南京2025年江苏南京大学智能科学与技术学院专用先进技术准聘长聘教师岗位招聘笔试历年参考题库附带答案详解

[南京]2025年江苏南京大学智能科学与技术学院专用先进技术准聘长聘教师岗位招聘笔试历年参考题库附带答案详解一、选择题从给出的选项中选择正确答案（共50题）1、人工智能技术在现代教育中发挥着越来越重要的作用，通过智能算法对学生学习行为进行分析，可以实现个性化教学。这种基于大数据分析的学习行为识别主要体现了人工智能的哪个技术领域？A.机器学习B.计算机视觉C.自然语言处理D.机器人技术2、在智能科学领域，神经网络算法模拟人脑神经元的工作机制，通过多层网络结构处理复杂信息。当神经网络层数达到一定深度时，这种技术被称为：A.浅层学习B.深度学习C.强化学习D.监督学习3、在人工智能技术发展过程中，机器学习算法的分类方法多种多样。按照学习方式的不同，可以将机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。其中，监督学习需要使用带有标签的训练数据进行模型训练，而无监督学习则处理没有标签的数据。下列哪项技术最典型地体现了监督学习的特点？A.聚类分析B.主成分分析C.图像分类D.关联规则挖掘4、智能科学与技术领域中，神经网络是模拟人脑神经元工作原理的重要模型。多层神经网络能够处理复杂的非线性问题，但同时也面临梯度消失等训练难题。下列关于神经网络的说法中，哪一项是正确的？A.单层感知器可以解决异或问题B.激活函数主要用于防止梯度消失C.反向传播算法基于链式法则计算梯度D.网络层数越多训练效果一定越好5、人工智能技术在教育领域的应用日益广泛，下列哪项不属于人工智能在智能教育系统中的主要功能？A.个性化学习路径推荐B.智能作业批改与反馈C.传统纸质教材印刷D.学习行为分析预测6、在智能科学与技术领域，机器学习算法按照学习方式可分为监督学习、无监督学习和强化学习。其中监督学习最显著的特点是：A.无需任何训练数据B.训练数据包含输入和期望输出标签C.仅能处理图像识别任务D.完全不需要人工干预7、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，以下哪项不属于人工智能在教育领域的主要应用方向？A.个性化学习路径推荐B.智能作业批改与反馈C.传统纸质教材印刷D.学习行为分析预测8、在智能科学与技术领域，机器学习算法的分类中，以下哪种学习方式需要提供标记的训练数据？A.无监督学习B.监督学习C.强化学习D.深度学习9、某智能系统在处理复杂数据时，需要对多个传感器采集的信息进行融合分析。若系统采用加权平均算法进行数据融合，其中传感器A的权重为0.3，传感器B的权重为0.5，传感器C的权重未知，且所有传感器权重之和为1，则传感器C的权重应为：A.0.1B.0.2C.0.3D.0.410、在人工智能算法优化过程中，某研究团队发现当学习率参数设置为0.01时，模型收敛速度较慢；当学习率设置为0.1时，模型出现震荡现象；当学习率设置为0.05时，模型能够稳定收敛且效果良好。这说明学习率参数的选择体现了：A.统一性原则B.适配性原则C.单一性原则D.固定性原则11、人工智能技术在教育领域的应用日益广泛，以下哪项不属于人工智能在教育中的典型应用场景？A.智能作业批改系统B.个性化学习路径推荐C.学生情绪状态实时监测D.在线课程视频自动剪辑12、在智能科学与技术领域，机器学习算法的泛化能力是指算法能够对未见过的数据做出准确预测的能力。以下哪项措施最有利于提高模型的泛化能力？A.增加训练数据的样本数量B.提高模型的复杂度和参数数量C.减少训练轮次避免过拟合D.仅使用高质量的训练数据13、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，下列哪项不属于人工智能在教育领域的典型应用场景？A.智能作业批改系统B.个性化学习推荐系统C.虚拟现实教学环境D.传统黑板板书14、在智能科学技术研究中，机器学习算法的分类主要包括监督学习、无监督学习和强化学习，其中监督学习的核心特征是？A.通过试错获得奖励信号B.从标注数据中学习映射关系C.