面向在线学习的智能路径动态调整与优化方法

作　　者： 范春萍；范海涛

摘　　要： 在线教育发展得特别迅猛，让针对个体的学习需求更明显了。传统固定化教学流程没有充分考虑学习者能力水平差异和认知状况波动性，这就对学习成效产生了影响。智能路径自适应技术会持续追踪学习进展，还评估知识吸收程度，然后根据这些即时构建和优化最佳学习次序。该技术关键是形成完整反馈循环，先规划初始学习路线，接着监控学习过程，再依据预设标准判断是否需要调整，最后执行相应修正方案。当前多数研究局限于静态推荐方案，缺乏能持续动态优化的系统性方法。所以文中提出整合知识点关联分析、即时学情诊断和强化学习算法的智能调节系统，还通过广泛实证数据证明了该方案的可行性。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-04