摘要:國(guó)家正在大力建設(shè)高質(zhì)量教育體系,高校的第二課堂是其中必不可缺的一環(huán)。針對(duì)第二課堂中學(xué)生缺少明確學(xué)習(xí)方向和學(xué)習(xí)效果不佳的問(wèn)題,研發(fā)了基于推薦模型的研學(xué)平臺(tái)。該平臺(tái)基于習(xí)題文本匹配的序列化推薦實(shí)現(xiàn)題目和知識(shí)點(diǎn)的智能推薦,并利用微信小程序前端技術(shù)棧實(shí)現(xiàn)信息發(fā)布、題單推薦和課堂助手等多個(gè)模塊功能。實(shí)踐表明,該系統(tǒng)有效提高了學(xué)生第二課堂的學(xué)習(xí)效率,具有一定的推廣價(jià)值。
關(guān)鍵詞:第二課堂;推薦模型;微信小程序;研學(xué)平臺(tái)
中圖分類號(hào):TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1009-3044(2024)31-0046-05
開(kāi)放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID) :
0 引言
建設(shè)教育強(qiáng)國(guó)的關(guān)鍵在于高校。高校是培養(yǎng)國(guó)家人才的主陣地,肩負(fù)著培育新時(shí)代大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的重要使命[1]。第二課堂是第一課堂的延續(xù)和補(bǔ)充,是學(xué)生自愿利用課余時(shí)間參加的實(shí)踐性、廣泛性和豐富性的教育活動(dòng),有助于提升學(xué)生的素質(zhì)、能力和專業(yè)技能。同時(shí),第二課堂也是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的新平臺(tái)與重要載體,學(xué)生通過(guò)第二課堂可以充分激發(fā)自主創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的動(dòng)力,并在實(shí)踐中培養(yǎng)全方位的能力,逐步成長(zhǎng)為國(guó)家所需的高質(zhì)量人才[2]。然而,在第二課堂實(shí)踐中,缺乏課堂教學(xué)中教師的持續(xù)關(guān)注和指導(dǎo),導(dǎo)致學(xué)生缺乏學(xué)習(xí)方向。尤其在以自主練習(xí)為主的第二課堂中,學(xué)生在選擇練習(xí)題目時(shí)面臨困難,從而降低了學(xué)習(xí)效果,影響了學(xué)習(xí)積極性。本文針對(duì)第二課堂中的痛點(diǎn),以計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的第二課堂為例,利用智能題單推薦模型提升學(xué)生的習(xí)題選擇有效性,并通過(guò)微信小程序平臺(tái)增加系統(tǒng)的使用便利性,從而增強(qiáng)學(xué)生在第二課堂的學(xué)習(xí)效果。
1 智能題單推薦模型
為提升習(xí)題推薦的準(zhǔn)確率,本系統(tǒng)使用基于習(xí)題文本匹配的序列化推薦(Exercises TextMatching Improves Sequential Recommendation,以下簡(jiǎn)稱ETASTE) 模型,根據(jù)學(xué)生歷史刷題記錄推薦智能化題單[3]。本文采用的ETASTE模型以“題號(hào)-知識(shí)點(diǎn)”的模版表示題目,并以學(xué)生所做題目進(jìn)行學(xué)生畫像,通過(guò)文本匹配題目信息,對(duì)學(xué)生和題目之間的依賴性與相關(guān)性進(jìn)行建模。系統(tǒng)將模型與基礎(chǔ)題目數(shù)據(jù)集中的題目信息進(jìn)行比較,做出習(xí)題YUwaGvcvusXpvrmc4i/IzgN3zoyQbsmyOP3s/qKSgbk=推薦。該功能有效把握學(xué)生練習(xí)需求,著重推薦包含學(xué)生近期接觸知識(shí)點(diǎn)和學(xué)生尚未掌握知識(shí)點(diǎn)的同類習(xí)題,為學(xué)生提供個(gè)性化與針對(duì)性的推薦,幫助學(xué)生在第二課堂學(xué)習(xí)中有目的性地查缺補(bǔ)漏。ETASTE推薦模型框架如圖1所示。
1.1 基于T5與文本向量表征的歷史文本匹配
為獲得更精準(zhǔn)的題單推薦效果,對(duì)學(xué)生長(zhǎng)期做題行為的建模非常重要。因此,對(duì)于學(xué)生練習(xí)的歷史題目,本文引入ETASTE模型中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型T5編碼歷史題目文本和題庫(kù)文本,并通過(guò)匹配文本向量表征來(lái)建立相關(guān)性,根據(jù)學(xué)生所做題目,提取學(xué)生需求的知識(shí)點(diǎn),緩解了基于題目題號(hào)表示的推薦模型的流行偏差問(wèn)題[4]。
