一、底层技术支撑

大数据平台：搭建大数据平台，用于收集、存储和处理教学过程中产生的海量数据，如学生学习行为数据、教师教学数据、课程资源数据等。利用大数据分析技术，挖掘数据背后的价值，为教学决策提供支持。

人工智能算法库：集成多种人工智能算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，为课程智能体的各项功能提供算法支持。例如，利用自然语言处理算法实现智能答疑和语音交互功能；利用机器学习算法进行学生学习行为预测和成绩评估。

二、平台功能模块设计

学习管理模块：包括学生信息管理、课程管理、学习进度跟踪、学习评估等功能。教师可以实时了解学生的学习情况，调整教学策略；学生可以自主管理学习进度，查看学习成果。

智能辅导模块：提供智能答疑、智能推荐、学习诊断等服务。学生可以随时向智能体提问，智能体能够快速准确地给出答案和解析；根据学生的学习情况，智能体可以推荐适合的学习资源和练习题目；通过学习诊断功能，发现学生的知识薄弱点，并提供针对性的学习建议。

教学管理模块：支持教学计划制定、教学资源分配、教学质量监控等功能。教学管理人员可以通过该模块对教学过程进行全面管理，确保教学工作的顺利进行。

三、系统集成与接口设计

与现有系统集成：课程智能体应与学校现有的教学管理系统、学生管理系统、图书管理系统等进行集成，实现数据的共享和交互。避免信息孤岛的出现，提高教学管理的效率和协同性。

开放接口设计：提供开放的接口，方便与第三方教育平台、企业应用等进行对接。例如，与企业合作开展实践教学时，可以通过接口将企业的实际项目和案例引入课程智能体，实现产教融合。