随着人工智能技术的快速发展，教育领域正逐步迈入智能化与个性化的新阶段。传统教学模式难以充分满足学生 在知识水平、学习习惯和兴趣偏好上的差异化需求，而大模型（Large Language Model, LLM）凭借其在自然语言理解、知识 推理和生成能力上的优势，为个性化学习路径推荐提供了新的技术契机。 本文提出了一种基于大模型的个性化学习路径推荐方法，通过对学生学习行为数据、作业表现、课堂互动记录以及知识 点掌握情况的多模态融合分析，构建学生画像；同时利用大模型增强知识图谱语义关联，实现跨学科知识点推理与先修知识 推荐。在此基础上，系统能够动态生成针对每位学生的学习路径，并结合学生实时学习反馈进行路径调整，从而形成闭环的 个性化学习推荐机制。