摘要
本发明公开了一种基于深度学习的自适应跨学科学习路径推荐方法，S1、构建历史学习数据集；S2、基于深度学习算法构建知识点难度评分模型；S3、生成学生学习能力画像；S4、根据学生的学习能力画像和知识点难度评分模型的输出生成初步的跨学科学习路径；S5、动态调整跨学科学习路径中的知识点顺序和难度级别；S6、系统通过知识点难度评分模型对学生在学习过程中对各知识点的表现进行实时评估动态调整知识点的难度级别；S7、学生完成学习任务后，系统根据学习表现和学习反馈对跨学科学习路径的推荐策略进行优化。本发明能够反映学生的实际学习能力并通过该画像为学生提供更加符合其当前状态的个性化学习路径推荐，从而提高了学习效率和效果。
