import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from deepseek import PersonalizedLearningModel

# 加载学生学习数据集
def load_dataset(file_path):
    return pd.read_csv(file_path)

student_learning_data = load_dataset("student_learning_data.csv")

# 数据预处理
def preprocess_data(data):
    # 处理缺失值
    data = data.fillna(0)
    # 将分类变量转换为数值
    data = pd.get_dummies(data, drop_first=True)
    return data

student_learning_data = preprocess_data(student_learning_data)

# 划分训练集和测试集
X = student_learning_data.drop("学习效果", axis=1)
y = student_learning_data["学习效果"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化个性化教学模型
personalized_learning_model = PersonalizedLearningModel()

# 训练模型
personalized_learning_model.train(X_train, y_train)

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from deepseek import LearningContentRecommender

# 初始化学习内容推荐模型
learning_content_recommender = LearningContentRecommender()

# 推荐学习内容
student_id = 001
recommended_content = learning_content_recommender.recommend(student_id, student_learning_data)

# 输出结果
print(f"为学生{student_id}推荐的学习内容：")
print(recommended_content)

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为学生001推荐的学习内容：
数学竞赛题目集、高等数学课程视频、数学思维训练习题。

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from deepseek import LearningPathPlanner

# 初始化学习路径规划模型
learning_path_planner = LearningPathPlanner()

# 生成学习路径规划
student_id = 002
learning_path = learning_path_planner.generate(student_id, student_learning_data)

# 输出结果
print(f"为学生{student_id}生成的学习路径规划：")
print(learning_path)

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为学生002生成的学习路径规划：
第1周：完成语文基础课程，阅读推荐书目。
第2周：参加语文写作训练，完成相关习题。
第3周：参加语文竞赛，提升综合能力。

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from deepseek import RealTimeLearningFeedback

# 初始化实时学习反馈模型
real_time_learning_feedback = RealTimeLearningFeedback()

# 生成实时学习反馈
student_id = 003
feedback = real_time_learning_feedback.generate(student_id, student_learning_data)

# 输出结果
print(f"为学生{student_id}生成的实时学习反馈：")
print(feedback)

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为学生003生成的实时学习反馈：
当前学习时长较短，建议每天增加30分钟学习时间。
英语基础较弱，建议从基础语法课程开始学习。

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from deepseek import SmartTeachingStrategyGenerator

# 初始化智能化教学策略生成模型
smart_teaching_strategy_generator = SmartTeachingStrategyGenerator()

# 生成智能化教学策略
prompt = "根据学生学习数据，生成智能化的教学策略"
smart_teaching_strategy = smart_teaching_strategy_generator.generate(prompt, student_learning_data)

# 输出结果
print("智能化教学策略：")
print(smart_teaching_strategy)

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智能化教学策略：
学生001：每天安排1小时数学竞赛训练，周末进行数学思维训练。
学生002：每周安排2次语文写作训练，每月参加语文竞赛。
学生003：每天安排1小时英语基础课程，每周完成一个英语项目。

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