AI自適應(yīng)教育學習系統(tǒng)定制開發(fā)過程

文章來源:成都小火軟件開發(fā)公司發(fā)布時間: 2025-11-05

大家好,我們是成都小火科技公司,今天是 2025 年 11 月 05 日,星期三。2025年已經(jīng)快進入尾聲了,回顧今年我們做的一些項目,AI教育相關(guān)的項目占據(jù)了較大的比重。我們看來,AI已經(jīng)成為新的生產(chǎn)力,AI在教育板塊的應(yīng)用會是一個全新的契機。

比如,傳統(tǒng)的教學模式無法滿足學生的個性化學習需求,很多學生因為學習內(nèi)容不符合自身水平,導致學習效率低下,希望我們能開發(fā)一套能根據(jù)學生情況推送學習內(nèi)容的系統(tǒng),這讓我們開始了教育行業(yè)知識圖譜驅(qū)動的 AI 自適應(yīng)學習系統(tǒng)的定制開發(fā)。

這家教育培訓機構(gòu)有多個校區(qū),學生年齡跨度大,從小學到高中都有,不同學生的知識掌握程度差異很大。之前他們嘗試過分層教學,但效果不佳,因為同一層次的學生在具體知識點上的薄弱環(huán)節(jié)還是不同。我們團隊與機構(gòu)的教學負責人、任課老師多次溝通,明確系統(tǒng)的開發(fā)目的是構(gòu)建各學科的知識圖譜,通過 AI 算法分析學生的學習數(shù)據(jù),定位知識薄弱點,為每個學生推送個性化的學習內(nèi)容和練習,提升學習效率和成績。

開發(fā)初期,客戶問我們公司有沒有相關(guān)的資質(zhì),我們向他們展示了高新技術(shù)企業(yè)證書、軟件企業(yè)單位證書,以及 ISO9001 質(zhì)量管理體系認證證書,這些資質(zhì)證明了我們在軟件開發(fā)方面的實力和規(guī)范性??蛻暨€關(guān)心有沒有 JAVA 開發(fā)語言,我們告知系統(tǒng)的后端開發(fā)主要使用 Java 語言,確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴展性,前端則采用 React 框架,提升用戶界面的交互體驗。

系統(tǒng)的核心是知識圖譜構(gòu)建,我們組織了專業(yè)的學科老師和算法工程師,共同梳理小學到高中各學科的知識點,建立知識點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,形成完整的知識圖譜。AI 自適應(yīng)學習模塊采用了協(xié)同過濾算法和基于知識圖譜的推薦算法,結(jié)合學生的答題數(shù)據(jù)、學習時長、錯題情況等,分析學生的知識掌握程度,推送相應(yīng)的學習資源。核心功能包括知識點學習、在線測試、錯題整理、學習報告生成、教師管理等。創(chuàng)新功能方面,我們加入了學習路徑規(guī)劃功能,根據(jù)學生的學習目標和當前水平,為其制定個性化的學習計劃。

客戶關(guān)心開發(fā)一個這樣的軟件多少錢,我們根據(jù)知識圖譜的覆蓋范圍、功能模塊的多少,給出了詳細的報價方案,并且說明報價包含了知識圖譜的構(gòu)建、系統(tǒng)開發(fā)、測試、培訓和一年的維護服務(wù)。開發(fā)周期方面,整個項目需要 8 個月,其中知識圖譜構(gòu)建需要 3 個月,系統(tǒng)開發(fā)需要 4 個月,測試驗收需要 1 個月,我們會每月向客戶提交開發(fā)進度表,讓客戶及時了解項目進展。

我們之前做過 AI 智慧教育系統(tǒng),在教育軟件領(lǐng)域有一定的經(jīng)驗,這讓客戶對我們的交付質(zhì)量更有信心??蛻暨€問到 UI 可以設(shè)計多少個版本,我們告知會提供 2 個 UI 設(shè)計方案,客戶可以根據(jù)自己的需求選擇,并且在確定方案后,還可以進行 3 次細節(jié)調(diào)整。關(guān)于服務(wù)器,考慮到系統(tǒng)需要存儲大量的學習資源和學生數(shù)據(jù),我們建議客戶使用自主服務(wù)器,并且配備冗余備份,確保數(shù)據(jù)安全。

在開發(fā)過程中,客戶提出想調(diào)整在線測試的題型比例,增加主觀題的比重,我們及時組織開發(fā)人員進行功能修改,滿足客戶需求。代碼版權(quán)歸客戶所有,上線后我們會對機構(gòu)的老師和學生進行系統(tǒng)使用培訓,確保他們能熟練操作。如果上線后出現(xiàn) bug,我們會在 24 小時內(nèi)響應(yīng)并修復,維護費按照系統(tǒng)年度開發(fā)費用的 18% 收取,后期想加功能,比如家?;幽K,需要根據(jù)功能需求評估開發(fā)成本,額外收取費用。

復盤這個項目,我們發(fā)現(xiàn)在知識圖譜構(gòu)建階段,對部分學科的知識點關(guān)聯(lián)關(guān)系梳理不夠細致,導致初期推薦的學習內(nèi)容針對性不夠強,后續(xù)我們組織學科老師進行了多次優(yōu)化,提升了推薦的準確性。這款系統(tǒng)不僅滿足了學生的個性化學習需求,還為老師提供了教學數(shù)據(jù)支持,未來我們計劃將 VR 技術(shù)融入系統(tǒng),打造沉浸式學習場景,進一步提升學習體驗。


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