基于人格特征的个性化学习内容推荐研究
这是一篇关于学习推荐系统,推荐系统,人格特征,自然语言处理,学习者模型的论文, 主要内容为近年来随着教育信息化的普及,学习者的学习方式逐渐由线下课堂转为在线学习,鉴于互联网的海量学习资源,学习者在学习过程中容易出现信息过载问题。对于在线学习的学习者来说,信息过载问题会因其大量的冗余信息干扰学习者对其所需的学习资源的精准选择,从而影响学习者在线学习的效果。因此,为学习者推荐所需的学习资源,提高学习者学习效率的个性化学习推荐系统应运而生。在目前的在线学习过程中,往往只关注于学习者与学习资源间的联系,而学习者与在线学习推荐系统产生的交互信息中蕴含着丰富的心理学特征,如人格特征等,大量主观的心理学信息往往会被忽略。将心理学特征与个性化学习推荐系统结合,形成“心理学+教育”的在线学习方式,是未来学习推荐系统的重要研究方向。利用学习者人格特征为其设置个性化参数,推荐更符合学习者心理预期的学习资源,是目前个性化学习推荐系统所欠缺的。本文为解决这一问题,以在线学习网站的学习者和学习资源为例,整合了丰富多样的在线教育数据,通过抽取学习者特征,以其人格特征为核心特征完成学习者建模和学习对象建模,并基于学习者和学习对象模型设计学习推荐算法模型进行在线学习推荐。本文充分利用了学习者蕴藏的丰富心理学信息为其进行学习推荐,使学习推荐系统更加个性化,实现了在线教育资源与学习者心理学信息的整合和学习内容的推荐。本文的工作主要包含以下几点:1.本文以捕获学习者蕴藏的心理学大五人格特征为出发点,针对学习者建模,首先抽取了在线学习的学习者多元特征,进行了数据预处理、文本词嵌入和PANDORA模型训练,构建了以大五人格特征为核心特征,其余特征为辅助特征的学习者模型。2.针对学习对象建模,抽取了在线学习资源的多元特征,经数据分析设计了一种基于自注意力机制的BERT文本词嵌入方式,并设计了自编码/解码器,用于对学习对象特征的进一步抽取,最后对其核心特征进行了映射处理,构建了以大五人格特征为核心特征,其余特征为辅助特征的学习对象模型。3.针对学习内容推荐算法,本文设计了基于大五人格特征的Pan-BF-PMF算法模型,其充分利用了学习者蕴藏的心理学大五人格特征,经实验证明,在为学习者推荐学习内容方面性能优异。基于该模型的全面特征考量,优化设计了PanBF-PMF+算法模型,本文在真实数据集上进行了实验探究,并设计与基线模型的对比实验,实验结果证明了其对于学习内容推荐的优越性能。最后探究了本文设计的驱动参数对实验结果的影响。
初中数学个性化学习资源推荐系统设计与实践研究
这是一篇关于个性化推荐系统,学习者模型,协同过滤,Slope One算法的论文, 主要内容为随着网络学习时代的来临,网络学习资源呈现爆炸式增长,学者利用网络平台能够获取丰富的学习资源,这些平台也为用户的资源查找和学习提供了更多的选择。然而,大量的网络信息和资源,使得用户在进行网络学习时面临“数据过载”的情况,用户无法在短时间内从众多的学习资源中精确定位自身所需要的学习资源。个性化推荐能够有效解决该问题,并为用户提供符合自身需求的学习资源。目前,如何选择合适的推荐技术,使系统推荐的学习资源满足学习者的需求,促进学习者的个性化成为了研究热点。从目前的研究来看,虽然国内外有关学习资源的个性化推荐中理论和实践方面都有所涉及,但对基础教育而言,很少有聚焦到某一具体学科,并根据该学科的具体规律和学习者的学习特征来开展有针对性的个性化学习资源的研究。基于此,本研究提出了针对初中数学学习资源的个性化推荐,通过对学生基本信息和行为数据等的收集,对学生和学习资源进行了模型建构,并为学生推荐合适的个性化课后学习资源,让学生更有效率的学习。本文分析了新课标指导下对初中数学教育的要求,并结合当前初中学习者和数学学习资源的特点,构建了初中数学学习资源库模型和学习者模型。在对当下个性化推荐所采用的个性化推荐算法进行论述和比较之后,研究引入了slope one算法到基于用户的协同过滤算法中,用以解决系统中评分数据稀疏引起的冷启动问题,提出了混合式推荐算法。在对所提出的算法和个性化模型进行分析后,详细设计了符合初中数学学习的各个模块和功能,构建了初中数学学习资源个性化推荐系统,以实验的方式对整个系统进行了相应的测试。最后以问卷调查的形式,对个性化资源推荐系统的使用效果进行了统计和分析,以期为后续的系统改进提供一定的参考。