給定做題歷史H = { v1 ,v2,...,vt - 1 },序列化推薦的任務(wù)是為學(xué)生推薦題目vt 以滿足t 時(shí)刻的需求。預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型T5編碼做題歷史H 和題目v,并匹配各自的文本向量表征以計(jì)算學(xué)生和題目之間的相關(guān)性[5]。
對(duì)于每道題目v,模型通過(guò)題號(hào)與其對(duì)應(yīng)的k 個(gè)題目知識(shí)點(diǎn)< Attr >以公式(1)的模版形式將題目數(shù)據(jù)文本化。公式(1)如下。
X (v) = id:v (id)...< Attr > k:v (< Attr > k ) (1)
其中,< Attr > k 是第k 個(gè)知識(shí)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的名稱,v (id)和v (< Attr > i )分別是題目v的題號(hào)及第i個(gè)知識(shí)點(diǎn)的文本描述。v (id)被視作一種ID提示,幫助模型記錄超過(guò)題目描述范圍的學(xué)生與題目的匹配信號(hào)。
本文使用模板對(duì)學(xué)生做題歷史進(jìn)行文本化描述:“以下是學(xué)生做題歷史:X (H),將其作為依據(jù)推薦題目”。該模版可以幫助預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型更好地建模學(xué)生 做 題 行 為 。 X (H) 是 文 本 化 的 題 目 序 列{ v1 ,v2,...,vt - 1 }的結(jié)果。公式(2)如下。
X (H) = X (v ) t - 1 ; ...; X (v1) (2)
本文使用T5分別對(duì)學(xué)生做題歷史H 和題目v 進(jìn)行編碼,并使用從T5解碼出的第一個(gè)分詞輸入的表征作為二者的向量表征hH和hv。公式(3)如下。
hH = T5(X (H )) ; hv = T5(X (v)) (3)
同時(shí),基于編碼向量表示hH 和hv 計(jì)算學(xué)生做題歷史H 和題目v 的相關(guān)性,用排序概率表示,“·”表示向量?jī)?nèi)積。公式(4)如下。
P(v∣H) = Softmaxv (h ) H ? hv (4)
1.2 結(jié)合注意力稀疏化的推薦優(yōu)化
在第二課堂學(xué)習(xí)過(guò)程中,學(xué)生刷題規(guī)律且長(zhǎng)期,數(shù)量龐大,通過(guò)T5模型對(duì)學(xué)生做題歷史與題目的相關(guān)性進(jìn)行建模后,本文對(duì)學(xué)生的長(zhǎng)期做題歷史進(jìn)行編碼。本文利用ETASTE模型中的注意力稀疏化編碼方法,打破語(yǔ)言模型的最大長(zhǎng)度邊界限制,編碼學(xué)生做題行為的長(zhǎng)文本表示,將學(xué)生做題歷史劃分為不同的子序列,獨(dú)立編碼每個(gè)子序列的文本表示。從而根據(jù)學(xué)生做題歷史來(lái)建模做題行為,智能推薦與文本相關(guān)且多樣化的題目以滿足學(xué)生的練習(xí)需求[6]。
本文將學(xué)生做題歷史文本X (H)劃分為n個(gè)子序列文本x (H) = { x (H1),x (H2),...,x (H ) n },子序列反映學(xué)生在特定時(shí)間內(nèi)的做題偏好情況,并對(duì)子序列中學(xué)生所做的題目進(jìn)行表示。使用T5編碼器對(duì)學(xué)生做題歷史子序列進(jìn)行獨(dú)立編碼。公式(5)如下。
h EncodeH = T5 - Encoder(X (H)i ) (5)
最后,再通過(guò)將稀疏編碼得到的學(xué)生做題序列表征后,將其反饋到解碼器模塊,獲得學(xué)生做題歷史的最終向量表示,并通過(guò)學(xué)生做題歷史中所有題目的文本化結(jié)果建模學(xué)生做題行為,表征學(xué)生與題目的相關(guān)性。公式(6)如下。
hH = T5 - Decoder(h ) Encode,h0Dncode (6)
2 系統(tǒng)概要設(shè)計(jì)
本文設(shè)計(jì)的第二課堂研學(xué)平臺(tái)由表示層、服務(wù)層與數(shù)據(jù)層組成。表示層是用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的頁(yè)面,可以管理后臺(tái)Web端與微信小程序移動(dòng)端,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理與交互。服務(wù)層完成操作功能,本文從學(xué)生在第二課堂中的學(xué)習(xí)需求與教師在第二課堂的管理需求出發(fā),可分別實(shí)現(xiàn)競(jìng)賽報(bào)名、題單推薦、學(xué)生管理與公告管理等功能。數(shù)據(jù)層是借助基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)與微信云開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)持久層,為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)。系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。
