只用题目ID建模，忽略了题目本身的丰富语义现有方法依赖特定场景，不同数据集上的泛化能力不足现有框架在学习交互记录稀少时，推荐不稳定GenAL自适应学习生成AgentGlobal Thinking Agent更新学习者知识状态，根据学习者的历史学习记录反映推荐结果Local Teaching Agent利用已有教育知识推荐项目用大模型的语义理解能力，从文本内容提取相关信息，在真实数据集上评估。

现有问题：慕课资源的普及需要高级课程推荐系统，现有系统难以提供可解释性推荐KnowPath是一种面向慕课的新型阅读系统，能够生成可解释的有效推荐。利用LLM构建知识图谱，捕捉实体之间的复杂关系，用强化学习与学习者的偏好对齐。