基于大数据的个性化学习推荐服务研究

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随着信息技术的飞速发展,互联网和教育正在逐步融合,教育信息化已成为当前时代发展的大趋势。合理利用信息技术能够完善教育体系,打破传统教育在时间和空间上的局限性。大数据和互联网+教育的提出加快了教育信息化的步伐,利用大数据这一思想处理海量的教育数据,进而发现教育中存在的一些关联、规则,实现“因材施教,个性发展”。“移动自主学堂”[1]学习平台记录了学生大量结构化、半结构化和非结构化的学习信息。教育信息化学习平台是利用大数据基本算法处理学生学习信息,深度挖掘学生的学习目的、学习特点以及学生学习路径的形成方式,从而确定学生的学习类型,评价学生的学习效果,为老师的教学和学生的学习提供一些建议。“作业帮”、“猿题库”等网络教育资源的大量涌现,给学生提供了更多的教育学习资源。利用这些资源学生可以丰富知识、提高能力,但是寻找所需的教育资源会花费学生大量的时间,造成“信息超载”的现象。本文利用本体技术和大数据基本算法对教育信息化的发展进行深入研究,主要研究内容如下。(1)利用本体明确性、客观性和可扩展性的特点对教育资源进行本体构建,同时也对学生用户进行本体构建。(2)利用本体建立的学习平台记录了大量的学生数据,通过数据挖掘工具对这些数据进行分析而产生的一些规则会对教学产生积极的影响。本文通过把C4.5算法和关联规则相结合,对C4.5决策树上节点进行关联规则,从而确定我们所需的强关联。最后利用实例验证此算法在教学中有积极作用。(3)构建学生概念本体树来获取学生学习特点对资源需求的信息,构建资源概念本体树以方便查找相似的资源和进行资源检索。本文通过结合学生学习特点对教育资源的需求信息和教育资源本体树的层次结构特点,提出了基于学生用户本体树和教育资源本体树的个性化推荐算法,并进行数据测试确定学生本体树和资源本体树中各个特征类的权重对相似性匹配的影响。(4)利用上面的研究理论,开发了错题本的个性化错题推荐系统。
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