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人工智能在高分子物理教学中的应用与效果研究
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1.1高分子物理教学的现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.2人工智能技术的发展及其应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.3人工智能赋能高分子物理教学的必要性与可行性．．．．．．．．．．．8
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.2.1国外人工智能在高分子物理教学中的应用研究．．．．．．．．．．．．11
1.2.2国内人工智能在高分子物理教学中的应用探索．．．．．．．．．．．．12
1.2.3现有研究的不足与机遇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.3.1研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1.3.2研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
1.4.1研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.4.2技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
人工智能与高分子物理教学理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1人工智能技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.1.1机器学习的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.1.2深度学习的核心思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.1.3自然语言处理的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.1.4计算机视觉的主要方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.2高分子物理教学的核心知识体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.2.1高分子结构与性能的关系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.2.2高分子材料的热物理性质．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.2.3高分子材料的力学行为．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.2.4高分子材料的加工与成型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.3人工智能在高分子物理教学中的适用性分析．．．．．．．．．．．．．．．．42
2.3.1人工智能对复杂概念建模的能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.3.2人工智能个性化学习的支持．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
2.3.3人工智能对实验数据分析的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
人工智能在高分子物理教学中的具体应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.1智能化教学资源开发．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.1.1基于人工智能的虚拟仿真实验平台构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
3.1.2智能题库与自动组卷系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.1.3个性化学习路径推荐算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.2课堂教学互动与辅助．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
3.2.1基于自然语言处理的学生提问智能解答．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
3.2.2基于计算机视觉的课堂行为分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
3.2.3智能助教与教师教学辅助工具．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
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