探索深度学习技术在个性化学习资源推荐中的应用

本文主要对深度学习在个性化学习资源推荐中的基础进行探讨,其中包括协同过滤与深度学习的结合以及基于内容的推荐与深度学习的整合。分析了深度学习技术在个性化学习资源推荐中如模型的学习能力与泛化能力、处理复杂关系与多模态信息的能力以及实时性与动态性的适应性中的优势,通过深入探讨了深度学习技术在个性化学习资源推荐中的应用,包括推荐系统的个性化建模、内容表示学习以及时序建模和动态推荐。通过这些应用,深度学习技术为个性化学习资源推荐提供了强大的工具和方法,为教育领域的个性化学习提供了更为有效和精准的支持。

基于个性化学习资源的推荐系统分析

阐述系统的整体架构,包括用户特征提取、学习资源建模、相似度计算、推荐排序核心模块。采用深度学习、向量搜索、流式处理技术,实现用户画像的精准表达和海量学习资源的实时匹配推荐。

面向在线学习的个性化学习资源推荐系统设计

为了解决在线学习资源数量庞大,学生无法快速从中选择适合自己的学习资源的问题,使学生高效、快速的获取合适的学习资源,本文建立了个性化学习资源推荐系统。系统采用基于用户的协同过滤推荐算法进行个性化学习资源的推荐。针对算法中可能出现的评分稀疏和“冷启动”问题,对使用者信息获取方式进行了优化,采用隐性评分的方式进行学习资源的评分。对于新注册的使用者,系统采用内容过滤算法进行学习资源的推荐。采用F-measure和平均绝对误差作为评价指标进行了性能验证试验。试验结果表明:系统的个性化学习资源推荐效果较好。

一种课堂个性化学习资源推荐方法

为了解决资源推荐中课堂个性化学习资源推荐的特征差异性、个性化考虑不足的问题,提出一种课堂个性化学习资源推荐方法。首先,采用知识图谱描述课堂个性化学习资源与知识点的先后关系;其次,采用词嵌入技术对学习者特征及学习行为进行向量化描述,并嵌入推荐方法;最后,采用BiLSTM与Attention对特征进行提取,将提取的特征信息通过Softmax得出最终的课堂个性化学习资源。通过对比实验得出提出的方法可以有效提高课堂个性化学习资源的推荐效果。

基于语义网的个性化学习资源推荐算法研究

本文为了使用户对学习资源个性化需求得到满足,提出了基于语义网的个性化学习资源推荐算法。首先,以用户浏览行为和评价得出用户感兴趣的学习资源。之后,以领域本体的概念间关系对不同用户评价学习资源集合的语义相似度进行计算,以相似度值对用户兴趣建好相似性分析,寻找相似兴趣的最近邻居,实现学习资源协同推荐。另外,将学习对象概念应用在学习资源管理中,使相似度计算复杂度得到降低。通过实验表示,此算法能够使学习资源推荐效果改善。

基于三维特征协同支配的个性化学习资源推荐方法

个性化推荐正成为信息服务时代的重要形式,是缓解学习者知识迷航、提升学习效率的有效途径。为了满足学习者对在线学习资源的个性化需求,提出一种基于三维特征协同支配的个性化学习资源推荐方法(TPLRM)。首先通过完善学习者与在线学习资源特征的匹配关系,建立了三维特征协同支配的个性化学习资源推荐模型,并进行参数化描述;其次设计了一种基于高斯隶属函数模糊控制的二进制粒子群优化算法(FCBPSO)来对推荐模型目标函数进行求解;最后在多个评价指标下,通过5组对比实验验证了TPLRM推荐方法有较好的推荐性能。

基于阶段衍变双向自均衡的个性化学习资源推荐方法

针对现有个性化学习资源推荐方法存在推荐模型单一、速度较慢和匹配度不高等问题,文中提出基于阶段衍变双向自均衡的个性化学习资源推荐方法.首先构建基于阶段衍变双向自均衡的学习资源推荐模型,完善资源推荐特征参数化表示与适应度函数构建.然后采用基于进化状态判定的模糊自适应二进制粒子群优化算法求解模型.实验表明,相比采用经典算法的推荐方法,文中方法推荐的学习资源序列匹配度更高,推荐速度更快.

