基本信息
文件名称:基于卷积神经网络的课程思政教学素材推荐.docx
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总页数:44 页
更新时间:2025-07-09
总字数:约2.1万字
文档摘要
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