本研究探讨了AI驱动的个性化学习路径推荐系统的设计与应用。现代教育中，个性化学习已成为提升学习效果和学生满意度的关键因素。随着人工智能技术，尤其是大模型、机器学习和深度学习算法的发展，个性化学习路径推荐系统能够根据学生的学习行为、成绩和个人兴趣数据，自动生成最适合其学习进度的学习路径。本研究构建了一个基于数字孪生技术的学习者模型，结合多种现代AI技术，如GPT-3.5及其后续版本的语言模型和深度学习算法，实现个性化推荐。结果表明，该系统在提升学习效果、用户满意度，以及系统响应时间和资源消耗方面表现优异，但仍面临数据隐私、安全性和模型可解释性等挑战，未来需继续优化算法，提升系统的可解释性和多模态数据融合能力。 <<