大数据视阈下学习资源智能推荐模型构建_中国煤炭行业知识服务平台

大数据视阈下学习资源智能推荐模型构建

作者

张进良叶求财
单位

湖南科技大学教育学院
摘要

借助大数据和人工智能提供的技术基础和思维框架,构建了以学习者大数据分析和学习资源大数据分析为基础、以智能推荐引擎为核心、以个性化资源服务为目的的学习资源智能推荐模型。该模型由数据源模块、学习者分析模块、学习资源分析模块、智能推荐引擎模块和个性化服务模块等六部分组成。该模型既关注对学习者的知识水平、学习行为、学习风格、学习兴趣等方面的大数据分析,又关注对学习资源的属性、类型、效能、进化等方面的大数据分析,还注重学习资源检索Agent、匹配Agent、管理Agent、算法优化Agent和推荐Agent的协同工作,该模型具有适应性、个性化和易用性等特征。
关键词

大数据学习资源个性化智能推荐
基金项目(Foundation)

全国教育科学规划教育部重点课题(DCA140234)；
文章目录

一学习资源推荐的研究现状
二大数据技术为学习资源智能化推荐提供的支持
(一) 大数据技术赋予人们对学习资源相关数据的自动收集能力
(二) 大数据技术为学习资源的智能化推荐提供了思维框架
(三) 大数据技术赋予学习资源自我进化能力
三学习资源的智能推荐模型
(一) 数据源模块
(二) 学习者大数据分析模块
(三) 学习资源大数据分析模块
(四) 智能推荐引擎模块
(五) 个性化服务模块
四学习资源智能推荐模型的优势分析
(一) 适应性
(二) 个性化
(三) 易用性
五学习资源智能推荐模型的应用过程
(一) 注册阶段
(二) 学习阶段
(三) 资源推荐阶段
引用格式

张进良,叶求财.大数据视阈下学习资源智能推荐模型构建[J].湖南科技大学学报(社会科学版),2019,22(04):178-184.DOI:10.13582/j.cnki.1672-7835.2019.04.024.