在线教育中的学习资源推荐技术研究
这是一篇关于在线教育,推荐算法,学习者模型,个性化探索,知识追踪的论文, 主要内容为随着数字化信息技术与智慧教育的深度融合,远程网络教学已成为现代教育不可或缺的一部分。在线教育平台的涌现,为满足人们对教育资源日渐增长的需求、方便人们获取教育资源的方式提供了新思路和新途径。但是,在大数据环境下,随着教育资源规模的不断扩大,学习者需要花费更多的时间和精力去寻找合适的学习资源,从而造成了资源利用率和学习效率低下的问题。为此,基于在线教育的学习资源推荐技术应运而生。然而,现有的学习资源推荐方法往往存在着一定的局限性。第一,学习者是在线教育的主体,由于未能充分地对学习者特征进行挖掘分析,推荐算法不能准确识别学习者的真实需求;第二,传统的推荐方案常常会使学习者陷入“信息茧房”,一直学习相似的或毫无挑战性的内容,不利于学习者的智力开发;第三,推荐的学习资源往往以无序的集合形式呈现,未对具体的学习路径进行动态规划。基于上述局限性,论文研究了在线教育中的学习资源推荐技术,通过构建学习者模型提取学习者的个性化特征,作为教育视频资源推荐算法的设计依据,并进一步为学习者推荐一条有序的、有逻辑的学习路径,最大程度提高学习者的知识水平。主要的研究内容如下:第一,本文构建了在线教育场景下的学习者模型。首先,对搭建的学习者模型进行层次分析,详细描述了数据层、分析层、表示层、应用层的组成与功能;随后,介绍了数据集的具体字段信息与处理过程,对各类学习行为进行筛选分析;最后,对学习者进行特征提取,基于教育心理学理论计算学习者的能力特征,并利用机器学习算法根据学习者的能力与参与度进行身份标签分类,归纳总结每类学习者群体的学习模式与规律。第二,本文提出了基于个性化探索策略的教育视频资源推荐算法。首先,基于学习者的行为记录对教育视频资源进行特征提取,增强其灵活性;其次,从并行矩阵计算和个性化探索策略两个方面改进基于上下文的Lin UCB推荐算法,实现算法效率的提高及探索与利用比例的自适应调整,从而将教育视频的难度控制在学习者的能力范围内,同时挖掘学习者的潜能,并降低探索过程带来的风险。实验结果表明,该方法在精度、个性化程度、适应性等方面的性能都有所提高。第三,本文设计了基于注意力知识追踪的学习路径推荐算法。首先,构建了一种基于注意力机制的知识追踪模型,使用改进的双参数logistic模型嵌入表示方法增强模型的可解释性,同时考虑学习者的遗忘行为以更精准地跟踪学习者的知识水平;其次,提出了一种基于知识图谱的搜索空间优化算法,缩小算法的执行范围,并确保学习路径的逻辑性,防止偏离学习目标;而后,基于多种约束规则设计学习路径推荐算法,依次按照概念转变模型中的可解释性、合理性、有效性规则逐步推荐学习内容,随时间推移形成动态的学习路径。实验结果表明,注意力知识追踪算法相对于传统的知识追踪算法在准确率上有了显著提升,所设计的学习路径推荐算法也能将学习路径的整体效果最优化。
网络学习资源个性化推荐方法研究