自主发现数据内在结构D.实时与环境交互学习15、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，以下哪项不属于人工智能在教育领域的典型应用场景？A.智能作业批改系统B.个性化学习推荐算法C.虚拟现实教学环境D.传统板书教学模式16、在智能科学领域，机器学习算法的三个主要类型是？A.监督学习、无监督学习、强化学习B.数据挖掘、模式识别、统计分析C.深度学习、神经网络、决策树D.特征提取、模型训练、结果预测17、在人工智能领域，深度学习模型中的"过拟合"现象是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的情况。以下哪种方法最不能有效防止过拟合现象的发生？A.增加训练数据量B.使用Dropout技术C.增加网络层数和神经元数量D.采用正则化方法18、在智能科学与技术领域，以下关于机器学习算法的描述，哪项是正确的？A.监督学习不需要标注数据进行训练B.无监督学习可以自动发现数据的内在结构和模式C.强化学习通过监督信号直接指导模型学习D.所有机器学习算法都需要大量标注数据19、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，以下哪项不属于人工智能在教育领域的典型应用场景？A.智能作业批改系统B.个性化学习路径推荐C.传统的纸质考试监考D.智能语音识别辅助教学20、在智能科学与技术领域，机器学习算法的性能评估是关键环节。以下哪种方法最适合用于评估模型的泛化能力？A.留出法B.交叉验证法C.自助法D.训练集验证法21、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，下列哪项不属于人工智能在教育领域的典型应用场景？A.智能作业批改系统B.个性化学习路径推荐C.传统板书教学模式D.智能考试监考系统22、在智能科学技术研究中，机器学习算法的核心要素包括数据、模型和下列哪项？A.硬件设备B.计算资源C.算法优化D.训练过程23、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，下列哪项不属于人工智能在教育领域的典型应用场景？A.智能作业批改系统B.个性化学习路径推荐C.虚拟现实教学环境D.传统板书教学模式24、在智能科学与技术专业建设中，以下哪项最能体现跨学科融合的特色？A.仅开设计算机编程课程B.结合数学、计算机、认知科学等多领域知识C.专注单一理论研究D.只重视实践操作技能25、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，以下哪种技术最能体现个性化学习的特点？A.虚拟现实教学环境B.智能学习推荐系统C.在线视频直播课程D.电子白板互动教学26、在智能科学与技术领域，机器学习算法的训练过程中，过拟合现象主要表现为：A.模型在训练数据上表现差，在测试数据上表现好B.模型在训练数据和测试数据上都表现差C.模型在训练数据上表现好，在测试数据上表现差D.模型在训练数据和测试数据上都表现好27、某高校智能科学与技术学院计划引进一批高端人才，需要对候选人的学术水平、创新能力、教学能力等进行综合评估。在评估过程中，既要考虑候选人的科研成果数量，也要重视质量，同时还要兼顾其教学潜力和社会服务贡献。这种评估方式体现了现代人才评价体系的什么特点？A.单一化评价B.综合性评价C.定量化评价D.经验化评价28、人工智能技术在教育领域的应用日益广泛，智能教学系统能够根据学生的学习情况自动调整教学内容和进度，这种个性化教学模式主要体现了人工智能的哪种核心能力？A.数据存储能力B.模式识别能力C.自主学习能力D.逻辑推理能力29、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，以下哪项不属于人工智能在教育领域的主要应用方向？A.个性化学习推荐系统B.智能作业批改与评估C.传统课堂教学管理D.学习行为分析预测30、在智能科学与技术领域，机器学习算法的核心特征是通过什么方式实现智能决策？A.预设固定规则执行B.