田建立 張震 徐戰(zhàn)威

以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的智能學(xué)習(xí)平臺是指利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和算法來提供智能化的學(xué)習(xí)支持和服務(wù)的平臺。通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史、興趣和能力等信息，智能學(xué)習(xí)平臺可以根據(jù)每個學(xué)生的特點和需求，推薦適合其學(xué)習(xí)的課程、教材和學(xué)習(xí)資源，提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和計劃。智能學(xué)習(xí)平臺可以建立一個豐富的題庫，并利用深度學(xué)習(xí)模型對學(xué)生提交的作業(yè)進(jìn)行自動批改和評估，提供實時的反饋和建議，幫助學(xué)生更好地理解和掌握知識。通過深度學(xué)習(xí)算法對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和表現(xiàn)進(jìn)行分析，智能學(xué)習(xí)平臺可以實時跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和學(xué)習(xí)效果，提供可視化的學(xué)習(xí)報告和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，幫助學(xué)生和教師更好地了解學(xué)習(xí)情況并進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。智能學(xué)習(xí)平臺可以通過自然語言處理和深度學(xué)習(xí)模型，提供智能化的輔導(dǎo)和答疑服務(wù)。學(xué)生可以通過平臺與虛擬助手進(jìn)行交互，提出問題并獲得詳細(xì)的解答和解釋，提高學(xué)習(xí)效率和質(zhì)量。

一、以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的智能學(xué)習(xí)平臺認(rèn)知

以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的智能學(xué)習(xí)平臺可以基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供搜索和預(yù)測功能，通過深度學(xué)習(xí)模型對學(xué)習(xí)資源進(jìn)行分析和建模，提供更準(zhǔn)確和個性化的搜索結(jié)果，例如當(dāng)學(xué)生在學(xué)習(xí)平臺上搜索某個主題時，深度學(xué)習(xí)模型根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史、興趣和能力等信息，提供相關(guān)度更高的學(xué)習(xí)資源推薦?；谏疃葘W(xué)習(xí)的模型可以通過學(xué)習(xí)和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，預(yù)測學(xué)生未來可能感興趣的學(xué)習(xí)內(nèi)容，這種預(yù)測可以幫助學(xué)生更好地規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑和提前準(zhǔn)備相關(guān)學(xué)習(xí)材料，提高學(xué)習(xí)效率和成果。深度學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，預(yù)測學(xué)生在未來學(xué)習(xí)中的進(jìn)展情況，這種預(yù)測可以為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)建議和指導(dǎo)，幫助他們更好地掌握學(xué)習(xí)內(nèi)容和達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo)。

圖一：包含算法概念圖

例如圖一包含算法概念圖中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional?Neural?Networks，CNN）是一種廣泛應(yīng)用于圖像處理和計算機(jī)視覺任務(wù)的深度學(xué)習(xí)算法。在智能學(xué)習(xí)平臺中，可以使用CNN算法進(jìn)行圖像識別和圖像分類任務(wù)，例如識別學(xué)習(xí)資源中的圖片內(nèi)容，或者對學(xué)習(xí)者提交的手寫作業(yè)進(jìn)行自動批改。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent?Neural?Networks，RNN）是一種適用于序列數(shù)據(jù)處理的深度學(xué)習(xí)算法。在智能學(xué)習(xí)平臺中，可以使用RNN算法進(jìn)行自然語言處理任務(wù)，例如理解學(xué)習(xí)者提出的問題，生成準(zhǔn)確的答案。此外，長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（Long?Short-Term?Memory，LSTM）和門控循環(huán)單元（Gated?Recurrent?Unit，GRU）是RNN的變種，也常用于處理序列數(shù)據(jù)。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative?Adversarial?Networks，GAN）是一種用于生成新樣本的深度學(xué)習(xí)算法。在智能學(xué)習(xí)平臺中，可以使用GAN算法生成與學(xué)習(xí)資源相關(guān)的虛擬實境場景，提供更加沉浸式的學(xué)習(xí)體驗。強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement?Learning，RL）是一種通過試錯和獎懲機(jī)制進(jìn)行學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)算法。在智能學(xué)習(xí)平臺中，可以使用RL算法進(jìn)行個性化學(xué)習(xí)推薦，根據(jù)學(xué)習(xí)者的行為和反饋，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)資源的推薦策略，提供更符合學(xué)習(xí)者需求的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