这是一篇关于网络学习资源,学习者模型,协同过滤,个性化推荐的论文, 主要内容为目前,海量的网络学习资源在学习平台中呈零散化的分布状态,学习者无法快速找到自己需要和感兴趣的资源,造成了“信息迷航与过载”的问题。为此大批学者开始研究将个性化学习与信息推荐技术相结合,但目前在教育领域,传统的在线学习平台中大多直接应用成熟的信息推荐技术,缺乏学习者自身的个性化特征分析,服务个性化程度较低。如何在学习平台中节省学习者检索资源的时间,从而提高学习效率和资源的使用率成为目前研究的热点问题。针对以上问题,本文从多个角度挖掘学习者个性化信息,对网络学习资源的个性化推荐方法展开研究。主要研究内容如下:1.网络学习资源与个性化推荐技术的选择密不可分。为了有效管理网络学习资源、组织核心知识与试题之间的对应关系,并且合理获取学习者有效的测评数据,本文依据布鲁姆教育目标分类理论,完成网络学习资源模型的构建。模型主要包括绘制知识结构图,组织学习资源库,编制课程章节测验。在此基础上,为了快速获悉不同类型学习资源的内容以及表征学习者偏好信息,本文提出基于标签对网络学习资源特征进行表示。2.学习者模型是实现学习资源个性化推荐系统的基础。本文针对教育领域中不同的学习者的学习目标和兴趣不同的问题,本文依据CELTS-11学习者模型规范、教育目标分类理论以及学习风格理论,通过分析所罗门学习风格量表获取的学习风格数据、学习者在章节测试获取的测评数据以及学习者在学习过程中留下的反馈数据,结合学习资源的标签特征,对学习风格、认知水平、兴趣偏好三种个性特征进行深入研究,完成学习者模型的构建。3.针对信息推荐技术在个性化学习的应用中个性化程度不高的问题,本文提出一种基于学习者模型的网络学习资源个性化推荐方法。该方法从不同维度去描述学习者静态和动态的个性特征,结合协同过滤推荐方法,向学习者推荐符合其个性化需求的学习资源。经过验证,本文的推荐方法在准确率、召回率和F1值上均优于经典协同过滤推荐技术。并且学习资源的使用率得到有效提高,缓解网络学习平台中学习者的“信息迷航”问题。4.最后,为满足教育领域具体需求,设计并实现网络学习资源个性化推荐系统。首先对系统的总体架构和功能模块进行设计,然后通过整合校内外丰富的网络教学资源,以学习资源个性化推荐功能为核心,实现学习者信息获取、课程资源学习、学习资源管理、以及个人资源管理等功能,为学生能够提供有效学习辅助。
学习设备中的个性化学习路径推荐研究
这是一篇关于特征体系,学习者模型,个性化推荐,重排序,知识图谱的论文, 主要内容为目前多数学习平台中,仍存在学习者模型特征指标不清晰,无法表征学习者多样性,以及个性化推荐结果不精准的问题。为解决上述问题,本文构建了学习者的静态特征体系、动态特征体系、静态学习者模型、动态学习者模型和个性化学习路径推荐模型。在特征体系中,静态特征体系主要分为4类,动态特征体系在包含静态特征的基础上,另增3类,最终以数学形式对特征进行表示。然后,通过K-Means聚类方法对静态特征数据进行归类,构建静态学习者模型;结合静态特征数据和动态特征数据,使用BP神经网络构建动态学习者模型。同时,本文采用知识图谱及重排序的思想,构建个性化推荐模型。先构建课程知识点图谱,再使用认知模型分析学习者测试结果,依据测试结果遍历课程知识点图谱,构建盲区知识点图谱。然后,使用学习排序方法实现盲区知识点的初排序,再将初排序列特征向量输入Transformer算法中,结合学习者个性化特征生成优化后的序列。最终使用拓扑排序方法遍历重排序列与盲区知识点图谱,生成推荐的知识点学习序列。本文采用离线分析方法对构建的模型进行验证。采用轮廓系数法对静态学习者模型效果进行了验证,结果表明K-Means算法比Mini Batch K-Means算法构建的模型效果更好;使用拟合曲线、ROC曲线以及AUC值对动态学习者模型构建效果进行了验证,拟合度达0.88431,AUC值达到0.901;在个性化推荐模型的验证中采用precision、recall、平均准确度、平均准确均值方法,对三种推荐算法的推荐效果进行比较,实验表明本文中的推荐方法在评价指标上都高于两种对比算法。
初中数学个性化学习资源推荐系统设计与实践研究