统计分析历史数据C.人工编写决策程序D.硬编码逻辑判断31、人工智能技术在教育领域的应用日益广泛，下列哪项不属于人工智能在教育中的典型应用场景？A.智能教学系统个性化推荐学习内容B.机器学习算法分析学生学习行为数据C.虚拟现实技术还原历史事件场景D.自然语言处理技术实现智能答疑辅导32、在智能科学与技术领域，深度学习算法的核心特征是？A.需要大量人工规则编程B.基于浅层神经网络结构C.通过多层次特征学习自动提取抽象特征D.主要依赖传统统计分析方法33、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，以下哪项不属于人工智能在教育领域的典型应用场景？A.智能作业批改系统B.个性化学习推荐算法C.虚拟现实教学环境D.传统黑板板书34、在智能科学技术研究中，机器学习算法的核心要素不包括以下哪项？A.模型B.策略C.算法D.数据库管理系统35、在人工智能领域，深度学习模型的训练过程中，以下哪种技术主要用于防止模型过拟合？A.增加网络层数B.批量归一化C.Dropout技术D.提高学习率36、智能科学与技术中，以下哪种算法最适合处理具有明显时间序列特征的数据？A.支持向量机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.决策树37、在人工智能技术快速发展背景下，高校传统教学模式面临着新的挑战和机遇。智能教学系统能够根据学生的学习行为数据进行个性化推荐，这种基于大数据分析的教学方式体现了现代教育技术的深度融合。请问这种教学模式主要体现了教育信息化的哪个特征？A.数字化资源建设B.个性化学习服务C.网络化教学管理D.标准化课程体系38、随着智能科学技术的不断进步，高校在人才培养方面需要适应新技术发展趋势。传统的知识传授模式正在向能力培养模式转变，更加注重学生的创新思维和实践能力。这种教育理念的转变反映了高等教育改革的何种趋势？A.知识体系固化化B.培养目标能力化C.教学内容陈旧化D.评价方式单一化39、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，下列哪项不属于人工智能在教育领域的典型应用场景？A.智能作业批改系统B.个性化学习路径推荐C.传统黑板板书教学D.智能语音识别互动40、在智能科学技术领域，机器学习算法的分类中，以下哪种学习方式需要在训练过程中提供标签数据？A.无监督学习B.监督学习C.强化学习D.深度学习41、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，以下哪项技术最能体现智能化个性化学习的特点？A.在线直播教学系统B.智能学习路径推荐系统C.电子白板教学设备D.传统多媒体课件42、在智能科学领域，机器学习算法的监督学习与无监督学习的主要区别在于：A.数据处理速度的不同B.是否需要标注的训练数据C.算法复杂程度的差异D.计算资源需求的多少43、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，下列哪项不属于人工智能在教育领域的典型应用场景？A.智能作业批改系统B.个性化学习推荐引擎C.虚拟现实实验教学D.传统黑板板书44、在智能科学与技术领域，机器学习算法的分类中，下列哪种学习方式需要使用带有标签的训练数据？A.无监督学习B.监督学习C.强化学习D.半监督学习45、人工智能技术在现代教育中的应用日益广泛，下列哪项不属于人工智能在教育领域的主要应用方向？A.个性化学习路径推荐B.智能作业批改与反馈C.传统黑板教学优化D.学习行为分析预测46、在智能科学与技术领域，机器学习算法按照学习方式可分为多种类型，其中最具代表性的分类是？A.监督学习、无监督学习、强化学习B.深度学习、浅层学习、混合学习C.在线学习、离线学习、实时学习D.符号学习、连接学习、遗传学习47、人工智能技术在教育领域的应用日益广泛，下列哪项不属于人工智能在智能教学系统中的主要功能？A.个性化学习路径推荐B.智能作业批改与反馈C.传统纸质教材印刷D.学习行为分析预测48、在智能科学与技术领域，机器学习算法的分类中，下列哪种学习方式需要标注的训练数据集？A.无监督学习B.监督学习C.强化学习D.深度学习49、人工智能技术在教育领域的应用日益广泛，以下哪项不属于人工智能在教育中的典型应用场景？A.智能作业批改系统B.个性化学习推荐算法C.传统黑板教学模式D.智能语音识别评测50、在数据科学与大数据技术处理中，以下哪个概念描述了数据质量的基本特征？A.可视化展示B.准确性、完整性、一致性C.数据库存储D.网络传输速度

