定级评审中 创新训练 520计算机科学技术 数字教育未定级

本研究项目致力于开发一款创新的IDE集成实时编程调试反馈学习系统，专为《数据结构与算法导论》课程设计。该系统将深度融合大模型人工智能技术，旨在为学生提供一个全面的编程学习支持平台。项目的关键研究内容包括： 1. IDE插件设计与开发：基于VS Code等主流编程IDE的API和插件架构，设计并实现一个功能丰富的插件。该插件将具备实时代码审查、错误提示、代码优化建议等功能，以辅助学生在编程过程中做出正确的决策。 2. 大模型人工智能接口集成：研究并实现大模型人工智能技术与系统后端的集成方案。通过API调用，系统将能够利用人工智能模型的强大处理能力，为学生提供精确的问题解答和调试指导。 3. 渐进式智能编程辅导方法：旨在培养学生的深度思考和问题解决能力。通过智能审题、代码分析、关键点拨、详细指导和指导代码的五步策略，系统引导学生主动参与学习过程，逐步构建对数据结构与算法的理解。 4. 智能错误诊断与调试辅助：分析学生编程中的错误模式，提供针对性的调试建议和解决方案。 该功能将帮助学生理解错误的本质，提升解决问题的能力。 5. 个性化学习路径推荐系统：大模型对学生学习行为和表现进行分析，用于生成个性化的学习建议和资源推荐。根据学生的掌握程度和学习进度，智能推荐最合适的学习内容。 6. 教学数据分析与教师洞察：收集和分析学生的学习数据，包括代码提交、错误模式、学习时间等。这些数据将为教师提供宝贵的洞察，帮助他们调整教学策略，重点讲解学生的易错点和难点。 7. 教学模式探索与总结：通过在实际教学环境中的应用实践，探索系统在不同教学场景下的应用效果，总结有效的教学模式，并形成一套系统的集成应用指南。