一种AI辅助教学助手系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能与教育技术融合领域，尤其涉及一种AI辅助教学助手系统，包括前端交互界面模块、后端智能处理模块、教学知识库模块、开源项目检索模块、知识图谱构建模块；前端交互界面模块通过标准化API接口与后端智能处理模块进行数据交互，后端智能处理模块调用教学知识库模块的向量化数据和知识图谱数据，驱动开源项目检索模块执行多平台项目爬取与教学适配度排序，并将解析后的开源项目与教学知识点关联后生成教学文档；知识图谱构建模块动态更新教学知识库模块中的实体关系，并通过GraphRAG技术进行知识点层级化检索。本发明专利技术通过GraphRAG构建知识图谱、检索开源项目并生成教学内容，实现了代码与理论关联、自动化出题及教学资料多模态输出。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能与教育技术融合领域，尤其涉及一种ai辅助教学助手系统。

技术介绍

1、随着深度学习与大模型技术的快速发展，开源项目已成为技术传播与学习的重要载体，但如何将复杂的代码实现与理论知识体系有效衔接，成为教学与科研实践中的关键挑战。现有技术中，虽已出现基于知识图谱的信息检索技术及大模型代码生成工具，但在教育领域的应用主要停留在理论知识问答层面，缺乏对开源项目代码的结构化解析与教学目标的深度整合。例如，传统教学模式中，代码实践环节往往依赖教师手动编写注释与练习题，效率低下且难以覆盖深度学习模型中隐含的数学原理与架构设计逻辑；同时，开源社区的项目虽丰富，但缺乏针对教学场景的适配度评估机制，导致学习者难以快速定位符合自身知识水平的实践资源。

2、现有技术的主要不足体现在：一方面，深度学习框架的高度封装性使得代码背后的理论逻辑难以被直观理解，而现有工具缺乏将代码功能块与教学知识点动态关联的能力；另一方面，开源论文的代码复现过程通常需要研究者自行整合理论推导与工程实现，缺乏自动化的辅助工具链，尤其在跨学科知识关联、代码片段与理论公式的映射解本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种AI辅助教学助手系统，其特征在于：包括前端交互界面模块、后端智能处理模块、教学知识库模块、开源项目检索模块、知识图谱构建模块；所述前端交互界面模块通过标准化API接口与后端智能处理模块进行数据交互，接收用户输入的知识点请求并展示生成的教学内容；所述后端智能处理模块调用教学知识库模块的向量化数据和知识图谱数据，驱动开源项目检索模块执行多平台项目爬取与教学适配度排序，并将解析后的开源项目与教学知识点关联后生成教学文档；所述知识图谱构建模块动态更新教学知识库模块中的实体关系，并通过GraphRAG技术进行知识点层级化检索。

2.根据权利要求1所述的一种AI辅助教学助手系统，...

【技术特征摘要】

1.一种ai辅助教学助手系统，其特征在于：包括前端交互界面模块、后端智能处理模块、教学知识库模块、开源项目检索模块、知识图谱构建模块；所述前端交互界面模块通过标准化api接口与后端智能处理模块进行数据交互，接收用户输入的知识点请求并展示生成的教学内容；所述后端智能处理模块调用教学知识库模块的向量化数据和知识图谱数据，驱动开源项目检索模块执行多平台项目爬取与教学适配度排序，并将解析后的开源项目与教学知识点关联后生成教学文档；所述知识图谱构建模块动态更新教学知识库模块中的实体关系，并通过graphrag技术进行知识点层级化检索。

2.根据权利要求1所述的一种ai辅助教学助手系统，其特征在于：所述前端交互界面模块基于gradio框架构建；所述前端交互界面模块包括用户输入区、教学内容展示区、功能选择按钮组以及ipython notebook下载接口；用户通过用户输入区提交知识点需求，所述教学内容展示区实时呈现生成的教学资料、代码注释及练习题，所述功能选择按钮组支持用户切换教学模式，所述下载接口实现ipynb文件的导出。

3.根据权利要求2所述的一种ai辅助教学助手系统，其特征在于：所述后端智能处理模块包括agent工作流引擎、模型调用管理单元、数据处理与调度模块；所述agent工作流引擎协调各功能模块的执行流程；所述模型调用管理单元对接本地部署的ollama模型、githubcopilot及其他外部api；所述数据处理与调度模块处理输入输出数据的格式转换、token管理及任务分发。

4.根据权利要求3所述的一种ai辅助教学助手系统，其特征在于：所述教学知识库模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：张学彬，赵宏扬，陈诚，徐一威，
申请(专利权)人：张学彬，
类型：发明
国别省市：