二、應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的必要性

圖二：深度學(xué)習(xí)意義示意圖

深度學(xué)習(xí)算法是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有強(qiáng)大的模式識別和特征提取能力，它可以通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)來自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，并進(jìn)行預(yù)測和分類。深度學(xué)習(xí)算法在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了很多突破性的成果。深度學(xué)習(xí)算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時能夠取得很高的準(zhǔn)確性，它可以通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合來學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征表示，并進(jìn)行高效的分類和預(yù)測。深度學(xué)習(xí)算法可以通過增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和節(jié)點數(shù)來提高模型的復(fù)雜度和性能，這使得算法能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)和更復(fù)雜的任務(wù)。深度學(xué)習(xí)算法能夠通過反向傳播算法自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而提高模型的性能，這使得算法具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力，能夠適應(yīng)不同類型的數(shù)據(jù)和任務(wù)。

深度學(xué)習(xí)算法對于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用具有很高的必要性，大數(shù)據(jù)指的是數(shù)據(jù)量巨大、類型多樣、處理速度快的數(shù)據(jù)集合。深度學(xué)習(xí)算法可以通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律來提高模型的準(zhǔn)確性，大數(shù)據(jù)可以提供更多的樣本和更全面的特征信息，從而提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力。深度學(xué)習(xí)算法可以通過并行計算的方式加速模型的訓(xùn)練和推理過程，大數(shù)據(jù)可以被分割成多個子集，每個子集可以在不同的計算節(jié)點上進(jìn)行處理，從而提高算法的效率和可擴(kuò)展性。

三、以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的智能學(xué)習(xí)平臺的設(shè)計

（一）智能搜索

智能學(xué)習(xí)平臺的功能設(shè)計中，智能搜索是一個非常重要的功能。智能搜索可以幫助用戶快速找到他們需要的學(xué)習(xí)資源和信息。在用戶輸入搜索關(guān)鍵詞時，智能搜索可以提供自動補(bǔ)全和糾錯建議，幫助用戶更準(zhǔn)確地輸入關(guān)鍵詞，減少搜索錯誤?；谟脩舻膶W(xué)習(xí)歷史、興趣和行為，智能搜索可以提供個性化的學(xué)習(xí)資源推薦，這樣用戶可以更快地找到符合他們需求和興趣的學(xué)習(xí)材料。除了關(guān)鍵詞搜索外，智能搜索還可以支持多維度搜索，比如按照學(xué)科、難度級別、學(xué)習(xí)類型等進(jìn)行篩選和排序，幫助用戶更精確地找到他們需要的學(xué)習(xí)資源。智能搜索可以提供搜索結(jié)果的預(yù)覽功能，讓用戶在不離開搜索頁面的情況下，快速瀏覽搜索結(jié)果的摘要和相關(guān)信息，從而更好地判斷是否符合他們的需求。

（二）智能排序

智能排序是智能學(xué)習(xí)平臺中另一個重要的功能設(shè)計，智能排序可以根據(jù)用戶的需求和行為，將學(xué)習(xí)資源進(jìn)行智能排序，以提供更加個性化和符合用戶需求的學(xué)習(xí)體驗。智能排序可以根據(jù)學(xué)習(xí)資源與用戶搜索關(guān)鍵詞的相關(guān)性進(jìn)行排序，將最相關(guān)的學(xué)習(xí)資源排在前面，這可以幫助用戶更快地找到他們需要的學(xué)習(xí)材料。智能排序可以根據(jù)學(xué)習(xí)資源的熱度進(jìn)行排序，將最受歡迎和最有價值的學(xué)習(xí)資源排在前面，這可以幫助用戶找到熱門和高質(zhì)量的學(xué)習(xí)材料。智能排序可以根據(jù)用戶的學(xué)習(xí)歷史、興趣和行為進(jìn)行個性化排序，將最符合用戶個人偏好的學(xué)習(xí)資源排在前面，這也能提供更加個性化和定制化的學(xué)習(xí)體驗。智能排序可以根據(jù)學(xué)習(xí)資源的發(fā)布時間進(jìn)行排序，將最新的學(xué)習(xí)資源排在前面，這可以幫助用戶獲取到最新的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

