HarmonyOS 5.0启航：HarmonyOS SDK AI驱动原生智能备课系统原创

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发布于 2025-6-11 17:20

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本文将介绍如何基于HarmonyOS 5.0及其AI能力构建一个智能备课系统，该系统可以自动从文档中提取知识点、构建知识图谱，并生成相关教学资源。

系统概述

该智能备课系统利用HarmonyOS SDK AI的自然语言处理能力，实现以下功能：

文档内容解析与关键词提取
知识点关系发现与知识图谱构建
教学资源自动生成（PPT、习题、摘要）
HarmonyOS原生UI展示

下面是核心功能的Java代码实现（使用HarmonyOS SDK）：

import ohos.ai.nlu.NluClient;
import ohos.ai.nlu.NluRequest;
import ohos.ai.nlu.NluResponse;
import ohos.ai.nlu.ResponseResult;
import ohos.ai.nlu.util.NluError;
import ohos.app.Context;
import ohos.global.resource.ResourceManager;
import ohos.global.resource.RawFileEntry;
import ohos.hiviewdfx.HiLog;
import ohos.hiviewdfx.HiLogLabel;
import ohos.utils.zson.ZSONArray;
import ohos.utils.zson.ZSONObject;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class SmartTeachingAssistant {
    private static final HiLogLabel LABEL = new HiLogLabel(HiLog.LOG_APP, 0x00201, "SmartTeachingAssistant");
    private final Context context;

    public SmartTeachingAssistant(Context context) {
        this.context = context;
    }

    // 从文本中提取关键概念和实体
    public List<String> extractKeyConcepts(String text) {
        List<String> concepts = new ArrayList<>();
        Map<String, Object> paramMap = new HashMap<>();
        paramMap.put("text", text);
        NluRequest request = NluRequest.obtain(paramMap, NluRequest.TASK_KEYWORD);
        request.setTaskId(NluRequest.TASK_KEYWORD);
        
        NluClient client = NluClient.getInstance(context);
        NluResponse response = client.createResponse();
        int ret = client.keyword(request, response);
        
        if (ret == NluError.SUCCESS) {
            ZSONObject result = response.getResponseResult();
            ZSONArray keywords = result.getZSONArray("keywords");
            for (int i = 0; i < keywords.size(); i++) {
                ZSONObject keyword = keywords.getZSONObject(i);
                concepts.add(keyword.getString("keyword"));
                HiLog.info(LABEL, "Extracted keyword: %{public}s", keyword.getString("keyword"));
            }
        }
        return concepts;
    }

    // 自动生成知识图谱数据
    public ZSONObject generateKnowledgeGraph(String title, List<String> concepts) {
        ZSONObject graph = new ZSONObject();
        ZSONArray nodes = new ZSONArray();
        ZSONArray links = new ZSONArray();
        
        // 中心节点（主题）
        ZSONObject centralNode = new ZSONObject();
        centralNode.put("id", title);
        centralNode.put("name", title);
        centralNode.put("value", 20);
        nodes.add(centralNode);
        
        // 概念节点
        for (String concept : concepts) {
            ZSONObject conceptNode = new ZSONObject();
            conceptNode.put("id", concept);
            conceptNode.put("name", concept);
            conceptNode.put("value", 10);
            nodes.add(conceptNode);
            
            // 链接到中心节点
            ZSONObject link = new ZSONObject();
            link.put("source", title);
            link.put("target", concept);
            links.add(link);
        }
        
        graph.put("title", title);
        graph.put("nodes", nodes);
        graph.put("links", links);
        
        return graph;
    }

    // 生成PPT教学资源
    public List<String> generatePresentationSlides(String title, List<String> concepts) {
        List<String> slides = new ArrayList<>();
        
        // 标题页
        slides.add("标题: " + title + "\\n\\n" + getCurrentDate());
        
        // 概述页
        slides.add("概述:\\n" + "本节课将介绍" + title + "的基本概念，包括: \\n• " + 
                  String.join("\\n• ", concepts.subList(0, Math.min(concepts.size(), 5))));
        
        // 每个概念一页
        for (String concept : concepts) {
            slides.add(concept + ":\\n\\n" + generateConceptDescription(concept));
        }
        
        // 总结页
        slides.add("课程总结:\\n• " + title + "的核心概念\\n• " + 
                  String.join("\\n• ", concepts.subList(0, Math.min(concepts.size(), 3))) + 
                  "\\n\\n后续学习建议: " + generateLearningSuggestions());
        
        return slides;
    }
    
    // 生成习题
    public List<String> generateQuestions(String topic, List<String> concepts) {
        List<String> questions = new ArrayList<>();
        
        // 概念选择题
        for (String concept : concepts) {
            questions.add("选择题: " + concept + "是什么？\\nA. 选项1\\nB. 选项2\\nC. 选项3\\nD. 选项4");
        }
        
