跨学科教学框架的通用性设计
项目的模块化架构使其能快速适配不同学科领域，当前已验证可扩展至数学推导和数据分析教学。关键实现在于教学引擎与领域知识的解耦设计：通过替换知识图谱和验证逻辑，即可构建新学科的教学逻辑。例如在数学模式中，系统会将几何证明分解为推理步骤进行验证；在数据分析场景下，则着重检查数据处理流程的合理性。这种扩展性使项目具备成为通用智能教学平台的潜力。根据项目路线图，下一阶段将支持自然语言处理领域的教学扩展。
- 适配组件：包括领域知识库、验证规则集、评估指标
- 案例验证：已成功实现Pandas数据处理教学迁移
- 扩展接口：提供SDK用于第三方学科内容接入
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCoding-Tutor: ein intelligenter Lehrassistent, der eine personalisierte Programmieranleitung bietetDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 多学科扩展性使Coding-Tutor超越编程教学的应用范畴
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