宙中的学习者通常会通过不同的学习平台和设备进行学习，如何在这些平台和设备之间进行数据整合，构建全面的学习画像，是另一个技术难题。学习者的学习轨迹可能存在多个数据源，如何有效整合并确保数据的一致性、准确性，对于个性化学习路径的生成至关重要。跨平台的数据整合需要强大的技术支持和高效的算法优化，以保证个性化学习路径的精确性和实时性。
生成式人工智能能够实时监控学生的学习进度，收集与分析学习数据，及时评估学习者的掌握情况。通过对学生在虚拟课堂中的学习行为、作答情况、互动频率等多维度数据进行深度分析，人工
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