1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和移动互联网的普及，传统的教学模式已经难以满足学生个性化、便捷化的学习需求，尤其是在电子信息类专业课程学习过程中，学生常常面临课程内容抽象、知识点繁多、学习时间碎片化等问题。
为了提升学习效率和教学质量，将智能答疑系统引入教育领域成为一种趋势。
本课题旨在研究和开发一个基于微信的电子信息类专业课程智能答疑助教系统，以期为学生提供一个随时随地解决学习疑问的平台，并为教师减轻答疑负担、提升教学效率提供助力。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人工智能技术的快速发展，智能答疑系统在教育领域得到了广泛关注和应用。
国内外学者在智能答疑系统的理论研究和实践应用方面取得了一系列成果，主要集中在知识库构建、自然语言处理、问答匹配算法等方面。
国内研究现状：国内在智能答疑系统的研究起步相对较晚，但发展迅速，已涌现出一批优秀的智能答疑系统，如“学习通”、“雨课堂”、“超星学习通”等，这些平台大多集成了智能答疑功能，能够为学生提供一定的学习辅助。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要研究内容包括：1.电子信息类专业课程知识库构建：针对电子信息类专业课程的特点，收集整理课程相关资料，构建结构化的知识库，包括基本概念、理论知识、实验操作等方面的内容，并对知识进行分类和标签化，以便于后续的检索和匹配。
2.自然语言处理技术应用：利用自然语言处理技术对学生提出的问题进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，理解问题的语义信息，将其转化为系统能够理解的形式。
3.智能问答匹配算法设计与实现：研究和设计基于深度学习的问答匹配算法，根据学生问题的语义信息，从知识库中检索出与问题最相关的答案，提高答案的准确性和效率。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论研究和实践应用相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：1.需求分析阶段：对电子信息类专业课程教学现状和学生学习需求进行调研分析，确定系统的功能需求、性能需求和用户需求，为系统的设计和开发提供依据。
2.系统设计阶段：根据需求分析的结果，设计系统的整体架构、数据库结构、主要模块功能以及交互流程，并选择合适的技术路线和开发工具。
3.系统开发阶段：根据系统设计方案，进行代码编写和模块测试，实现系统的各项功能，并进行系统集成和调试，确保系统能够正常运行。
5. 研究的创新点
本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：1.基于微信平台的便捷学习体验：将智能答疑系统与微信平台相结合，充分利用微信的便捷性和普及性，为学生提供随时随地的学习和答疑服务，打破传统学习方式的时间和空间限制，提升学生的学习兴趣和效率。
2.电子信息类专业课程知识库的构建：针对电子信息类专业课程的特点，构建结构化的专业知识库，并对知识进行分类和标签化，以便于系统快速准确地检索到相关答案，提高答疑的精准性和效率。
3.深度学习问答匹配算法的应用：将深度学习技术应用于问答匹配算法的设计，能够更好地理解学生问题的语义信息，提高答案的匹配精度，为学生提供更加个性化和精准化的答疑服务。
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. 陈乐,李俊,张玲,等.面向混合式教学的课程智能助教系统设计与实现[J].软件工程,2022,25(06):34-38.
2. 张迪,王宏伟.基于微信小程序的高校辅导员移动办公平台设计与实现[J].电脑知识与技术,2021,17(20):112-114 117.
3. 王晓,张玉芳.基于知识图谱的智能问答系统研究综述[J].计算机科学,2021,48(S1):382-388.
