基于情境感知的学习资源关联分析与推荐模型研究

发布时间：2018-12-24 13:49

【摘要】：向学习者推荐情境敏感的学习资源与学习路径,能够有效降低学习者在互联网远程教育中的时间成本,并且帮助其提高学习效率、增强学习兴趣、优化学习效果。然而学习资源的组织结构比较复杂,资源关系存在孤立化的问题。如何基于当前学习情境采用合适的感知技术和关联分析方法,推荐恰当的个性化学习内容是一个非常关键的问题。本研究提出结合情境感知技术和多层次、多关系的关联算法来实现学习资源的个性化推荐,探索基于情境感知的行为特征分析和提取流程,详细阐述了基于情境描述和关联推荐的机制,以期提高个性化学习内容推荐的服务质量和效果。
[Abstract]:Recommending situational sensitive learning resources and learning paths to learners can effectively reduce the time cost of learners in Internet distance education and help them to improve their learning efficiency enhance their interest in learning and optimize their learning effects. However, the organizational structure of learning resources is complex, and the resource relationship is isolated. It is a key problem how to use appropriate perceptual techniques and association analysis methods based on the current learning situation and recommend appropriate personalized learning content. In this study, situation-aware technology and multi-level and multi-relational association algorithm are proposed to realize the personalized recommendation of learning resources, and to explore the process of analyzing and extracting behavior characteristics based on situational awareness. In order to improve the service quality and effect of personalized learning content recommendation, the mechanism based on context description and related recommendation is described in detail.
【作者单位】： 武汉大学教育科学学院;
【基金】：湖北省教育科学“十二五”规划重点课题“数字化导学资源建设与教学模式改进研究”(编号:2013A001) 中国博士后科学基金第58批一等资助“大数据环境下基于本体关联的学习资源个性化推荐研究”(编号:2015M580661)的研究成果
【分类号】：G434

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2390705