1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着互联网技术的迅猛发展和教育信息化的不断推进，在线教育平台和课程教学网站得到了广泛应用。
然而，传统的在线答疑方式，如论坛、邮件等，存在着效率低下、信息冗杂、无法满足个性化需求等问题，难以满足学生日益增长的学习需求。
为了解决上述问题，基于课程教学网站的智能答疑系统应运而生。
2. 本选题国内外研究状况综述
智能答疑系统作为人工智能技术与教育领域深度融合的产物，近年来受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题研究内容主要包括：
1.需求分析：对课程教学网站的智能答疑系统进行需求分析，明确系统功能、性能、安全等方面的要求。
2.系统设计：设计系统的总体架构、功能模块、数据库结构等，并确定关键技术方案。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、需求分析法、系统设计法、实验法、测试法等方法，并按照以下步骤逐步开展：
1.文献研究阶段：收集、阅读和分析国内外智能答疑系统、自然语言处理、机器学习等方面的相关文献，了解相关技术发展现状和趋势，为系统设计和实现提供理论依据。
2.需求分析阶段：通过问卷调查、访谈等方式，收集和分析学生和教师对在线答疑系统的需求，明确系统的功能、性能、安全等方面的要求，形成详细的需求规格说明书。
3.系统设计阶段：根据需求分析结果，设计系统的总体架构、功能模块、数据库结构等，并确定关键技术方案。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.深度融合自然语言处理技术：本研究将深度学习等自然语言处理技术应用于智能答疑系统中，提高系统对自然语言的理解能力，从而更准确地识别学生意图，提供更精准的答案。
2.构建课程知识图谱：针对课程教学网站的特点，本研究将构建课程知识图谱，并将知识图谱融入到问答匹配和答案生成过程中，以提高答案的准确性和完整性。
3.个性化答疑推荐：本研究将根据学生的学习历史、提问记录等信息，为学生提供个性化的答疑推荐服务，推荐更符合学生学习需求的答案和学习资源。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]徐 雄，李 琳，黄开枝，等. 基于深度学习的高校学生课堂问题生成研究[J]. 现代教育技术, 2022, 32(11): 94-100.
[2]李永森，黄 婷，陈 冲，等. “互联网 教育”背景下高校在线答疑行为模式研究[J]. 中国教育信息化, 2020(10): 67-71.
[3]刘 振，刘 佳，李 岩，等. 基于深度学习的智能问答系统研究综述[J]. 计算机科学, 2020, 47(6): 1-8.
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