基于大模型的云学习智能推送服务研究与设计

柴 亚辉
江西软件职业技术大学

摘要


本文研究了基于大模型的云学习智能推送服务,通过分析大模型技术、个性化推荐系统与云计算在教育中
的应用,设计了一套包含数据采集、处理、大模型服务、推荐算法与用户交互的系统架构。系统采用深度学习模型
如BERT、GPT系列,结合在线/离线部署策略,构建精细用户画像,运用基于内容、协同过滤及强化学习的推荐算
法,并优化云平台资源调度与监控,以实现高效、个性化的学习资源推送,促进教育公平与质量提升。

关键词


大模型;个性化推荐;云学习;智能推送

全文:

PDF


参考


[1]焦建利.ChatGPT:学校教育的朋友?还是敌

人?[J].现代教育技术,2023,(4):5-16

[2]Zhu M X,Liu O L,Lee H S.The effect of

automated feedback on revision behavior and learning ga

insinformativeassessmentofscientific argument writing[J].

computers&Education,2020,143:1-43.

[3]Sarsa S,Denny P,Hellas A,et al. Automatic

generation of programming exercises and code explanations

using large language models [A].Proceedings of the 2022

ACM Conference on international Computing Education

Research[C].New York,NY,USA,2022:27-43.

[4]江水.基于协同过滤技术推荐系统的探究[J].计算

机技术与发展,2021(11):1-7

[5]李雪婷,杨抒,赛亚热·迪力曼提,等.融合内容

与协同过滤的混合推荐算法应用研究[J].计算机技术与发

展,2021(10):24-29.


Refbacks

  • 当前没有refback。