个性化习题推荐算法研究

大数据时代的到来,促进了在线教育平台的飞速发展,使得学习资源呈爆发式增长,学习者无时无刻都将面临信息过载问题。面对众多的习题资源,学习者很难从海量的习题资源中找到真正适合自己的习题集来进行训练,以致出现学习效率低下和学习自主性不高等问题。针对这一问题,提出了个性化习题推荐算法,对个性化习题推荐算法的发展现状进行研究,介绍常用的个性化习题推荐算法以及5个算法评价指标并给出未来的研究热点和方向。     

基于知识图谱的学习资源推荐系统研究与设计 ——以"协优工程师认证"课程为例

"精准教学"和"个性化学习"是教育事业的发展趋势,个性化学习推荐在线上学习中也逐步受到重视.该研究通过构建"协优工程师认证"课程的知识图谱,结合习题推荐算法的研究,设计了基于知识图谱的学习资源推荐系统,实现了"协优工程师认证"课程知识图谱的可视化、知识点查询、知识路径查询及习题推荐功能,为学习者提供定制化的线上学习服务...     

基于人工智能技术的计算机网络在线教学平台设计

为提高在线教学的效率和质量,文中基于人工智能技术设计了计算机网络在线教学平台。首先,设计了平台的总体框架,包括平台管理、教师、学生等模块以及集成性的人工智能模块,其中人工智能模块涵盖智能学习资源推荐系统、自动评分系统和个性化学习路径规划模块。同时,对用户界面的设计进行了细致的探讨。在系统测试部分,对平台进行了全面的性能测试。结果表明,该平台在提高教学互动性、个性化学习体验及教学资源利用率方面表现出色,验证了其在现代教育中的应用价值和潜力。文中不仅为在线教育提供了一种新的智能化解决方案,也为教育技术的未来发展提供了重要的理论和实践参考。     

互联网思维对在线教育的启示

在未来各领域的竞争中,互联网思维都不可或缺.在线教育领域也不例外,人们不得不对市场、学习者、学习资源、学习支持服务乃至对整个教育生态进行重新审视.互联网思维下的在线教育已经凸显出其特点,即"快捷、高效、交互、共同建构、免费".在在线教育越来越普及的今天,增强用户的学习体验至关重要.用户的学习体验包括交互体验、视觉体验、成就体验以及服务体验等.如果在线学习能增强学习者的学习体验,那么学习者的需求就能得到满足,在线教育市场将会迎来新的爆发.     

在线学习个性化推荐中多维度学习者模型研究

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。     

个性化推荐及其在MOOC中的应用

大数据时代个性化推荐技术被广泛应用到互联网的各个领域,但在教育领域的应用还比较少。随着MOOC教育大数据迅速增长,对海量数据进行分析挖掘,从中提取有价值的信息,为学习者提供个性化的推荐学习服务,是实现个性化教育的重要途径,文章分析了个性化推荐、MOOC、个性化学习及个性化教育的概念及其之间的关系,论述了在MOOC大数据平台上引入个性化推荐技术的必要性,探讨了基于教育大数据的个性化推荐的策略及其发展方向。     

基于HTML5的在线学习平台应用研究

信息化学习伴随当下互联网的快速发展已成为年轻人除了课堂学习外的另一学习形式,目前越来越多的高职院校也在发展在线教育。基于HTML5开发的在线学习平台为学习者提供了丰富的学习资源,满足学习者专业和非专业的学习需求,使得学习者最大程度地自由选择学习方式,提高了学习效率[1]。本文使用文献分析法、比较研究法对基于HTML5技术开发的学习平台进行了三个层次的需求分析,提出了平台框架模型,为在线学习平台的搭建提供了建设思路。     

基于数据驱动的精准化教学服务平台设计与实施

人类社会从信息时代走进了大数据时代,对网络的依赖性也越来越大。高校网络教学平台的建设和应用,对提升教育质量、深化校企合作、整合优质资源、发挥高校和企业各自优势等方面均带来显著成效。但目前的教学平台多是单纯的资源整合或资源的堆叠,未考虑共享共建和个性化学习,不能满足学习者学习的需求。文章利用大数据技术,为授课者提供智能诊断服务,为学习者提供个性化学习服务,以满足教师、学生、企业和社会学习者等不同对象、不同阶段、不同场合的学习需求。     

基于用户画像的课程学习视频推荐系统研究与设计

文章面向在线教育,研究并设计一种课程学习视频的推荐系统。由于线上学习资源冗杂繁多,且缺乏规范化构建和系统化管理,学习者难以精准获取满足其个性化需求的课程学习视频。文章通过数据挖掘技术获取用户数据后构建用户画像并进行相似用户群体识别,再利用推荐算法实现课程学习视频与用户之间的精准匹配。实验结果表明,该文推荐系统可以有效解决人们在选择学习资源时产生的“信息迷航”和“信息过载”等问题,能够有效满足用户个性化学习需求并为用户提供个性化学习路线。     

基于Tableau实现在线教育大数据的可视化探索

本文从数据收集、数据清洗、数据分析与展现层面入手,针对基于Tableau的在线教育大数据可视化设计思路进行了大体分析,围绕学习者基础信息分析、学习者学习行为聚类分析、学习者类型与学习成果分析三个维度,探讨了在线教育平台学习行为数据的可视化分析结果,以期为学习分析的可视化提供参考。