这是一篇关于个性化推荐系统,学习者模型,协同过滤,Slope One算法的论文, 主要内容为随着网络学习时代的来临,网络学习资源呈现爆炸式增长,学者利用网络平台能够获取丰富的学习资源,这些平台也为用户的资源查找和学习提供了更多的选择。然而,大量的网络信息和资源,使得用户在进行网络学习时面临“数据过载”的情况,用户无法在短时间内从众多的学习资源中精确定位自身所需要的学习资源。个性化推荐能够有效解决该问题,并为用户提供符合自身需求的学习资源。目前,如何选择合适的推荐技术,使系统推荐的学习资源满足学习者的需求,促进学习者的个性化成为了研究热点。从目前的研究来看,虽然国内外有关学习资源的个性化推荐中理论和实践方面都有所涉及,但对基础教育而言,很少有聚焦到某一具体学科,并根据该学科的具体规律和学习者的学习特征来开展有针对性的个性化学习资源的研究。基于此,本研究提出了针对初中数学学习资源的个性化推荐,通过对学生基本信息和行为数据等的收集,对学生和学习资源进行了模型建构,并为学生推荐合适的个性化课后学习资源,让学生更有效率的学习。本文分析了新课标指导下对初中数学教育的要求,并结合当前初中学习者和数学学习资源的特点,构建了初中数学学习资源库模型和学习者模型。在对当下个性化推荐所采用的个性化推荐算法进行论述和比较之后,研究引入了slope one算法到基于用户的协同过滤算法中,用以解决系统中评分数据稀疏引起的冷启动问题,提出了混合式推荐算法。在对所提出的算法和个性化模型进行分析后,详细设计了符合初中数学学习的各个模块和功能,构建了初中数学学习资源个性化推荐系统,以实验的方式对整个系统进行了相应的测试。最后以问卷调查的形式,对个性化资源推荐系统的使用效果进行了统计和分析,以期为后续的系统改进提供一定的参考。
网络学习资源个性化推荐方法研究
这是一篇关于网络学习资源,学习者模型,协同过滤,个性化推荐的论文, 主要内容为目前,海量的网络学习资源在学习平台中呈零散化的分布状态,学习者无法快速找到自己需要和感兴趣的资源,造成了“信息迷航与过载”的问题。为此大批学者开始研究将个性化学习与信息推荐技术相结合,但目前在教育领域,传统的在线学习平台中大多直接应用成熟的信息推荐技术,缺乏学习者自身的个性化特征分析,服务个性化程度较低。如何在学习平台中节省学习者检索资源的时间,从而提高学习效率和资源的使用率成为目前研究的热点问题。针对以上问题,本文从多个角度挖掘学习者个性化信息,对网络学习资源的个性化推荐方法展开研究。主要研究内容如下:1.网络学习资源与个性化推荐技术的选择密不可分。为了有效管理网络学习资源、组织核心知识与试题之间的对应关系,并且合理获取学习者有效的测评数据,本文依据布鲁姆教育目标分类理论,完成网络学习资源模型的构建。模型主要包括绘制知识结构图,组织学习资源库,编制课程章节测验。在此基础上,为了快速获悉不同类型学习资源的内容以及表征学习者偏好信息,本文提出基于标签对网络学习资源特征进行表示。2.学习者模型是实现学习资源个性化推荐系统的基础。本文针对教育领域中不同的学习者的学习目标和兴趣不同的问题,本文依据CELTS-11学习者模型规范、教育目标分类理论以及学习风格理论,通过分析所罗门学习风格量表获取的学习风格数据、学习者在章节测试获取的测评数据以及学习者在学习过程中留下的反馈数据,结合学习资源的标签特征,对学习风格、认知水平、兴趣偏好三种个性特征进行深入研究,完成学习者模型的构建。3.针对信息推荐技术在个性化学习的应用中个性化程度不高的问题,本文提出一种基于学习者模型的网络学习资源个性化推荐方法。该方法从不同维度去描述学习者静态和动态的个性特征,结合协同过滤推荐方法,向学习者推荐符合其个性化需求的学习资源。经过验证,本文的推荐方法在准确率、召回率和F1值上均优于经典协同过滤推荐技术。并且学习资源的使用率得到有效提高,缓解网络学习平台中学习者的“信息迷航”问题。4.最后,为满足教育领域具体需求,设计并实现网络学习资源个性化推荐系统。首先对系统的总体架构和功能模块进行设计,然后通过整合校内外丰富的网络教学资源,以学习资源个性化推荐功能为核心,实现学习者信息获取、课程资源学习、学习资源管理、以及个人资源管理等功能,为学生能够提供有效学习辅助。
