高职智慧课堂个性化学习资源推荐研究

如何培养学生利用网络信息技术和在线资源进行自主学习是高职智慧教育研究者与实践者的重要关注点。通过学习分析技术和蚁群算法,构建了智慧课堂个性化学习资源推荐模型,强调非结构化学习资源中学生的自主推荐和挑战式推荐。分析验证模型推荐路径与学习者实际使用路径的使用率,具有一定的实用性,并提出了改进的设想。

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。

基于深度学习的个性化学习资源推荐综述

随着信息技术与教育教学的深度融合,新型在线教育作为智慧教育的核心组成部分,为学习者提供了便捷的在线学习平台与丰富的学习资源。然而,在线教育模式的蓬勃发展也催生了“知识过载”与“知识迷航”等显著问题,极大地限制了学习者的学习增益与效率。近年来,学习资源推荐作为一种实现信息过滤与处理的关键技术手段,旨在分析学习者的历史学习行为,捕获其中蕴含的学习需求,最终实现千人千面的学习资源推荐服务。精准的个性化学习资源推荐能够有效解决在线教育场景中“知识过载”与“知识迷航”难题,实现个性化在线教育,已成为各大在线学习平台中不可或缺的核心功能之一。同时,随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的个性化学习资源推荐已成为计算机与教育交叉领域的研究焦点。因此,以“如何实现个性化学习资源推荐”和“如何实现对推荐结果的评估”两个问题为导向,对现有的研究工作进行了多维度、多层次、系统性的总结分析。首先,从场景特性、推荐目标、深度学习技术、边信息集成方式以及推荐模式5个维度对学习资源的个性化推荐过程进行分类与总结,以解答“如何实现个性化学习资源推荐”的问题;其次,从数据集、评估指标、以及实验方式3个方面对推荐结果的评估过程进行归纳与比较,并提供所有开源数据集的统一下载链接,以解答“如何实现对推荐结果的评估”的问题;最后,从对当前学习资源推荐方法自身局限性的攻克以及对外部新兴技术的利用与融合两个方面探讨了学习资源推荐未来的研究趋势。

基于协同过滤的农业平台学习资源个性化推荐方法探究

由于传统方法未对不同用户之间的行为数据进行考虑,导致资源推荐满意度较低。为解决这一问题,提出基于协同过滤的农业平台学习资源个性化推荐方法研究。研究先引入影响值参数——Inf来表示不同关联用户之间影响关系的大小;然后,对时序评论和回复行为数据进行融合,构建农业平台用户资源兴趣矩阵;最后,以此为基础,采用协同过滤方式实现资源推荐。经过测试后,发现所提方法具有良好的推荐效果,可以有效保障用户对推荐资源的满意度。

基于深度学习的个性化学习资源推荐算法研究

随着“互联网+教育”战略的快速推进,学习者可以在互联网获得更丰富的学习资源。但在线学习资源的日益增多给学习者带来机遇的同时也给个性化学习带来了挑战。面对海量的学习资源,学习者容易陷入资源选择的迷茫之中。文章提出了基于深度学习的个性化课程资源推荐算法,根据学习者的学习历史得出隐性学习特征。从学习者观看课程资源的课程简介中,提取学习者特征标签和课程资源标签,在卷积神经网络模型中进行训练,通过隐性评分与显性用户评分相结合,对目标学习者进行个性化推荐。最后,与现有方法的实验对比表明文章提出的算法可以为学习者提供比较精确的推荐,从而进一步增强用户的学习兴趣。

基于学习者画像的个性化资源推荐系统研究

随着教育信息化的不断深入发展,涌现了海量的在线学习资源,文章提出了基于学习者画像的在线学习资源个性化推荐模型,主要由数据收集处理、学习者画像构建、个性化资源推荐及反馈调整四个层面构成,并在此基础上,介绍了系统模块及实验设计方法。基于学习者画像进行的个性化学习资源推荐,提升了推荐内容的精准度,满足了学习者获取个性化学习资源的需求,推动后疫情时代教育领域发展。

数据驱动下个性化学习资源推荐模式探索

信息化时代下,学生们往往会遇到着学习资源过多和信息过载的问题。为解决这些问题,本文提出一种个性化学习资源推荐模式。通过收集和整合学生的学习记录、课堂练习成绩和错题记录等数据,并采用结合情感识别技术和个性化学习资源推荐算法,来分析学生的学习行为和知识水平。实验的结果表明,该方法能够提供精准的学习资源推荐,帮助学生更好地掌握智能数据分析的知识和技能,提升学习效果和体验。

基于类别相似性优化偏好的个性化学习资源推荐算法

由于部分学科数据在网络中的获取难度较高,个性化学习资源推荐可能面临数据稀疏问题,仅考虑资源的类内学习偏好相似性,忽略了类间相似性,从而导致资源推荐的准确性偏低。基于此,提出基于类别相似性优化偏好的个性化学习资源推荐方法。通过学习者的学习偏好数据构建学习者的偏好模型,获取对各个知识点的反馈和评价,进而确定知识点的难易度。针对知识点难易度因素,利用学生的学习行为数据分析获得资源特征量和操作资源特征量,计算知识点的投入程度和难易度系数。基于这些信息,制订个性化学习资源推荐策略,并通过类别相似性和启发式思想进行优化,生成优化后的个性化学习资源推荐结果,以提高推荐准确性和可靠性。实验结果表明,所提方法的推荐效果较好,推荐点击率较高,具有一定的应用价值。

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。

基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐研究

e-learning的调查发现,e-learning支持系统中学习资源推荐主要有Top-N和关键词检索两种方式,都无法向学习者个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发,我们尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。通过综述学习资源个性化推荐中三种常用的推荐技术,介绍了协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题。在此基础上,提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型,重点讨论了模型的结构、隐式评分机制和算法的实现,并讨论了个性化学习资源推荐模型中的三个关键技术。以启发e-learning研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用,提高学习资源个性化推荐的精度和效率。

