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面向慕课的智能学习伙伴系统设计1

面向慕课的智能学习伙伴系统设计

摘要

本报告系统性地提出了面向慕课（大规模开放在线课程）的智能学习伙伴系统设计

方案。随着在线教育的快速发展，慕课平台面临学习完成率低、个性化不足、互动缺乏

等挑战。本系统基于人工智能技术，通过构建智能学习伙伴模型，为慕课学习者提供个

性化学习路径规划、实时答疑、情感支持等全方位服务。报告详细阐述了系统的理论基

础、技术架构、实施方案及预期效果，通过数据分析验证了系统的可行性与有效性。研

究表明，该系统能显著提升慕课学习者的参与度和完成率，为在线教育智能化转型提供

了可操作的解决方案。

引言与背景

1.1慕课发展现状与趋势

慕课自2012年”慕课元年”以来，经历了爆发式增长到理性发展的过程。根据全球

慕课市场报告显示，2022年全球慕课学习者数量已突破2亿人，课程数量超过15万

门。中国慕课市场发展尤为迅速，教育部数据显示，截至2022年底，中国上线慕课数

量超过5万门，学习人次达7.8亿。慕课已成为高等教育和终身学习的重要组成部分。

慕课发展趋势呈现三个显著特征：一是从规模扩张转向质量提升，二是从单一课程

提供转向综合学习服务，三是从标准化内容转向个性化体验。这种转变对慕课平台的技

术支持和服务能力提出了更高要求，智能化成为慕课发展的必然方向。

1.2智能学习伙伴的概念界定

智能学习伙伴（IntelligentLearningCompanion,ILC）是指基于人工智能技术，能

够模拟人类学习伙伴角色，为学习者提供个性化学习支持的教育代理系统。与传统的智

能辅导系统（ITS）相比，智能学习伙伴更强调情感交互和社会性学习支持，其核心特

征包括：自适应交互能力、情感计算能力、学习分析能力和社交模拟能力。

智能学习伙伴的理论基础源于社会建构主义学习理论，强调学习的社会互动本质。

通过模拟同伴学习者的角色，智能学习伙伴能够创造更自然的学习情境，降低学习者的

认知负荷和情感障碍，提升学习效果。

1.3研究意义与价值

面向慕课的智能学习伙伴系统研究具有重要的理论意义和实践价值。理论层面，它

拓展了人工智能在教育领域的应用边界，丰富了个性化学习理论；实践层面，它直接回

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应了慕课发展面临的痛点问题，为提升在线教育质量提供了技术解决方案。

从教育公平角度看，智能学习伙伴能够为偏远地区学习者提供高质量的学习支持，

缩小教育差距；从经济效益角度看，它可以降低慕课平台的人力支持成本，提高运营效

率；从教育创新角度看，它代表了”AI+教育”的深度融合方向，为未来教育模式变革提

供了实践基础。

研究概述

2.1研究目标与内容

本研究的主要目标是设计并实现一个面向慕课的智能学习伙伴系统，解决当前慕

课平台存在的学习孤立感强、个性化不足、完成率低等问题。具体研究内容包括：智能

学习伙伴模型构建、学习者画像与需求分析、个性化学习路径生成算法、多模态交互设

计、系统架构设计与实现等五个核心模块。

研究将采用”理论构建技术开发实证验证”的三阶段研究范式，确保研究的科学性和

实用性。预期成果包括一套完整的智能学习伙伴系统设计方案、可运行的原型系统以及

验证系统效果的实证数据。

2.2研究范围与边界

本研究聚焦于高等教育领域的慕课场景，特别是专业基础课程和通识教育课程。研

究对象为1845岁的成人学习者，不包括K12教育场景。技术层面，研究以自然语言处

理、知识图谱、机器学习等AI技术为核心，不涉及硬件设备的创新开发。

研究边界明确排除了以下内容：慕课内容本身的开发与设计、慕课平台的商业运营

模式、教育政策的宏观影响分析等。这种边界设定有助于集中资源解决核心问题，提高

研究的针对性和深度。

2.3研究方法与路径

本研究采用混合研究方法，结合定量与定性分析。具体方法包括：文献分析法（梳

理国内外相关研究）、案例研究法（分析现有智能教育系统）、问卷调查法（了解学习者

需求）、实验法（验证系统效果）、专家访谈法（获取专业意见）等。

研究路径遵循”问题识别理论构建系统设计实验验证迭代优化”的循环过程，确保研

究结果的可靠性和实用性。特别