針對(duì)目前高校在第二課堂開(kāi)展中存在的問(wèn)題,第二課堂研學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)了以下功能,如圖3所示,整個(gè)系統(tǒng)分為3個(gè)主要功能與13個(gè)子功能。
1)信息發(fā)布模塊。教師根據(jù)第二課堂教學(xué)需求,在管理后臺(tái)Web端中發(fā)布課堂公告,學(xué)生在主頁(yè)即可接收課堂公告。在學(xué)生參加周賽、月賽和學(xué)科競(jìng)賽后,教師可根據(jù)學(xué)生比賽成績(jī),發(fā)布內(nèi)部排名,促進(jìn)學(xué)生內(nèi)部良性競(jìng)爭(zhēng),提升學(xué)習(xí)效率。同時(shí),教師會(huì)發(fā)布競(jìng)賽信息、教師信息與實(shí)驗(yàn)室信息,幫助學(xué)生及時(shí)了解學(xué)科競(jìng)賽、指導(dǎo)老師與實(shí)驗(yàn)室情況等信息,從而加強(qiáng)學(xué)生與教師之間的聯(lián)系,緩解高校第二課堂教學(xué)中師生交流不足的問(wèn)題。
2)練習(xí)中心模塊。計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)科競(jìng)賽主要分為兩類,實(shí)踐賽與作品賽。學(xué)生的備賽離不開(kāi)大量練習(xí)。針對(duì)實(shí)踐類比賽,本文根據(jù)各大編程練習(xí)網(wǎng)站的題目,構(gòu)建了基礎(chǔ)題目數(shù)據(jù)集。學(xué)生可通過(guò)微信小程序進(jìn)行編程練習(xí)與錯(cuò)題回顧。但是學(xué)生在傳統(tǒng)編程題庫(kù)網(wǎng)站上練習(xí)時(shí),往往缺少個(gè)性化和針對(duì)性訓(xùn)練,本文利用ETASTE模型為學(xué)生智能生成推薦題單,幫助學(xué)生跟進(jìn)練習(xí),查缺補(bǔ)漏。針對(duì)作品類比賽,資源庫(kù)模塊會(huì)發(fā)布優(yōu)秀作品用于展示,并提供下載渠道,供學(xué)生學(xué)習(xí)。
3)課堂助手模塊。第二課堂采用非強(qiáng)制性的彈性管理制度,在考勤管理方面存在困難。因此,本系統(tǒng)開(kāi)發(fā)了課堂簽到功能,教師可設(shè)置簽到地點(diǎn),學(xué)生在簽到時(shí)發(fā)送即時(shí)定位,利用微信小程序完成考勤任務(wù)。同時(shí),本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了討論廣場(chǎng)功能,給學(xué)生提供一個(gè)交流的平臺(tái)。除此以外,本系統(tǒng)設(shè)置了事項(xiàng)助手模塊,學(xué)生可在日歷上標(biāo)注學(xué)習(xí)計(jì)劃,以“截止日”的方式提醒自己及時(shí)完成任務(wù),從而提升學(xué)習(xí)效率。本系統(tǒng)還通過(guò)配置GPT-4的API Key與代理,讓學(xué)生可以在微信小程序1f8a8e3294164f242ea381613639518e3e88fd322bf137cd658e01e7a05a6f4f中利用人工智能答疑解惑。為加強(qiáng)比賽材料管理,本系統(tǒng)構(gòu)建了文檔管理模塊,學(xué)生可以通過(guò)該模塊提交比賽材料,避免了學(xué)生提交材料混亂的情況。
3 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)
3.1 UI 設(shè)計(jì)
本文基于微信小程序的WXML、WXSS與JavaS?cript三種前端語(yǔ)言開(kāi)發(fā)微信小程序UI界面[7]。其中,WXML是一種類似HTML的標(biāo)記語(yǔ)言,用于描述小程序的結(jié)構(gòu)化頁(yè)面布局;JavaScript負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)頁(yè)面的交互邏輯和動(dòng)態(tài)效果;WXSS則用于定義小程序的樣式,包括顏色、字體、布局等方面。本文主要設(shè)計(jì)的界面分為三大類,即信息發(fā)布模塊、練習(xí)中心模塊和課堂助手模塊界面。
3.1.1 信息發(fā)布模塊界面設(shè)計(jì)