个性化学习资源精准推荐系统设计研究

随着我国教育信息化进程的不断推进,学习者获取学习资源的方式逐渐从主动检索转变为学习系统自动推荐。智能化的学习内容推荐行为极大地提高了用户获取个性化资源的效率,但是内容推荐在教育领域中的应用仍存在着许多方面的不足。该研究分析了推荐系统在教育领域中的应用现状,介绍了主流的推荐算法及其实现原理,并采用混合推荐模式和不同的推荐策略,设计出个性化学习资源精准推荐系统的系统模型,以期助力学习者的个性化学习。

基于知识图谱的个性化学习资源推荐研究

学习者在使用网络学习资源过程中存在着"信息过载"及"知识迷途"的问题,无法实现学习资源的个性化需求。针对问题与现状,本文分析了学习者个性化学习资源需求特征,指出了知识图谱管理学习资源的优点,分析了基于知识图谱的方法技术生成学习路径图的推荐技术研究,提出基于知识图谱的个性化学习资源推荐系统架构。为建立个性化学习资源推荐系统提供一种技术方案。

基于多维特征差异的个性化学习资源推荐方法

协同过滤算法和二进制粒子群算法是目前学习资源推荐领域研究热点.然而,协同过滤算法推荐的学习资源过于随机化,不能满足学习者进行整体知识建构的要求.而基于二进制粒子群算法构建的资源推荐模型,以推荐所有学习者完整的学习资源为目标,且模型数据较难预测,不符合在线智能化学习的趋势.针对以上问题,提出了基于多维特征差异的个性化学习资源推荐算法:首先根据学习者和学习资源多维特征差异建立学习资源推荐模型,并考虑了学习偏好;其次引入协同过滤技术对模型数据进行预测;最后针对推荐模型的多目标优化特征,将协同过滤算法和二进制粒子群算法结合,提出了对惯性权重和种群多样性进行动态协同调整的自适应二进制粒子群算法,实现了个性化学习资源推荐.实验证明,该算法具有较好的准确性,能够满足个性化学习资源推荐的需要.

基于开源软件Sakai平台开发的个性化在线学习系统解决方案探究

本文在学习用户兴趣模型的基础上,利用遗传算法在学习资源模型中推荐比较适合学习用户的个性化学习资源,是基于遗传算法的个性化学习资源的生成。在线学习系统和移动互联网学习APP应运而生的“互联网+”时代中,对个性化在线学习系统进行了基于开源软件Sakai平台开发的解决方案探究,给出了该系统的初步结构设计。

基于知识图谱的学习评价与推荐系统设计与实现

针对高职院校计算机应用技术专业大部分采用项目化教学模式的特点,结合翻转课堂教学模式改革,利用知识图谱技术构建了可以匹配学生实际学习情况的学习评价与推荐系统,提出使用学习路径达成度来实现个性化的学习路径规划及学习资源推荐算法,阐述了系统总体架构和系统资源本体模型的构建方法,可以有效解决学生线上自主学习的信息过载与知识迷途问题。

基于改进二进制粒子群算法的个性化网络学习资源推荐方法

针对目前启发式算法用于解决个性化网络学习资源推荐问题时存在推荐速度较慢、不稳定等问题,文章提出基于改进二进制粒子群算法的个性化网络学习资源推荐方法(AsyBPSO-RA).该方法将个性化网络学习资源推荐问题建构为适应度函数,利用改进二进制粒子群算法(AsyBPSO)优化此适应度函数,生成推荐结果;AsyBPSO采用非对称映射函数,取代基本二进制粒子群算法中的S型映射函数,以更好地平衡算法的探索和开发阶段.通过五组实验结果对比分析发现,AsyBPSO收敛能力强,稳定性高,表明AsyBPSO-RA是较为有效的个性化网络学习资源推荐方法.

智能时代大学生在线学习困境分析

AI智能等新技术向人们展现了教育革新的巨大潜力,在线学习以其门槛低、学习地点灵活、设备平民化等诸多优势,迅速在智能时代大学生在线学习中占据重要地位。通过剖析智能时代大学生在线学习,归纳大学生在线学习的困境,并提出智能时代促进突破大学生在线学习困境的对策,以期更好地指导智能时代大学生的在线学习。

“在线错题库”的教学功能与应用

在答题过程中,每个学生会犯这样或那样的错误。教师对这些错题进行分析可以发现学生在学习中存在哪些困惑。信息技术为教师梳理错题提供了支持。利用在线学习平台,为每个学生建立'在线错题库',将错题转化为促进学生发展的学习资源,帮助学生找到薄弱之处,引导学生开展多种形式的在线学习,是支持学生个性化在线学习的一种策略。