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数据驱动下的数字媒体技术课程个性化学习路径优化

引言

随着数字媒体技术的不断发展，课程内容变得更加丰富和多样。学生的背景、兴趣和学习能力各不相同，这要求教学内容不仅要覆盖广泛的知识领域，还要满足不同学生的学习需求。在这种背景下，大模型技术可以通过分析学生的学习进度和反馈，及时调整和个性化课程内容，以适应不同的学习风格和节奏。

随着开源平台和在线学习资源的日益丰富，学生可以接触到大量的学习资料。如何在海量资源中筛选出适合自己需求的学习内容却成为一个挑战。大模型能够根据学生的学习特点和目标，智能推荐相关的学习资料，帮助学生高效利用开源资源，避免信息