信息發(fā)布模塊分為五項(xiàng)子模塊,即課堂公告、學(xué)生成績(jī)公示、教師信息、課堂信息與實(shí)驗(yàn)室信息模塊。在課堂公告模塊,主頁(yè)通過(guò)swiper與swiper-item組件完成輪播圖效果,在主頁(yè)循環(huán)播放圖片,并通過(guò)view 組件展示課堂公告,學(xué)生可以點(diǎn)贊課堂公告;在學(xué)生成績(jī)公示模塊,本系統(tǒng)采用了Vant組件庫(kù)中的prog?ress組件,直觀地顯示學(xué)生競(jìng)賽的排名與趨勢(shì);在教師、課堂和實(shí)驗(yàn)室信息查看模塊,本系統(tǒng)采用grid組件排布數(shù)據(jù)信息,展現(xiàn)云數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)數(shù)據(jù)。
3.1.2 練習(xí)中心模塊頁(yè)面設(shè)計(jì)
練習(xí)中心模塊分為三項(xiàng)子模塊:錯(cuò)題集、題單推薦與資源庫(kù)模塊。在錯(cuò)題集模塊中,本系統(tǒng)通過(guò)Vant 組件庫(kù)中的sidebar組件將所做錯(cuò)題的知識(shí)點(diǎn)分類,學(xué)生可分專題分類別進(jìn)行練習(xí),進(jìn)入做題頁(yè)面后,系統(tǒng)采用單元測(cè)試的方法,將學(xué)生的答案上傳至服務(wù)器,通過(guò)Docker為服務(wù)器創(chuàng)建隔離的運(yùn)行環(huán)境,進(jìn)行評(píng)測(cè),并將結(jié)果返還于小程序中[8]。在題單推薦模塊,本系統(tǒng)列出推薦的智能化題單,并設(shè)置了一鍵收藏按鈕,以便后續(xù)的進(jìn)一步練習(xí)。在資源庫(kù)模塊,本系統(tǒng)提供了優(yōu)秀作品的簡(jiǎn)略圖與設(shè)計(jì)思路,并附上文檔下載的鏈接與提取碼,供學(xué)生下載學(xué)習(xí)。
3.1.3 課堂助手模塊頁(yè)面設(shè)計(jì)
在課堂助手模塊,本文將其分為五項(xiàng)子功能,分別為課堂簽到、討論廣場(chǎng)、事項(xiàng)助手、AI助手與文檔管理模塊。在課堂簽到模塊,本系統(tǒng)利用騰訊地圖API 獲取學(xué)生的地理位置信息,并通過(guò)getDistance函數(shù)計(jì)算學(xué)生所在位置與課堂簽到地點(diǎn)的經(jīng)緯度差值,判斷簽到位置是否在規(guī)定范圍內(nèi)。在討論廣場(chǎng)模塊,本系統(tǒng)通過(guò)Cell組件為學(xué)生搭建交流平臺(tái)。在事項(xiàng)助手模塊,本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了待辦事項(xiàng)列表、添加新的待辦事項(xiàng)、編輯和刪除已有的待辦事項(xiàng)等功能。學(xué)生可通過(guò)日期選擇器選擇不同的日期,查看不同日期的待辦事項(xiàng)列表,并通過(guò)紅色、綠色和黃色進(jìn)行事項(xiàng)分級(jí),幫助規(guī)劃學(xué)習(xí)時(shí)間,提升學(xué)習(xí)效率。在AI助手模塊,本系統(tǒng)通過(guò)配置API Key與代理,并在微信小程序中通過(guò)request函數(shù)調(diào)用API接口,向服務(wù)器發(fā)送POST請(qǐng)求,將人工智能回答結(jié)果返還于平臺(tái)[9]。在文檔管理頁(yè)面,學(xué)生可以下載教師發(fā)布的相關(guān)文檔,并且可以在對(duì)應(yīng)窗口提交文檔。
3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
本系統(tǒng)根據(jù)需求分析設(shè)計(jì)了7個(gè)云端數(shù)據(jù)表與6 個(gè)本地?cái)?shù)據(jù)表:學(xué)生信息管理表、教師信息管理表、競(jìng)賽信息數(shù)據(jù)表、課堂信息數(shù)據(jù)表、學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)表、題庫(kù)數(shù)據(jù)表、討論廣場(chǎng)數(shù)據(jù)表和本地學(xué)生信息管理表、本地教師信息管理表、本地競(jìng)賽信息數(shù)據(jù)表、本地課堂信息數(shù)據(jù)表、本地學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)表、本地題庫(kù)數(shù)據(jù)表[10],形成數(shù)據(jù)體系,構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)。以云端數(shù)據(jù)庫(kù)為例,數(shù)據(jù)庫(kù)E-R圖如圖4所示,部分?jǐn)?shù)據(jù)表對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)如表1到表5所示。
