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融入学习者模型在线学习资源协同过滤推荐方法
被引量:
16
1
作者
刘芳
田枫
+1 位作者
李欣
林琳
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期1117-1125,共9页
在线教育存在"信息迷航"问题,而传统的信息推荐方法往往忽视教育的主体—学习者的特征。本文依据教育教学理论,根据在线教育平台中的学习者相关数据,研究构建了适用于在线学习资源个性化推荐的学习者模型。以协同过滤推荐方...
在线教育存在"信息迷航"问题,而传统的信息推荐方法往往忽视教育的主体—学习者的特征。本文依据教育教学理论,根据在线教育平台中的学习者相关数据,研究构建了适用于在线学习资源个性化推荐的学习者模型。以协同过滤推荐方法为切入点,融合学习者模型中的静态特征和动态特征对协同过滤方法进行改进,建立融入学习者模型的在线学习资源协同过滤推荐方法。以2020年3~7月时间段的东北石油大学"C程序设计"课程学生的真实学习数据和行为数据为数据集,对本文提出的方法进行验证和对比,最后证明本文提出的方法在性能上均优于对比方法。
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关键词
学习者模型
在线学习资源
协同过滤
个性化学习
学习资源推荐
学习风格
特征
认知水平特征
兴趣偏好
特征
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职称材料
题名
融入学习者模型在线学习资源协同过滤推荐方法
被引量:
16
1
作者
刘芳
田枫
李欣
林琳
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
讷河市第一中学
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期1117-1125,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61502094)
黑龙江省教育科学规划重点课题(GJB1421113)
+4 种基金
黑龙江省优秀青年科学基金项目(YQ2020D001)
黑龙江省高等教育教学改革研究项目(SJGY20190098)
东北石油大学引导性创新基金项目(2020YDL-11)
东北石油大学优秀中青年科研创新团队项目(KYCXTD201903)
东北石油大学研究生教育创新工程项目(JYCX_11_2020)。
文摘
在线教育存在"信息迷航"问题,而传统的信息推荐方法往往忽视教育的主体—学习者的特征。本文依据教育教学理论,根据在线教育平台中的学习者相关数据,研究构建了适用于在线学习资源个性化推荐的学习者模型。以协同过滤推荐方法为切入点,融合学习者模型中的静态特征和动态特征对协同过滤方法进行改进,建立融入学习者模型的在线学习资源协同过滤推荐方法。以2020年3~7月时间段的东北石油大学"C程序设计"课程学生的真实学习数据和行为数据为数据集,对本文提出的方法进行验证和对比,最后证明本文提出的方法在性能上均优于对比方法。
关键词
学习者模型
在线学习资源
协同过滤
个性化学习
学习资源推荐
学习风格
特征
认知水平特征
兴趣偏好
特征
Keywords
learner models
online learning resources
collaborative filtering
personalized learning
learning resources recommendation
learning style characteristics
cognitive level characteristics
interest preference characteristics
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G434 [文化科学—教育技术学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融入学习者模型在线学习资源协同过滤推荐方法
刘芳
田枫
李欣
林琳
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021
16
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已选择
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参考文献
引证文献
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