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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。 相似文献
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文章分析了远程个性化学习支持的现状及存在的问题，从科学组织课程知识、个性化推荐资源、全方位支持学习交互、系统开发及扩展简易、安全运行保障等方面考虑，提出了系统构建的方案，分析了主要构成模块的设计和具体实施，并介绍了开发使用的关键技术。 相似文献
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泛在计算环境下的微学习方式正逐渐成为人们常用的学习方式,如何对微学习资源及相关个性化资源推荐系统进行设计开发是当前亟待解决的问题。提出了泛在计算环境下个性化资源推荐系统的框架,阐述了其功能特点,并对系统的工作流程进行了分析。实践证明,泛在计算环境下的个性化资源推荐更符合学习者的学习规律,能有效提高学习效果。 相似文献
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针对学习资源使用者的特点和当前网络学习模型的不足,提出运用贝叶斯网络建立一种个性化学习者模型。基于用户决策方案指导资源库的建设,提出了一种新的学习资源推荐算法,使学习资源的呈现符合学习者认知发展水平和个性特征,改善资源库的组织结构,实现智能化、个性化的学习资源库推荐系统。实践证明,对于本系统所推荐的学习资源,学习者非常满意。 相似文献
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为尊重学习者个体差异性,实现基于微信公众平台的泛在学习资源个性化推荐和个性化学习,增强学习者与学习资源的相关性,帮助学习者提高学习效率,论述了泛在学习的内涵,阐述了泛在学习公众平台相关研究现状。基于行为主义学习理论和因材施教理论设计了包含学习者层面、教师层面、系统层面和管理员层面的泛在学习资源个性化推荐微信公众平台相关功能模块,可为相关研究提供参考。 相似文献
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学习资源推荐作为解决学习者信息迷航和支持个性化学习的重要途径已受到越来越多学者的关注。随着泛在学习的发展,仅在学习开始时向学习者推荐感兴趣的资源已难以满足学习的需求,学习过程中推荐资源、指导专家、辅导服务等显得更加重要。未来的推荐系统应以支持学习为目的,从单纯的资源推荐向将资源推荐与学习过程结合的方向发展,从以用户兴趣为主推荐向感知学习情境推荐发展。文章从学习过程情境的角度出发,对泛在学习环境下的推荐系统进行重新定位与设计,并介绍了学习元平台中的推荐系统,试图为相关研究者提供新的思路与参考。 相似文献
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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。 相似文献
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情境感知是泛在学习的本质特征,为学习者提供情境化、个性化与差异化的资源服务已成为泛在学习领域一个新的研究议题。文章采用个性化推荐视角,研究了泛在学习情境的形式化表征,构建了情境化的学习资源推荐模型,阐述了情境化资源推荐的一般过程,并就情境化资源推荐的关键问题进行了分析。 相似文献
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针对汉语个性化学习需求和学习者的个性特征,提出了构建基于测评的汉语个性化学习环境模型。认为通过测评数据,动态性和针对性地分析、构建动态的学生模式,并在汇聚和有效组织海量汉语学习资源基础上,优化推荐策略,以实现个性化资源和学习策略的推荐,从而满足汉语个性化学习需求。 相似文献
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E-Learning环境下,网络是在线学习者在线学习,在线交流的重要方法和手段。目前在线学习平台为在线学习者提供被动的学习模式,在线学习者的学习需求具有个性化的不同,学习者希望学习平台能够依据个体的差异提供不同的学习模式,在此背景下,依据学习者的不同背景研究个性化的知识推荐系统具有重要意义。本文探讨了个性化学习的基本模式,并构建了一个个性化学习模型。 相似文献
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当前,个性化学习推荐系统面临数据隐私保护、"冷启动"和法律约束等问题,而联邦学习作为近年来优秀的数据隐私保护机器学习技术解决方案,可有效解决这些问题。基于此,文章将联邦学习和个性化学习推荐相结合,设计了联邦个性化学习推荐系统。首先,文章分析了联邦个性化学习推荐系统的具体应用场景,包括横向联邦、纵向联邦、联邦强化三种。其次,文章分别针对这三种应用场景设计了相应的应用解决方案。最后,文章探讨了未来联邦个性化学习推荐系统面临的严峻挑战,以期帮助教育利益相关者在保护数据隐私的同时共享数据价值,最终实现更安全、更高质量的个性化学习推荐服务。 相似文献
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针对个性化学习的需求,本文提出了一个网络课程资源支持下基于语义Web的个性化主动服务系统。系统以学习者、课程和资源对象语义建模为基础,从学习者的学习水平、学习目标、学习偏好和学习状态四个方面出发,分别与课程知识、学习资源对象等方面的语义进行匹配和推荐,设计了主动时机和方式决策机制,以实现学习路径与资源对象等的个性化主动服务。实验表明,该系统可以较好地促进学习者课程知识建构,有效地提高学习效率和学习效果。 相似文献
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面向虚拟学习社区的学习资源个性化推荐研究 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
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数字学习时代,海量的学习资源不但没有促进学习效率的提升,反而加剧了资源获取的负担。该文针对数字学习资源过载现状,借鉴个性化推荐策略,就数字学习资源的服务效果提升进行研究。该文以北京师范大学泛在学习资源平台一学习元平台资源推荐设计为例,分别阐述了个体学习者与群体学习者的数字学习资源服务策略,并从推荐算法的角度阐述了学习资源个性化推荐效果提升策略。 相似文献
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为解决初级汉语水平学习者的词汇学习迷航问题,提高其学习效率和词汇应用能力,文章首先梳理了信息技术促进词汇学习的研究现状,并指出学习资源推荐技术存在的问题。随后,文章设计了汉语水平考试(HSK)三级词汇的学习资源、10种关系及其特性和优先级,构建了本体,提出了推荐流程,并参考Jena框架,构建了基于知识图谱的汉语词汇学习资源推荐系统。最后,文章采用问卷调查和访谈法进行了推荐系统的学习体验评价,结果表明:学习者对推荐系统的满意度较高,认为推荐系统可促进汉语词汇的学习。基于知识图谱的汉语词汇学习资源推荐系统能够提升汉语词汇的学习效率,实现汉语词汇学习规模化和个性化的统一。 相似文献
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随着网络技术、通信技术的快速发展,语义技术、云计算技术的日渐成熟,云平台学习作为一种新型的学习方式逐步从理论走向实践,成为未来学习的新趋势.本文采用文献调研的方法分析了当前个性化资源推荐的思路与特点,总结了云平台下学习系统和学习资源的新发展,分析了云平台学习资源推荐的新特点. 相似文献
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随着大数据时代的到来和在线学习的蓬勃发展,个性化自适应学习日益成为人们关注的热点。本文从教育数据挖掘的目标和关键技术出发,在个性化自适应学习系统中应用教育数据挖掘技术,研究了学习者模型、领域知识模型和社交网络模型的构建、融合和应用,设计出基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统的架构和流程,探讨了模型的构建和个性化自适应学习引擎机制的建立,提出了基于聚类的个性化自适应学习内容呈现、基于序列挖掘和关联规则的最佳学习路径推荐、基于协同过滤和社交网络的个性化资源推荐方法。 相似文献