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基于学习画像的精准个性化学习路径生成性推荐策略研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Research on Generative Paths Recommendation Strategies of Precisive Personalized Learning Based on Learning Profile
作者:
师亚飞;彭红超;童名文
作者机构:
[师亚飞; 童名文] 华中师范大学.教育信息技术学院
[彭红超] 华东师范大学.教育学部教育信息技术学系
语种:
中文
关键词:
学习画像;个性化学习路径;生成性推荐;精准教学;学习元
关键词(英文):
Personalized Learning Path;Generative Recommendation;Precision Teaching;Learning Cell
期刊:
中国电化教育
ISSN:
1006-9860
年:
2019
期:
5
页码:
84-91
基金类别:
教育部人文社科基金资助项目“数字化学习资源无障碍适配决策模型研究”(项目编号:15YJA880062) 国家留学基金项目(项目编号:201806140173)研究成果
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
教育信息技术学院
摘要:
精准个性化学习路径推荐作为教育大数据助力精准教学的重要研究内容,引起了研究者的广泛关注。鉴于传统的学习路径推荐通常只考虑了学习者的个体特征,网络学习环境中学习者的学习活动和学习轨迹等重要学习数据没有被很好地利用,该文设计了一种基于学习画像的精准个性化学习路径生成性推荐模型。模型根据学习者的学习状态,采用个性化推荐策略向学习者推荐学习元列表,学习者主动选择其中最适合的一个学习元进行学习。学习元是一种包含学习内容、学习活动及其学习效果的学习元组,其细粒度的推荐内容可以满足学习者的学习需求。生成性推荐策略契合了学习者在学习过程中学习水平动态变化的特性,确保推...
摘要(英文):
Precisive personalized learning path recommendation, an important research point of education big data for empowering precision teaching, gains in popularity. Considering that the traditional learning path recommendation usually only considers the individual characteristics of the learner and the important learning data such as the learner's learning activity and trajectory in the online learning environment is not well utilized, a generative path recommendation strategy of precisive personalized learning based on learning profile is designed. This model adopts the personalized recommendation ...

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