路径设计原则
4
学段覆盖
100%
教程库映射率
30%
学习时长缩短
70%
硬件项目完成率
完整学习路径
小学 · 兴趣启蒙
🔬 现象驱动单元
OpenSciEd 教程库
- 6周完成一个现象探究项目
- 如"生态系统能量流动"实验
- 配套教师/学生手册
- 低成本实验材料清单
初中 · 跨学科实践
💻 Blockly 过渡项目
图形化编程模拟
- 用变量模拟物理公式
- 可视化理解抽象概念
- 如欧姆定律推导模拟
- 无需代码基础即可上手
高中 · 深度探究
📖 课件库理论学习
OpenStax 大学/高中教材
- 大学物理/化学/生物预习
- 掌握微积分推导
- 化学方程式理解
- 典型习题练习
大学 · 专业衔接
🔧 硬件综合项目
跨学科应用实践
- Arduino/ESP32 实现气象站
- 整合物理传感器原理
- 编程数据处理
- 工程结构设计
路径生成算法
class PathGenerator:
"""学习路径生成器"""
def generate_path(self, user_profile, max_nodes=10):
# 1. 基于用户画像选择起点
start_node = self._select_start_node(user_profile)
# 2. 从知识图谱查询关联资源
path = [start_node]
current = start_node
while len(path) < max_nodes:
# 获取下一个推荐节点
next_node = self._get_next_node(current, user_profile)
# 检查先修条件
if self._check_prerequisites(next_node, user_profile):
path.append(next_node)
current = next_node
else:
# 插入过渡项目
transition = self._create_transition_project(next_node)
path.append(transition)
return path
def _select_start_node(self, user):
# 根据年龄和知识水平选择起点
if user.grade_level == "初中":
return self.graph.query("""
MATCH (unit:CourseUnit)
WHERE unit.difficulty <= 3
RETURN unit
LIMIT 1
""")
里程碑设计
- 完成1个教程库单元 → 解锁1个课件库章节预习模块
- 完成1个课件库章节 → 生成1个硬件综合项目
- 完成硬件项目 → 获得作品认证 + 解锁下一路径
- 闯关式激励 → 积分系统 + 成就徽章
动态调整机制
def adjust_path_difficulty(self, user_id, feedback):
"""基于用户反馈动态调整路径难度"""
# 计算练习正确率
accuracy = feedback['correct_rate']
if accuracy > 0.9:
# 正确率高，提升难度
new_difficulty = user.current_difficulty + 1
return self._generate_harder_path(user, new_difficulty)
elif accuracy < 0.6:
# 正确率低，降低难度或添加过渡项目
transition = self._create_reinforcement_project(user)
return [transition] + user.current_path
else:
# 难度适中，保持当前路径
return user.current_path
技术栈
- Neo4j 图数据库 - 知识图谱存储与查询
- PPO 强化学习 - 路径推荐算法
- FastAPI - 路径生成 API 服务
- ECharts - 路径可视化展示
- PostgreSQL - 用户进度存储