        // 综合题
        questions.add("简答题: 请阐述" + topic + "的基本原理及其主要应用场景。");
        questions.add("论述题: 讨论" + concepts.get(0) + "与" + 
                     (concepts.size() > 1 ? concepts.get(1) : "相关技术") + "的关系与区别。");
        
        return questions;
    }
    
    // 辅助方法（在实际系统中会调用AI接口）
    private String generateConceptDescription(String concept) {
        // 在实际应用中，这里会调用AI文本生成接口
        return "这是关于" + concept + "的基本解释。在实际应用中，这里会调用AI文本生成接口生成更详细的解释。";
    }
    
    private String generateLearningSuggestions() {
        return "建议阅读相关教材第X章，并完成课后习题。";
    }
    
    private String getCurrentDate() {
        return java.time.LocalDate.now().toString();
    }
}

HarmonyOS UI实现

下面是使用JavaScript开发的HarmonyOS UI界面代码：

// index.hml
<div class="container">
    <text class="title">HarmonyOS 5.0 智能备课系统</text>
    
    <input type="button" value="加载教案文档" class="btn" @click="loadDocument"></input>
    <text class="tip">当前主题: {{topic}}</text>
    
    <tabs>
        <tabbar>
            <text>知识图谱</text>
            <text>教学PPT</text>
            <text>习题生成</text>
        </tabbar>
        
        <tabcontent>
            <!-- 知识图谱视图 -->
            <div class="tab-content">
                <canvas id="knowledgeCanvas" style="width: 100%; height: 400px;"></canvas>
            </div>
            
            <!-- PPT视图 -->
            <div class="tab-content">
                <list>
                    <list-item for="{{slide in slides}}" type="slide">
                        <div class="slide">
                            <text class="slide-content">{{slide}}</text>
                        </div>
                    </list-item>
                </list>
                <input type="button" value="导出PPT" class="btn" style="margin-top: 20px;"></input>
            </div>
            
            <!-- 习题视图 -->
            <div class="tab-content">
                <list>
                    <list-item for="{{question in questions}}" type="question">
                        <text class="question">{{$idx + 1}}. {{question}}</text>
                    </list-item>
                </list>
                <input type="button" value="导出习题集" class="btn" style="margin-top: 20px;"></input>
            </div>
        </tabcontent>
    </tabs>
</div>

// index.js
import prompt from '@system.prompt';
export default {
    data: {
        topic: '人工智能基础',
        concepts: [
            '机器学习', '深度学习', '神经网络', 
            '自然语言处理', '计算机视觉'
        ],
        slides: [],
        questions: []
    },
    onInit() {
        this.generateSlides();
        this.generateQuestions();
    },
    loadDocument() {
        // 模拟从文件中读取内容
        prompt.showToast({message: '正在分析文档内容...', duration: 2000});
        
        setTimeout(() => {
            this.topic = 'HarmonyOS AI能力';
            this.concepts = [
                '自然语言处理', '计算机视觉', 
                '知识图谱', '语音识别', '机器学习'
            ];
            this.generateSlides();
            this.generateQuestions();
            prompt.showToast({message: '文档分析完成！', duration: 2000});
        }, 1500);
    },
    generateSlides() {
        // 在实际应用中调用Java类
        this.slides = [
            "标题: " + this.topic + "\n\n2023-10-15",
            "概述:\n本节课将介绍" + this.topic + "的基本概念，包括: \n• 自然语言处理\n• 计算机视觉\n• 知识图谱\n• 语音识别",
            "自然语言处理:\n\n这是关于自然语言处理的基本解释...",
            "计算机视觉:\n\n这是关于计算机视觉的基本解释...",
            "知识图谱:\n\n这是关于知识图谱的基本解释...",
            "课程总结:\n• " + this.topic + "的核心概念\n• 自然语言处理\n• 计算机视觉\n\n后续学习建议: 建议阅读相关教材..."
        ];
    },
    generateQuestions() {
        // 在实际应用中调用Java类
        this.questions = [
            "选择题: 自然语言处理是什么？\nA. 选项1\nB. 选项2\nC. 选项3\nD. 选项4",
            "选择题: 计算机视觉是什么？\nA. 选项1\nB. 选项2\nC. 选项3\nD. 选项4",
            "简答题: 请阐述HarmonyOS AI能力的基本原理及其主要应用场景。",
            "论述题: 讨论自然语言处理与计算机视觉的关系与区别。"
        ];
    }
}

/* index.css */
.container {
    display: flex;
    flex-direction: column;
    padding: 20px;
}

.title {
    font-size: 24px;
    text-align: center;
    color: #0000ff;
    margin-bottom: 20px;
    font-weight: bold;
}

.btn {
    width: 100%;
    height: 45px;
    background-color: #409EFF;
    color: white;
    border-radius: 10px;
    margin: 10px 0;
}

.tip {
    color: #888;
    margin: 10px 0;
    font-size: 14px;
}

.tab-content {
    padding: 15px;
}

.slide {
    background-color: #f5f5f5;
    padding: 15px;
    border-radius: 8px;
    margin-bottom: 10px;
}

.slide-content {
    font-size: 16px;
    white-space: pre-line;
}

.question {
    font-size: 16px;
    margin: 10px 0;
    white-space: pre-line;
}