参考答案及解析1.【参考答案】A【解析】机器学习是人工智能的核心技术之一，通过算法让计算机从数据中学习规律和模式。题目中提到的"通过智能算法对学生学习行为进行分析"正是机器学习的应用场景，通过对大量学习数据的分析，识别学生的学习特点和规律，实现个性化教学。2.【参考答案】B【解析】深度学习是机器学习的一个重要分支，其特点是网络结构具有多个隐藏层，能够学习数据的深层特征表示。当神经网络的层数较多、结构较深时，就构成了深度神经网络，这是当前人工智能领域的核心技术之一。3.【参考答案】C【解析】监督学习是指使用已知输入和输出的训练数据来训练模型，使其能够对新的未知数据进行预测。图像分类需要使用标注好的图片数据（如标记为"猫"、"狗"等）来训练模型，属于典型的监督学习应用。而聚类分析、主成分分析和关联规则挖掘都不需要预先标注的训练数据，属于无监督学习范畴。4.【参考答案】C【解析】反向传播算法是神经网络训练的核心算法，通过链式法则从输出层向输入层逐层计算各参数的梯度。单层感知器无法解决线性不可分的异或问题；激活函数的主要作用是引入非线性因素，而非防止梯度消失；网络层数过多可能导致梯度消失和过拟合问题，并非层数越多效果越好。5.【参考答案】C【解析】人工智能在智能教育系统中主要承担智能化、自动化功能。个性化学习路径推荐能够根据学生学习情况定制专属方案；智能作业批改与反馈提高教学效率；学习行为分析预测有助于精准把握学习状态。传统纸质教材印刷属于传统教育模式，未体现人工智能技术特征，因此答案为C。6.【参考答案】B【解析】监督学习是机器学习的重要分支，其核心特征是训练数据集同时包含输入特征和对应的正确标签或目标值。通过已知的输入输出对，算法学习映射关系，实现对新数据的预测。无监督学习没有标签数据，强化学习通过环境反馈学习最优策略。监督学习广泛应用于分类和回归任务，如语音识别、图像分类等。7.【参考答案】C【解析】人工智能在教育领域的应用主要包括个性化学习路径推荐、智能作业批改与反馈、学习行为分析预测等智能化服务。传统纸质教材印刷属于传统出版行业范畴，未涉及人工智能技术应用。8.【参考答案】B【解析】监督学习需要提供带有标签的训练数据集，通过输入输出对进行模型训练。无监督学习无需标记数据，强化学习通过环境反馈学习，深度学习是基于神经网络的技术，不特指是否需要标记数据。9.【参考答案】B【解析】根据加权平均算法的基本原理，所有权重之和必须等于1。已知传感器A权重为0.3，传感器B权重为0.5，设传感器C权重为x，则有：0.3+0.5+x=1，解得x=0.2。因此传感器C的权重为0.2。10.【参考答案】B【解析】学习率参数的选择需要根据具体模型和数据特点进行调整，0.05的学习率在该场景下表现最佳，体现了参数设置需要与具体应用场景相适配的特点。适配性原则强调在算法优化中需要根据实际情况选择最合适的参数配置，而非采用固定统一的设置。11.【参考答案】C【解析】人工智能在教育领域的应用主要包括智能作业批改、个性化学习推荐、学习行为分析等。A项智能作业批改系统能够自动批改客观题和部分主观题；B项个性化学习路径推荐基于学习者数据提供定制化学习方案；D项在线课程视频自动剪辑属于AI内容处理范畴。而学生情绪状态实时监测虽然技术上可能实现，但涉及隐私保护和伦理问题，不属于教育AI的典型应用场景。12.【参考答案】A【解析】泛化能力是机器学习模型的核心指标。A项增加训练数据样本数量能够帮助模型学习到数据的真实分布规律，有效提高泛化能力，这是最根本的解决方法。B项过度提高模型复杂度容易导致过拟合。C项减少训练轮次可能使模型欠拟合。D项仅使用高质量数据虽然重要，但数据量不足仍会影响泛化效果。