面向虚拟学习社区的学习资源个性化推荐研究

虚拟学习社区中学习资源的极大丰富和不断扩充,在给学习者带来资源选择多样化和自主化的同时,也给满足不同背景和不同偏好学习者的个性化资源需求带来了不便,出现了在众多学习资源面前选择迷航的现象,因而无法做出正确的资源决策。为了提高社区中学习资源的使用效果和效率,满足不同学习者的个性化需要,本文借鉴个性化推荐的信息过载处理思想,提出了学习资源个性化推荐的研究框架,阐述了虚拟学习社区中个性化学习资源推荐的工作流程,分析了虚拟学习社区中学习资源个性化推荐的关键技术和存在的一些不足。

电子书包中基于学习者模型的个性化学习资源推荐研究

通过对电子书包学习系统的划分和系统数据库的功能分析,建立电子书包学习系统数据库的层级结构。在此基础上,以学习者个性信息特征为分析维度,构建了基于电子书包学习系统数据库的学习者模型。从技术层面对个性化推荐系统的基本思想进行了介绍,并对各自优缺点进行了对比分析,进而提出通过采用混合式推荐系统,将多个推荐系统单元组合在一起,以适应不同条件下的推荐要求。最后,以学习者模型为分析对象,以个性化推荐系统为技术支持,设计了基于学习者模型的个性化学习资源推荐框架,并对四类个性化学习资源推荐实现过程及算法进行了分析,以期为后面基于电子书包的个性化推荐系统设计提供解决思路。

基于情景信息的学习资源个性化推荐

文章分析了用户情景和学习资源情景,提出了利用情景信息进行学习资源个性化推荐的框架,并介绍了利用情景信息对学习资源排序的方法。

基于泛在学习资源共享平台的翻转课堂学习者个性化学习模型研究

翻转课堂是互联网时代的一种全新的教学模式。该模式为学习者提供了全新的学习情境和学习技术,从而引起课程教学和课程学习的重大技术变革,并孕育出全新的个性化学习模式。基于泛在学习资源共享平台的翻转课堂是现代网络技术、数据库以及翻转课堂教学理念等在课程教学中的应用。文章通过解构基于泛在学习资源共享平台的翻转课堂学习者学习的本质、学习过程的构成要素以及支持条件等,建构基于泛在学习资源共享平台的翻转课堂学习者个性化学习模型。该模型能帮助学习者有效内化所学的知识,建构自己的知识网络。

面向学习过程的个性化资源推荐服务策略研究

海量的教育信息资源、丰富的平台工具增加了学习者甄选难度,带来"信息迷航";个性化的资源推荐服务作为一种学习支持将最适合的资源推荐给最需要的学习者。为实现个性化资源的精准推送,有效提升资源推荐服务效果,剖析网络环境下学习者在学习过程不同阶段的资源需求,结合商业领域发展较成熟的三种个性化推荐技术,探讨面向学习过程不同阶段和情境的个性化资源推荐策略。

学习资源个性化推荐系统的学习者模型构建

互联网的高速发展导致网络学习资源数量迅速增长,案例教学、理论教学等教学资源的个性化推荐受到更多关注。学习者模型是实现个性化推荐的依据。文章以CELTS-11学习者模型规范为基础,针对学习者的个性差异,在学习过程中对基本信息、学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等个性化特征展开研究,解决目前资源推荐系统的学习者模型中学习者特征描述不全面、个性化程度不高等问题,构建出了个性化的学习者模型,为学习资源的推送提供了有力的依据,应用效果表明了该方法的有效性。

深度学习视角下的个性化学习资源推荐方法

随着“互联网+”教育的快速发展,在线学习资源数据规模急剧扩张,学习者从海量的学习资源中选择合适资源的难度随之增大。如何帮助学习者获取合适的学习资源开展个性化学习,已成为智能学习领域重要的研究课题。实现个性化学习资源推荐的关键在于对在线学习平台数据应用价值的探索与挖掘,全面考虑学习者与学习资源之间的关联性。随着人工智能的不断发展,简单的机器学习已经难以满足个性化学习资源推荐服务,基于深度神经网络设计的个性化学习资源推荐方法,通过基于MIFS的特征选择模型和学习者-学习资源二部图关联模型,在有效衡量学习者对学习资源的不同关注程度,以及深度挖掘学习者的个性化偏好基础上,为学习者推荐合适的学习资源。该方法在不同学习时间和学习者的实验条件下,取得了较好的推荐效果,并且在分类与回归性能评价指标上优于传统机器学习算法,说明其能够较好地提供教育大数据环境下的个性化学习资源推荐服务,提升学习者的在线学习体验。

面向个性化学习的远程在线教育资源推荐

作为一种人性化的理想学习方式,个性化学习因尊重学生个体特征差异性,体现以人为本的教育理念,已成为国际教育思潮标志之一。利用数字化E-learning在线学习平台构建个性化学习环境研究是当前智慧教育与远程教育领域众多研究者关注焦点,也是Elearning未来发展态势。针对个性化学习资源推荐精准度等系列问题,文章从在线教育资源(领域知识载体)视角切入,对个性化学习资源的推荐模型、推荐机制以及推荐技术三方面进行了详细剖析。

个性化学习资源推荐系统研究

通过分析远程网络学习系统中学习者对学习资源的访问历史,以及与学习者有类似访问兴趣的同组学习者的学习偏好,为学习者提供个性化的资源推荐服务,能够有效提高各种学习资源的利用效率,从而提高教学质量。