學(xué)生信息管理表用于用戶個(gè)人信息的綁定,在學(xué)生綁定個(gè)人信息后,有關(guān)信息存儲(chǔ)于微信云數(shù)據(jù)庫(kù)的以下部分字段,包含學(xué)號(hào)、姓名、指導(dǎo)老師教工號(hào)等數(shù)據(jù)項(xiàng)。
教師信息管理表為管理后臺(tái)Web端中教師用戶所綁定信息,相關(guān)數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)API接口與微信云數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)一[11],包含教工號(hào)、姓名、負(fù)責(zé)競(jìng)賽數(shù)量等數(shù)據(jù)項(xiàng)。
競(jìng)賽信息數(shù)據(jù)表用于競(jìng)賽信息模塊與我的競(jìng)賽模塊的展示,包含競(jìng)賽名、參與人數(shù)、負(fù)責(zé)老師等數(shù)據(jù)項(xiàng)。
課堂信息數(shù)據(jù)表用于存儲(chǔ)第二課堂的課堂信息,包含課堂名稱、參與人數(shù)、負(fù)責(zé)老師等數(shù)據(jù)項(xiàng)。
題庫(kù)數(shù)據(jù)表用于練習(xí)中心模塊,包含題目ID、題目名稱、知識(shí)點(diǎn)等數(shù)據(jù)項(xiàng)。
4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
4.1 信息發(fā)布模塊界面實(shí)現(xiàn)
在第二課堂中,學(xué)生及時(shí)獲取學(xué)習(xí)相關(guān)信息很重要。本系統(tǒng)中,學(xué)生可在信息發(fā)布模塊界面獲取第二課堂的實(shí)時(shí)通知,了解第二課堂的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài),收取競(jìng)賽最新成績(jī)排名,界面如圖5所示。
4.2 練習(xí)中心模塊頁(yè)面實(shí)現(xiàn)
在練習(xí)中心模塊,學(xué)生可通過(guò)推薦系統(tǒng)進(jìn)行習(xí)題訓(xùn)練,利用資源庫(kù)頁(yè)面下載最新第二課堂學(xué)習(xí)資料,頁(yè)面如圖6所示。
4.3 課堂助手模塊頁(yè)面實(shí)現(xiàn)
在課堂助手模塊中,學(xué)生可實(shí)現(xiàn)課堂簽到、AI助手和文檔管理等多個(gè)學(xué)習(xí)工具,優(yōu)化學(xué)生參與第二課堂的體驗(yàn),頁(yè)面如圖7所示。
5 系統(tǒng)效果測(cè)試
運(yùn)用官方微信開(kāi)發(fā)者工具進(jìn)行代碼分析,該工具主要查找編程語(yǔ)法的錯(cuò)誤和評(píng)判代碼的合規(guī)性,從而確定微信小程序的設(shè)計(jì)合理性和系統(tǒng)完成度。微信開(kāi)發(fā)者工具測(cè)試評(píng)分如圖8所示,各項(xiàng)指標(biāo)都將近滿分。
5.1 靜態(tài)測(cè)試
經(jīng)過(guò)代碼檢查、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析和代碼質(zhì)量等指標(biāo)的逐一審查,借助微信開(kāi)發(fā)者工具的語(yǔ)法檢測(cè)功能對(duì)代碼語(yǔ)法以及規(guī)范性的檢查,未發(fā)現(xiàn)明顯的問(wèn)題。
5.2 動(dòng)態(tài)測(cè)試
通過(guò)輸入已知結(jié)果的測(cè)試樣例對(duì)算法模型進(jìn)行測(cè)試,得出結(jié)論:算法模型的準(zhǔn)確度較高,題單智能化推薦效果較好。另外,在用戶體驗(yàn)的角度上,頁(yè)面總體上給人以良好的視覺(jué)體驗(yàn);系統(tǒng)立足學(xué)生第二課堂需求,操作簡(jiǎn)便、易學(xué),題單推薦模型有效幫助學(xué)生自主學(xué)習(xí)。
6 總結(jié)
第二課堂與第一課堂功能預(yù)設(shè)有所不同,但又相輔相成。本文根據(jù)目前高校在第二課堂線上平臺(tái)存在的不足與缺陷,構(gòu)建了第二課堂研學(xué)平臺(tái)。本平臺(tái)根據(jù)微信小程序前端技術(shù)棧,搭建了方便可用的微信小程序平臺(tái),突出了智能化題目推薦,實(shí)現(xiàn)了信息發(fā)布、課堂管理、題單推薦這三大主功能,有效提高了學(xué)生第二課堂的學(xué)習(xí)效率,優(yōu)化了第二課堂學(xué)習(xí)模式,提高了第二課堂預(yù)期成效。然而,高校的第二課堂開(kāi)展是全方位、多維度的,本文目前僅基于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)進(jìn)行了初步測(cè)試,仍存在適用范圍小,用戶基數(shù)小和測(cè)試時(shí)間短等缺點(diǎn),本文將在已有平臺(tái)基礎(chǔ)上,持續(xù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,優(yōu)化平臺(tái)功能,拓寬開(kāi)發(fā)方向,為高校第二課堂的發(fā)展與推薦貢獻(xiàn)力量。