因此增加训练数据是最有效的泛化能力提升方法。13.【参考答案】D【解析】人工智能在教育领域的应用主要包括智能作业批改系统，能够自动识别和评估学生作业；个性化学习推荐系统，根据学生学习情况提供定制化学习内容；虚拟现实教学环境，创造沉浸式学习体验。而传统黑板板书属于传统的教学方式，不涉及人工智能技术，因此答案选D。14.【参考答案】B【解析】监督学习需要使用带有标签的训练数据集，通过输入和输出的对应关系学习映射函数，如分类和回归任务。强化学习通过试错获得奖励信号进行学习，无监督学习自主发现数据内在结构和模式，两者都与环境交互方式不同。因此监督学习的核心特征是从标注数据中学习映射关系，答案选B。15.【参考答案】D【解析】传统板书教学模式属于传统教学方式，不涉及人工智能技术。智能作业批改系统运用自然语言处理技术自动评判学生作业；个性化学习推荐算法基于学生学习数据提供定制化学习内容；虚拟现实教学环境结合AI技术创造沉浸式学习体验，三者均体现人工智能在教育中的创新应用。16.【参考答案】A【解析】机器学习根据学习方式分为三大类：监督学习需要标注数据进行训练；无监督学习从无标签数据中发现模式；强化学习通过环境反馈优化决策策略。其他选项虽与机器学习相关，但不属于基本分类范畴。17.【参考答案】C【解析】过拟合是指模型对训练数据学习过度，导致泛化能力下降。增加训练数据量可以通过提供更多样化的样本降低过拟合风险；Dropout技术随机丢弃部分神经元，增强模型鲁棒性；正则化通过约束模型复杂度防止过度拟合。而增加网络层数和神经元数量会提高模型复杂度，反而更容易产生过拟合现象。18.【参考答案】B【解析】监督学习需要标注数据进行训练，通过输入输出对学习映射关系；无监督学习处理未标注数据，能够自动发现数据的聚类、分布等内在结构；强化学习通过环境反馈的奖励信号进行学习，而非直接的监督信号；并非所有算法都需要标注数据，如聚类、降维等无监督算法。19.【参考答案】C【解析】人工智能在教育领域的应用主要包括智能作业批改、个性化学习推荐、智能语音识别、自适应学习系统等。传统的纸质考试监考属于传统教育模式，未涉及人工智能技术应用。20.【参考答案】B【解析】交叉验证法通过将数据集分成多个子集，轮流使用不同子集作为验证集，能够更全面地评估模型性能，有效避免过拟合问题，是评估模型泛化能力的最优方法。其他方法都存在一定的局限性。21.【参考答案】C【解析】人工智能在教育领域的应用主要包括智能作业批改、个性化学习推荐、智能监考等。传统板书教学属于传统教学方式，未涉及人工智能技术应用。22.【参考答案】D【解析】机器学习的三个核心要素是：数据（训练样本）、模型（算法架构）和训练过程（参数优化）。训练过程通过反向传播等方式优化模型参数，使模型能够从数据中学习规律。23.【参考答案】D【解析】智能作业批改系统、个性化学习路径推荐、虚拟现实教学环境都是人工智能技术在教育中的典型应用，而传统板书教学模式属于传统教学方式，未涉及人工智能技术，故答案为D。24.【参考答案】B【解析】智能科学与技术是典型的交叉学科，需要融合数学基础、计算机技术、认知科学、神经科学等多个领域的理论知识，形成完整的知识体系，单一课程设置或只重视某一方面都不能体现该专业的跨学科特色，故答案为B。25.【参考答案】B【解析】智能学习推荐系统能够根据学生的学习行为、知识掌握程度、学习偏好等数据，为每个学生提供个性化的学习内容和路径。这种技术体现了因材施教的教育理念，通过算法分析实现精准的个性化推荐，是人工智能在教育领域个性化学习的核心应用。26.【参考答案】C【解析】过拟合是指机器学习模型在训练过程中过度学习训练数据的特征，导致模型对训练数据拟合过度，虽然在训练集上准确率很高，但在新数据（测试集）上泛化能力差，预测效果不佳。这是机器学习中需要重点解决的技术问题。27.【参考答案】B【解析】题目描述的评估方式涉及学术水平、创新能力、教学能力等多个维度，体现了对人才的全方位考量。单一化评价只注重某一方面，定量化评价过分依赖数据指标，经验化评价主要凭主观判断。综合性评价强调多角度、多层次、多维度的立体评价，符合现代人才评价的发展趋势。28.