摘 要：本文围绕人工智能的教学资源智能推送议题进行了相关探讨，概述了目前教学资源推送技术的状况，论述了人工智能在教学资源推送中的技术体现以及教学资源推送服务模式的构建，供相关人士参考。
关键词：人工智能技术；教学资源推送
1、引言
随着互联网技术的普及，信息化和数据化已经成为时代的标签，这些新的信息技术和智能数据技术不断向各行各业渗透，如今已将使很多领域和行业发生了翻天覆地的变化，为社会经济的发展提供了新的技术支撑力量。在教育机构中，教育信息化技术也越来越显现出强大的优势和后劲力量，不仅优化了教学方式，同时也提升了教师的整体素质，为我国教育事业的现代化发展提供了重要的科技引擎作用。本文主要围绕人工智能的教学资源智能推送技术及模式进行了分析和探讨，希望给相关人士带来启发。
2、教学资源推送技术现状
教学资源推送技术是在分析用户需求特点的基础上，根据分析获得的显在或潜藏的信息资源需求，主动且有针对性地将这些教学资源及信息推动各目标用户，帮助用户能够更有效率地直接获得或发掘出有价值的资源信息，为教学质量和教学效率的提升提供更高价值的服务。2016年教育部印发的《教育信息化“十三五”规划》中明确提出了我国未来阶段教育信息化发展的目标任务。这些政策文件为教学资源推送技术的发展和普及提供了良好的土壤环境和有利空间。教学信息化建设项目迅速在各大教育机构普及，而教学资源推送技术及相关服务也有了更多的发挥空间。
3、人工智能在教学资源推送中的技术体现
（一）实现教学资源的个性化定制
借助人工智能技术可以为每一位教师、每一位学生提供更加个性化的服务。比如通过机器对数据信息的分析总结，为教师的备课环节、课堂环节、作业设计环节、作业批改环节、考试出题环节、试卷批改环节、复习计划及复习资料的编制环节提供更多的针对性服务；为学生的预习环节、复习环节、知识点复习环节、疑难点解决环节、备考环节以及学科的个性化提升环节提供更多的个人化服务。通过对客户的数据及反馈信息进行积累和不断的分析，使教学资源推送越来越个性化，越来越高效化，大大提升了教学效率。
（二）实现教学资源的自动优化
在以往的教学过程中，优秀的经验往往因为受到人为因素的限制而难以被有效地保留和延续下去，这些教学资源在很大程度上被浪费掉。借助人工智能技术可以更高效率地对考试或作业题目进行评价，一方面可以对信息进行分解，另一方面也可以将更多学科领域的信息整合。通过人工智能技术挖掘出教学过程中更多的经验和资源，对这些教学信息进行资源的再开发和再利用，形成越来越系统化、越来越精细化的教学资源，避免了人为因素的限制，更好地为用户提供资源服务。
（三）实现教学资源的客观选择
除了对教学资源的自动优化之外，人工智能技术还帮助用户作出更客观的选择。针对越来越多的教学信息，用户在选择时往往需要耗费大量的时间和精力，在海量的教学资源当中选出最适合自己的教学课件或者复习资料是十分困难的。由于人为无法做到将所有教学资源浏览完全，所有用户最终的选择并不客观且最优。通过人工智能技术可以在较短的时间内根据用户输入的相关搜索信息从资源库中找到适合用户需求的相关资源，大大缩小了目标范围，可以帮助用户进行资源的优化选择，使用户能够更便捷地找到最适宜自己的教学资源。
4、教学资源推送服务模式的构建
教学资源推送服务模式的建立是一个系统性工程，主要包括以下三方面：
（一）人工智能分析用户需求
在教学资源推送服务模式中，首先应对用户对资源及信息的不同需求进行分析，根据不同层次和类别的用户来进行合理的区分，从而更好地进行教学资源推送。针对不同的用户特征设置用户角色库，然后明确用户权限。用户通过身份系统登录资源信息平台系统，进行普通区域的教学资源访问。同时对于不同身份或类别的用户再分别赋予不同的资源访问权限，满足不同类别用户的资源信息需求。这样不仅实现了资源的共享，而且也可以避免了专属资源的流失。
（二）教学资源智能优选与匹配
教学资源信息平台不仅可以发布信息同时还可以采集信息，这样在用户每次使用过程中就获取了不同用户的资源信息特征，随着这些用户使用数据信息的积累、分析，逐步缩小教学资源推送的目标范围，以教学资源推送目标群体为核心出发点，一方面对教学资源进行智能优选，另一方面将这些智能优选的教学资源与目标用户进行更有针对性地匹配，更高效地满足用户的需求。
（三）针对教师及学生个性化需求的资源推送
针对教师和学生两大主要用户群体，制定相应的教学资源信息定制及推送功能。通过每一个用户的个人化信息定制环节更为精准地获取用户的资源需求类别，不仅实现了当次用户个性化需求的资源推送，同时也为后续的教学资源智能优选与匹配提供了客观重要的信息，实现了整个教学资源智能推送系统的正向反馈机制，使教学资源智能推送系统能够越来越精准，越来越高效。
5、结语
人工智能的教学资源智能推动系统在教育机构中发挥出越来越重要的作用。在该系统建立过程中，不仅要注重分析用户的显在和潜在需求，同时还要做好教学资源的智能优选与匹配，在此基础上才能更好地实现针对教师以及学生的个性化需求的教学资源推送，为教学质量和教学效率的提升提供强大的助力。
参考文献
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