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基于学习者画像的个性化习题资源推荐系统设计与实现

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随着大数据、人工智能等新一代信息技术的迅速发展,智慧教育从理念模式向落地实践的方向转变,并逐步规模化发展.由于目前国内在线教育平台未能充分利用已有的海量学习者学习数据和学习资源数据,导致学习者无法充分了解自己的学习情况并对学习资源产生信息迷航.针对上述问题,文章提出一种基于学习者画像的个性化习题资源推荐系统,利用学习者学习过程的数据并结合学习者画像,为学习者提供个性化的习题资源推荐.该系统首先采用二次K-means聚类算法构建学习者多维学习能力分数,画出学习者多维能力雷达图,用以构建学习者画像;其次融合学习者多维能力分数,采用多种推荐系统模型实现对学习者的个性化习题资源推荐;最后对学习者画像和习题资源推荐进行可视化展示.该研究为在线教育平台充分利用海量学习数据提供了新思路.

曾荣科、李倩倩、周文健、李璐瑶、李睿

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湖南工业大学 计算机学院,湖南 株洲 412007

湖南第一师范学院 基础教育信息化技术湖南省重点实验室,湖南 长沙 410205

学习者画像 习题资源推荐 可视化展示 在线教育 智慧教育

2024

企业科技与发展
广西科学技术情报研究所

企业科技与发展

CHSSCD
影响因子:0.331
ISSN:1674-0688
年,卷(期):2024.(6)