【参考答案】B【解析】智能教学系统通过分析学生的学习数据，识别出学生的学习特点、知识掌握情况、学习困难点等规律性信息，然后据此调整教学策略。这正是模式识别的体现，即从大量数据中发现规律和特征。数据存储只是基础功能，自主学习是机器自我完善的过程，逻辑推理是基于规则的推导，都不如模式识别更能体现个性化教学的核心机制。29.【参考答案】C【解析】人工智能在教育领域的应用主要包括个性化学习推荐系统、智能作业批改与评估、学习行为分析预测等。传统课堂教学管理主要依靠人工方式进行，不属于AI技术的核心应用方向。AI技术更侧重于通过数据挖掘和智能算法实现教育过程的智能化和个性化。30.【参考答案】B【解析】机器学习算法的核心是通过统计分析历史数据来发现规律，从而实现智能决策。与传统的预设规则和硬编码方式不同，机器学习能够从大量数据中自动学习模式和特征，建立预测模型。这种方式使得系统能够在新数据到来时做出准确的判断和预测。31.【参考答案】C【解析】人工智能在教育领域的应用主要包括：智能教学系统基于学习者特征推荐个性化内容，机器学习分析学习行为优化教学策略，自然语言处理提供智能答疑服务等。虚拟现实技术虽然能创造沉浸式学习体验，但属于虚拟现实技术范畴，不直接属于人工智能核心技术应用，因此答案为C。32.【参考答案】C【解析】深度学习是机器学习的重要分支，其核心在于构建深层神经网络，通过多层次的非线性变换自动学习数据的抽象特征表示，避免了人工设计特征的局限性。与传统机器学习相比，深度学习能够从原始数据中自动挖掘复杂模式，因此答案为C。33.【参考答案】D【解析】传统黑板板书属于传统的教学工具，不涉及人工智能技术。智能作业批改系统运用自然语言处理技术自动评估学生作业；个性化学习推荐算法基于大数据分析学生学习特点提供定制化内容；虚拟现实教学环境结合AI技术创造沉浸式学习体验，这三项都是人工智能在教育中的创新应用。34.【参考答案】D【解析】机器学习的三要素是模型、策略和算法。模型指所要学习的预测函数；策略指选择最优模型的准则；算法指从假设空间中选择最优模型的具体计算方法。数据库管理系统虽然重要，但属于数据存储管理工具，不是机器学习算法的核心理论要素。35.【参考答案】C【解析】Dropout技术是在神经网络训练过程中随机将部分神经元输出设置为0，从而减少神经元之间的复杂共适应关系，有效防止模型过拟合。增加网络层数可能加剧过拟合，批量归一化主要用于加速训练，提高学习率也不利于防止过拟合。36.【参考答案】C【解析】循环神经网络（RNN）具有记忆功能，能够处理前后时间步之间的依赖关系，特别适合处理时间序列数据。支持向量机适用于分类回归，卷积神经网络擅长处理图像等网格数据，决策树适合处理结构化数据，但都不具备处理时序依赖的能力。37.【参考答案】B【解析】题干中提到的"根据学生的学习行为数据进行个性化推荐"明确指向了个性化学习服务这一特征。教育信息化的核心在于利用信息技术手段满足不同学习者的个性化需求，通过大数据分析实现精准教学，这正是个性化学习服务的体现。38.【参考答案】B【解析】题干中"从知识传授向能力培养转变"直接体现了培养目标能力化的趋势。现代高等教育更加注重培养学生的综合能力，包括创新思维、实践能力等，而非单纯的知识积累，这代表了高等教育改革的重要方向。39.【参考答案】C【解析】人工智能在教育领域主要体现在智能化、个性化和自动化方面。智能作业批改系统能够自动评判学生作业；个性化学习路径推荐根据学生学习情况定制学习方案；智能语音识别互动实现人机对话教学。传统黑板板书教学属于传统教学方式，未涉及人工智能技术，故选C。40.【参考答案】B【解析】机器学习按训练方式可分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习需要输入带标签的训练数据，通过已知输入输出对来学习映射关系；无监督学习处理无标签数据；强化学习通过环境反馈学习。深度学习是实现方法，不特指标签要求，故选B。41.【参考答案】B【解析】智能学习路径推荐系统能够根据学习者的学习能力、知识水平和学习偏好，通过算法分析为每个学生定制个性化的学习方案，实现因材施教。而在线直播、电子白板、多媒体课件等主要是教学手段的数字