复旦大学
高等教育
为清华大学计算机系构建完整的课程知识体系，实现个性化学习路径推荐
传统的课程教学缺乏系统性的知识关联，学生难以理解不同课程之间的内在联系，学习路径不够个性化。
通过AI技术构建完整的计算机科学知识图谱，建立课程间的关联关系，为每个学生提供个性化的学习建议。
成功建立了涵盖所有核心课程的知识图谱系统，学生学习效果显著提升，教学质量得到全面改善。
清华大学计算机系作为国内顶尖的计算机教育机构，一直致力于提供最优质的教学体验。然而，传统的教学模式面临着一些挑战：
我们使用先进的自然语言处理技术，从教学大纲、课件、教材等资料中提取知识点，构建了包含以下内容的知识图谱：
基于学生的学习历史和能力评估，我们开发了智能推荐算法：
def recommend_learning_path(student_profile, knowledge_graph):
# 分析学生当前知识掌握情况
current_knowledge = analyze_student_knowledge(student_profile)
# 基于知识图谱找到最优学习路径
optimal_path = find_optimal_path(current_knowledge, knowledge_graph)
# 个性化调整
personalized_path = personalize_path(optimal_path, student_profile)
return personalized_path开发了直观的可视化界面，让学生和教师能够：
“这个系统让我第一次清楚地看到了计算机科学各个领域之间的联系，学习变得更加有条理和高效。”
—— 张同学，计算机系本科生
“知识图谱帮助我更好地设计课程内容，学生的学习效果明显提升。”
—— 李教授，计算机系教师
基于项目的成功经验，我们计划：
这个项目不仅证明了AI技术在教育领域的巨大潜力，也为学术基石在知识图谱领域的专业能力提供了有力证明。