人工智能视域下个性化学习路径推荐:机理、演进、价值与趋势

个性化学习路径推荐是智能技术驱动教育服务智能升级的关键力量,是实现大规模个性化教育的重要驱动。然而,目前个性化学习路径推荐的研究与实践仍未成熟,难以满足学习者因人而异、因时而变的个性化需求。个性化学习路径推荐的主流推荐框架包括基于机器学习、基于进化计算和基于知识图谱三种方式,具有不同的模型机理和适用的教育场景,经历了起步探索、预测推理、改进优化和融合创新的技术演进历程。其对教育的价值导向体现在赋能课堂教学、助力因材施教,优化在线学习、驱动服务升级,支持场馆学习、增强智能感知,改善游戏学习、优化交互体验,为破解大规模与个性化相结合的应用难题提供了重要支撑。随着智能技术的迭代升级及深入应用,未来个性化学习路径推荐呈现四大发展趋势,即关注信息要素的深度融合、迈向全方位多尺度的形式化建模,融合多种技术优势、构建以知识为主导的高性能推荐框架,注重可视化呈现和动态感知、推动个性化服务模式的优化升级,重视全景性应用策略研究、促进推荐技术与真实教育情境的紧密耦合。

基于多重智能算法的个性化学习路径推荐模型

基于多重智能算法的个性化学习路径推荐能够有效解决在线用户学习迷途问题,从而实现对在线用户学习进行动态指导和控制。该文以在线学习行为分析为基础,依据推荐流程,建构出个性化学习路径推荐模型。在尊重学习用户个体化差异前提下,引入人工神经网络分类和蚁群优化路径推荐等多重智能型算法。并且在个性化学习路径推荐实现环节,采用协同过滤推荐和蚁群算法相结合,有效避免了协同过滤推荐的马太效应问题,以便降低不同学习用户群的差距。

数据驱动下的个性化自适应学习研究综述

智能教育环境下的教学更加关注学习者的个性化诉求,而自适应学习能够为实现个性化教育提供技术和方法支持.文章从数据驱动的视角出发,通过开展国内外个性化自适应学习研究的综述分析,对其系统框架和相关组件进行阐述和解读.其中,重点从领域知识模型、学习者特征模型和教学模型三方面对其实现机制进行探析,提出当前研究存在的问题和不足,并在此基础上介绍了近年来可促进解释性提升的相关组件技术研究,奠定进一步深入个性化自适应学习研究的基础.