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文档摘要

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泓域学术/专注课题申报、专题研究及期刊发表

基于卷积神经网络的课程思政教学素材推荐

引言

在教学素材中，图像内容作为一种重要的表现形式，包含着丰富的知识信息。卷积神经网络在图像内容分析中的应用，可以帮助系统识别图像中的物体、场景和文本信息，为素材推荐提供更加精准的内容描述。例如，在一门生物学课程中，包含细胞结构图、植物分类图等教学素材，CNN能够有效提取图像中的关键特征，并将其与课程内容的关联进行学习，从而为学生推荐相关的图像素材。

深度学习模型，尤其是卷积神经网络，虽然能够提供高度准确的预测和推荐结果，但其黑箱特性导致模型的可解释性较差。在教育推荐系统中，教师和学生希望能够了解推荐结果