參考文獻(xiàn):
[1] 王正一.高校第二課堂與大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展的演化機(jī)理[J].中國(guó)成人教育,2023(16):39-43.
[2] 劉媛媛.新形勢(shì)下高校第二課堂素質(zhì)教育體系建設(shè)的思考與探索[J].太原城市職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2023(10):86-88.
[3] LIU Z H,MEI S,XIONG C Y,et al.Text matching improves se?quential recommendation by reducing popularity biases[C]//Pro?ceedings of the 32nd ACM International Conference on Infor?mation and Knowledge Management.Birmingham United King?dom.ACM,2023:1534-1544.
[4] LI S K,XIE R B,ZHU Y C,et al.User-centric conversational rec?ommendation with multi-aspect user modeling[C]//Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval.Madrid Spain.ACM,2022:223-233.
[5] CAO Y,MEHTA N,YI X,et al. Aligning Large Language Models with Recommendation Knowledge[J/OL]. [2024-05-10]. arXiv preprint arXiv:2404.00245,2024.
[6] ZHAO Z H,F(xiàn)AN W Q,LI J T,et al.Recommender systems in the era of large language models (LLMs)[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2024,36(11):6889-6907.
[7] 栗琳,溫薇,孫朝陽(yáng).基于微信小程序?qū)嶒?yàn)室資源開(kāi)放平臺(tái)探索[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索,2021,40(2):248-251,265.
[8] 陸向艷,苗潔.基于微信云開(kāi)發(fā)的音樂(lè)播放系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)[J].電子技術(shù)與軟件工程,2022(14):72-75.
[9] 鄧云.以電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽帶動(dòng)電類專業(yè)第二課堂建設(shè)的研究與實(shí)踐:以廣西職業(yè)技術(shù)學(xué)院為例[J].現(xiàn)代職業(yè)教育,2024(10):117-120.
[10] 董傲通,文俊浩.基于小程序·云開(kāi)發(fā)的實(shí)驗(yàn)室設(shè)備管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理,2019,36(10):282-284,288.
[11] 周聰愉,謝瑞杰,洪陽(yáng).基于云開(kāi)發(fā)的防震減災(zāi)知識(shí)科普微信小程序的設(shè)計(jì)[J].電腦編程技巧與維護(hù),2023(10):60-63.
【通聯(lián)編輯:王力】
基金項(xiàng)目:本文系國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目"線上線下聯(lián)動(dòng)群體性事件的網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建及核心團(tuán)伙發(fā)掘研究"(項(xiàng)目編號(hào):72401110) ;江蘇警官學(xué)院教育教學(xué)改革項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)背景下公安院校網(wǎng)絡(luò)輿情課程開(kāi)發(fā)與資源建設(shè)”(項(xiàng)目編號(hào):2023A05) ;江蘇省“青藍(lán)工程”資助項(xiàng)目;江蘇警官學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):202410329062Y) 研究成果之一