【摘 要】
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在互联网信息技术迅猛发展的大背景下,在线学习资源开始大量涌现,导致诞生了更加丰富多元化的网络学习方式和教育手段,但是丰富的在线学习资源易造成“信息超载”这一现象的产生,导致学生在通过网络在线学习资源进行知识内容的学习时,容易产生“知识迷航”的问题。正因如此,关于个性化学习推荐领域的研究正成为热点。首先,本文提出一种二级结构知识地图。在学习者进行学习课程时,这种结构能够指引学习者更为充分了解课程的知
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在互联网信息技术迅猛发展的大背景下,在线学习资源开始大量涌现,导致诞生了更加丰富多元化的网络学习方式和教育手段,但是丰富的在线学习资源易造成“信息超载”这一现象的产生,导致学生在通过网络在线学习资源进行知识内容的学习时,容易产生“知识迷航”的问题。正因如此,关于个性化学习推荐领域的研究正成为热点。首先,本文提出一种二级结构知识地图。在学习者进行学习课程时,这种结构能够指引学习者更为充分了解课程的知识系统和内在逻辑关系。学习者可以根据学习方案规划适合自己的学习路径。二级结构包括:一级知识模块和二级知识点,知识模块包含知识点。该结构具有简洁性高、可用性强和扩展性好等特点。其次,在知识地图的网络结构的基础上,引入节点的度中心性,计算知识点在网络中的重要程度,作为推荐依据之一。然后,提出了一种基于学习情况的协同过滤算法PAD-CF。PAD-CF算法相比传统的协同过滤算法,提升了学习者之间学习情况、学习特点相似性计算结果的精度,对最终的推荐性能起到促进作用。该算法对相似度计算方法进行优化,以皮尔逊相似度公式为基础,加入三个与学习情况、学习特点相关的因子进行改进,并结合K近邻算法以及预测公式,构成基于学习情况的协同过滤算法PAD-CF。该算法从学习者在课程的认知水平出发,通过PAD-CF计算不同学习者之间的相似程度,提升相似度计算结果的精度。并通过修正因子降低由试卷不同产生的知识点难度系数差异,减小该差异对相似度准确性的影响。最后,将二级结构知识地图与基于学习情况的协同过滤算法PAD-CF相融合,构造个性化学习推荐模型LS-PLRM。基于该模型,向学习者提供适配其学习情况和学习特点的个性化学习推荐方案,指引学习者依据学习路径及知识点的推荐度深入学习。经过实验对比验证,通过LS-PLRM模型提供的个性化学习推荐方案进行学习的学习者,相比采用其它模型进行学习的学习者,有不同层次的提升,学习效果更加明显。
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