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面向个性化学习的数字媒体技术课程资源整合与共享

前言

尽管大模型的应用在数字媒体技术课程内容适配中取得了显著成果，但其智能化程度和适配精度仍有待进一步提高。未来，随着技术的不断进步，智能适配策略将不断优化，更好地满足学生个性化学习的需求，推动教育领域的变革和创新。

大模型驱动的个性化学习依赖于对学生的全面数据采集，通过学习行为数据、测试成绩、课程参与度等多个维度进行深入分析，从而构建出每个学生的学习画像。学习画像不仅仅是对学生学术成绩的记录，更重要的是要综合学生的学习习惯、学习情绪、互动方式等信息，形成一个全面、动态的学习数据模型。这一模型为后