学习设备中的个性化学习路径推荐研究
这是一篇关于特征体系,学习者模型,个性化推荐,重排序,知识图谱的论文, 主要内容为目前多数学习平台中,仍存在学习者模型特征指标不清晰,无法表征学习者多样性,以及个性化推荐结果不精准的问题。为解决上述问题,本文构建了学习者的静态特征体系、动态特征体系、静态学习者模型、动态学习者模型和个性化学习路径推荐模型。在特征体系中,静态特征体系主要分为4类,动态特征体系在包含静态特征的基础上,另增3类,最终以数学形式对特征进行表示。然后,通过K-Means聚类方法对静态特征数据进行归类,构建静态学习者模型;结合静态特征数据和动态特征数据,使用BP神经网络构建动态学习者模型。同时,本文采用知识图谱及重排序的思想,构建个性化推荐模型。先构建课程知识点图谱,再使用认知模型分析学习者测试结果,依据测试结果遍历课程知识点图谱,构建盲区知识点图谱。然后,使用学习排序方法实现盲区知识点的初排序,再将初排序列特征向量输入Transformer算法中,结合学习者个性化特征生成优化后的序列。最终使用拓扑排序方法遍历重排序列与盲区知识点图谱,生成推荐的知识点学习序列。本文采用离线分析方法对构建的模型进行验证。采用轮廓系数法对静态学习者模型效果进行了验证,结果表明K-Means算法比Mini Batch K-Means算法构建的模型效果更好;使用拟合曲线、ROC曲线以及AUC值对动态学习者模型构建效果进行了验证,拟合度达0.88431,AUC值达到0.901;在个性化推荐模型的验证中采用precision、recall、平均准确度、平均准确均值方法,对三种推荐算法的推荐效果进行比较,实验表明本文中的推荐方法在评价指标上都高于两种对比算法。
个性化学习路径构建研究
这是一篇关于知识图谱,学习者模型,个性化学习路径,遗传算法的论文, 主要内容为随着信息技术被广泛应用于教育领域中,不仅提供了全新的学习环境,还促进了教育方式的变革,在线学习受到越来越多的青睐。然而,现有在线学习平台存在诸如:学习者缺乏有效指导,在面对海量学习资源时,易产生“学习迷航”和“信息过载”等问题;多数在线学习系统提供的学习路径缺乏合理的逻辑性与可解释性;路径构建缺乏个性化考虑,难以满足在线学习者的学习需求,导致对知识的学习出现偏移,无法正确地把握知识学习的方向。本研究基于既往课题项目,针对在线学习精准推送服务体系研究中个性化学习路径构建问题提出两阶段构建方法:构建课程知识图谱,生成通用学习路径;建立学习者模型,构建个性化学习路径。主要研究内容:以Text Rank算法获取文本资源,基于多重属性特征设计了知识图谱模式层,构建课程知识图谱;提取图谱中知识点属性与关系,应用拓扑排序算法,设计了通用学习路径自动生成方法;实验结果表明自动生成的通用路径与专家路径相似度较高,达到了81.94%,学习逻辑符合认知规律。讨论了学习者模型当前主要研究趋势与方向,分析学习者特征的选取对构建学习者模型的意义;描述了常用的个性化学习参数,选取相关参数从基本属性与功能属性两大方面构建了学习者模型;利用多维度信息构建了知识点模型。通过改进的遗传算法,构建了个性化的学习路径。将学习路径个性化构建问题建模为一个目标优化问题而设计了适应度函数;改变了遗传算法的编码方式降低算法复杂度;收集在选择阶段未被选中的个体形成非精英个体集参与遗传操作以防止种群多样性的缺失。对改进的遗传算法进行实验与分析,并与传统遗传算法、粒子群优化算法进行比较。结果表明改进遗传算法在多方面表现优异,构建的个性化学习路径满足学习者特征与需求,解决了学习路径构建个性化程度不高的问题。两阶段构建方法,保证了个性化学习路径构建的逻辑性、可行性与可解释性,形成循序渐进的学习过程,满足在线学习者个性化学习需求。个性化学习路径的构建为学习资源的精准推送研究提供基础,进一步完善了在线学习服务体系研究。
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