（三）智能糾錯

智能糾錯是智能學(xué)習(xí)平臺中一個重要的功能設(shè)計，它可以幫助用戶在學(xué)習(xí)過程中糾正錯誤，提高學(xué)習(xí)效果。智能學(xué)習(xí)平臺可以通過自動糾錯功能，檢測用戶在學(xué)習(xí)過程中的錯誤，并給出相應(yīng)的糾正建議，這能幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)和糾正錯誤，提高學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性。智能學(xué)習(xí)平臺可以實時地給出錯誤的反饋，比如在用戶輸入答案時，即時告知用戶答案是否正確，以及正確答案的提示，這可以幫助用戶及時調(diào)整學(xué)習(xí)方法和策略，提高學(xué)習(xí)效果。智能學(xué)習(xí)平臺可以根據(jù)用戶的學(xué)習(xí)歷史和表現(xiàn)，提供個性化的糾錯建議，例如如果用戶在某個知識點上頻繁出錯，智能學(xué)習(xí)平臺可以提供特定的糾錯提示和練習(xí)，以幫助用戶克服困難，提高學(xué)習(xí)能力。智能學(xué)習(xí)平臺可以提供多種糾錯方式，包括文字提示、圖像示例、視頻演示等，以滿足不同用戶的學(xué)習(xí)需求和學(xué)習(xí)風(fēng)格。智能學(xué)習(xí)平臺可以通過智能化學(xué)習(xí)跟蹤，分析用戶的學(xué)習(xí)過程和表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)潛在的錯誤和困難，并提供相應(yīng)的糾錯建議，這可以幫助用戶更全面地了解自己的學(xué)習(xí)情況，并及時進(jìn)行糾正和改進(jìn)。

（四）智能答疑

智能學(xué)習(xí)平臺的功能設(shè)計中，智能答疑是一個非常重要的功能，可以幫助學(xué)習(xí)者解決問題、理解概念和提供指導(dǎo)，提升學(xué)習(xí)效果。平臺可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，自動回答學(xué)習(xí)者的問題，可以理解問題的意思，并給出相應(yīng)的答案或解釋。智能答疑功能可以實時地給出反饋，幫助學(xué)習(xí)者及時糾正錯誤或理解困惑，它可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的回答或提問，給出相應(yīng)的指導(dǎo)或提示。平臺可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的個性化需求，提供個性化的答疑服務(wù)，例如根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進(jìn)度、興趣和能力水平，給出相應(yīng)的答案或解釋。平臺可以提供多種答疑方式，滿足不同學(xué)習(xí)者的需求，例如文字答疑、語音答疑、圖像解釋等。學(xué)習(xí)者可以選擇他們最適合的方式進(jìn)行答疑。

四、結(jié)語

綜上所述，以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的智能學(xué)習(xí)平臺有著廣闊的發(fā)展前景，將能夠提供更加個性化、智能化和沉浸式的學(xué)習(xí)體驗，促進(jìn)學(xué)習(xí)者的自主學(xué)習(xí)和深度理解，為學(xué)習(xí)者提供更好的學(xué)習(xí)支持和機(jī)會。

（作者單位：河南工業(yè)貿(mào)易職業(yè)學(xué)院；基金項目：2022年度河南省高等學(xué)校重點科研項目指導(dǎo)計劃項目“基于深度學(xué)習(xí)的企業(yè)科技需求的分析及協(xié)同創(chuàng)新服務(wù)平臺設(shè)計”[項目編號：22B520007]。）