核心指标
<500ms
AI 响应延迟
PPO
强化学习算法
2B
MiniCPM 参数量
30%
学习时长缩短
工作流程
1. 用户画像分析
通过测试题评估知识水平，建立学段、学科偏好、学习速度画像
2. 起点选择
基于用户画像从教程库选择兴趣单元，如"电磁感应现象"
3. 路径生成
PPO 算法基于知识图谱生成个性化路径，串联教程库→过渡项目→课件库→硬件项目
4. 动态调整
根据练习正确率、项目完成度实时调整路径难度，优先推荐高完成度分支
代码实现
PPO 强化学习模型
from stable_baselines3 import PPO
from gymnasium import Env
class LearningPathEnv(Env):
"""STEM 学习路径强化学习环境"""
def __init__(self, user_profile, knowledge_graph):
self.user = user_profile
self.graph = knowledge_graph
self.current_node = None
def step(self, action):
# 执行动作（选择下一个学习节点）
next_node = self.graph.get_node(action)
reward = self._calculate_reward(next_node)
self.current_node = next_node
return next_node, reward, False, {}
def _calculate_reward(self, node):
# 奖励函数：基于用户完成度和知识匹配度
completion_rate = self.user.get_completion_rate(node)
difficulty_match = self._check_difficulty(node)
return completion_rate * 0.6 + difficulty_match * 0.4
# 训练 PPO 模型
env = LearningPathEnv(user_profile, knowledge_graph)
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)
MiniCPM 虚拟导师
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
class VirtualTutor:
def __init__(self, model_path):
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
def explain_concept(self, concept, user_level):
"""解释知识点，适配用户水平"""
prompt = f"""
请用{'简单' if user_level < 3 else '专业'}的语言解释：{concept}
要求：
1. 使用类比帮助理解
2. 提供实际例子
3. 说明与已学知识的联系
"""
inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = self.model.generate(
**inputs,
max_length=500,
temperature=0.3, # 低温度确保准确性
do_sample=True
)
return self.tokenizer.decode(outputs[0])
技术栈
- Stable Baselines3 - PPO 强化学习框架
- Gymnasium - 强化学习环境
- MiniCPM-2B - 知识点解释 AI 模型
- CodeLlama - Blockly 代码生成
- FastAPI - AI 推理服务接口
API 接口
# 生成学习路径
POST /api/v1/path/generate
{
"user_id": "user_123",
"max_nodes": 10
}
# 获取 AI 导师解释
POST /api/v1/ai/tutor
{
"concept": "光合作用",
"user_level": 2
}
# 提交学习反馈
POST /api/v1/feedback
{
"node_id": "OS-Unit-001",
"completion_rate": 0.85,
"difficulty_rating": 3
}