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在线学习个性化推荐中多维度学习者模型研究

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  • 万方数据
  • 维普
随着在线学习平台的广泛使用，在线学习资源快速增长，"信息迷航"问题亟待解决。针对在线学习个性化推荐中以单一特征为主，多维度学习者模型研究较少的问题，文中以CELTS-11学习者模型规范为基础，以教育学相关理论为指导，对学习者的学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等多维度的个性化特征进行细化分类研究。利用教育数据挖掘等技术获得学习者特征项，进而构建出个性化的多维度学习者模型。该模型为后续在线学习个性化的推送服务提供有力的依据。
Research on multi-dimensional learner model in online learning personalized recommendation
With the wide use of online learning platforms and the rapid growth of online learning resources,the problem of"information trek"needs to be solved urgently.To solve the problem that online learning per-sonalized recommendation is dominated by single features and there are few studies on multi-dimensional learner model,based on the CELTS-11 learner model and guided by relevant theories of pedagogy,this paper conducts a detailed classification study from the perspective of learners'learning style,knowledge state,cog-nitive ability,interest preference and other multidimensional personalized characteristics.By using education-al data mining and other techniques to obtain learner feature items,a personalized multidimensional learner model is constructed.This model provides a strong basis for personalized push service of online learning.

personalized recommendationmultidimensional learner modellearning stylecognitive abili-tystate of knowledge

刘芳、田枫、李欣、刘宗堡、黄美晨、赵玲

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东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆 163318

讷河市第一中学,黑龙江齐齐哈尔 161300

东北石油大学地球科学学院,黑龙江大庆 163318

个性化推荐 多维度学习者模型 学习风格 认知能力 知识状态

黑龙江省哲学社会科学基金东北石油大学引导性创新基金项目黑龙江省教育科学规划重点课题黑龙江省高等学校教改工程项目黑龙江省优秀青年科学基金项目东北石油大学优秀中青年科研创新团队东北石油大学研究生教育创新工程项目

22EDE3892020YDL-11GJB1421113SJGZ20200037YQ2020D001KYCXTD201903JYCX_11_2020

2024

10.13274/j.cnki.hdzj.2024.01.007

信息技术
黑龙江省信息技术学会 中国电子信息产业发展研究院　中国信息产业部电子信息中心

信息技术

CSTPCD
影响因子：0.413
ISSN：1009-2552
年,卷(期)：2024.(1)
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