JavaWeb网络学习资源推荐系统的研究与实现
这是一篇关于JavaWeb课程,网络学习资源,推荐系统,混合式推荐,实时推荐的论文, 主要内容为翻转课堂教学适合于计算机程序设计类课程,而对于一些高级程序设计课程来说,观看和学习优质网络学习资源可以作为学习者提高其翻转课堂课前自主学习效果的重要手段。本文以Java Web网络学习资源为例,研究在网络学习资源多样性和复杂性,以及学习者在学习过程中学习兴趣可能会变化的情况下,如何解决教师通过手动方式为学习者筛选推荐优质网络学习资源难的问题。使用自动化推荐技术就成为一种较好的解决方案,但通过对国内外推荐技术现状的研究,发现当前业界对于何种推荐方法推荐效果较好还有所争议,因此本文对怎样将Java Web网络学习资源与推荐技术有效结合,以达到较优推荐进行了研究和应用实践。针对上述推荐优质资源难的问题,本文对推荐系统的相关理论和技术进行了研究和分析,选择了推荐性能较好的混合式推荐方法对系统进行设计。根据混合式推荐方法的需求,基于学习者和Java Web网络学习资源的特征,从Java Web网络学习资源的内容、学习者的评分行为、学习者学习需求的变化以及推荐系统设计四个角度思考设计了基本推荐方法。这些推荐方法包括:以学习资源知识点为特征的基于内容的推荐、以学习者评分为特征的基于模型的协同过滤推荐、基于学习者学习需求变化的实时推荐、基于学习者评分次数的推荐、基于学习资源发布时间的推荐和解决推荐系统冷启动问题的学习者偏好知识点高分资源推荐。基于基本推荐方法,本文采用了基于并行式混合推荐方法和推荐列表的设计方案对推荐功能模块进行了设计。针对推荐功能模块,本文设计了学习者模型和网络学习资源模型,并基于这两种模型设计了推荐算法,具体为:在综合推荐模块中,采用基于LFM的协同过滤推荐算法设计;在个性推荐模块中,基于学习者对资源的历史评分和当前评分采用实时推荐算法生成推荐结果,再与学习者偏好知识点内高分资源进行混合推荐;在相似资源推荐模块中,采用以学习资源知识点作为标签的基于内容的推荐算法设计;在高评分率资源推荐模块中,采用基于学习者评分次数的推荐算法;在最新发布资源推荐模块中,采用基于学习资源发布时间早晚的推荐算法。在系统实现中,本文以Linux操作系统作为服务运行环境,使用Spark对算法进行实现,使用Flume、Kafka和Kafka Stream对实时推荐中日志文件中的学习者评分信息进行筛选、处理和发送,使用Mongo DB和Redis开发数据库,这些技术有利于本系统将来的改进和扩展。在对系统的评价与分析中本文采用在线实验、用户调查和学习者访谈对系统进行了评价。其中在线实验采用了基于Top N推荐的实验评价,通过对不同推荐列表长度时的混合式推荐、基于LFM的推荐和基于评分次数的推荐的召回率、准确率和F1值进行计算和对比,本文确定了系统推荐效果较好时的推荐列表长度。用户调查采用了基于李克特量表的问卷设计,其内容主要包括学习者对本系统的界面易用性、资源推荐满意度和系统总体的评价。通过对问卷调查结果的分析,学习者对本系统的认可度较高,同时认为本系统采用的混合式推荐优于基于LFM的推荐和基于评分次数的推荐方法。学习者访谈针对本系统的有用性、可用性和满意度展开。根据对访谈结果的分析,六名被访者比较认可本系统的有用性和可用性,大部分被访者对系统满意度较高。总体来说,本系统能够对Java Web网络学习资源进行较好地推荐,因此本研究具有一定的研究和实际应用价值。
ARCS动机模型理念下《大学摄影基础教程》网络学习资源的设计与开发
这是一篇关于动机,ARCS动机模型,网络学习资源,设计与开发的论文, 主要内容为随着计算机多媒体技术和网络通讯技术的飞速发展，网络教育日益受到广大教育工作者和学习者的普遍关注。然而目前的网络学习环境，尤其是网络学习资源设计缺乏对学习者认知心理的研究以及学习动机的有效激发与维持策略，造成网络学习资源持续吸引的缺失，使一些资源陷入“孤岛”，而造成资源浪费。ARCS动机模型应用于网络学习资源建设为网络学习资源的设计与开发提供了新思路。 本研究在进行动机、学习动机以及ARCS动机模型对学习效果影响研究基础上，结合当前国内网络资源研究现状，以ARCS动机理论模型为指导，提出基于ARCS理念创建网络学习资源的设计构想，进而明确设计原则，以《大学摄影基础教程》教材教学为实例，进行基于ARCS动机模型理念指导的网络学习资源设计与开发，以期更好地发挥网络资源辅助学科教学的优势，促进学生学习效果的提升。以自己能力所及的研究视角探索学习动机理论对网络学习资源设计开发的指导意义和实践应用价值。
JavaWeb网络学习资源推荐系统的研究与实现
这是一篇关于JavaWeb课程,网络学习资源,推荐系统,混合式推荐,实时推荐的论文, 主要内容为翻转课堂教学适合于计算机程序设计类课程,而对于一些高级程序设计课程来说,观看和学习优质网络学习资源可以作为学习者提高其翻转课堂课前自主学习效果的重要手段。本文以Java Web网络学习资源为例,研究在网络学习资源多样性和复杂性,以及学习者在学习过程中学习兴趣可能会变化的情况下,如何解决教师通过手动方式为学习者筛选推荐优质网络学习资源难的问题。使用自动化推荐技术就成为一种较好的解决方案,但通过对国内外推荐技术现状的研究,发现当前业界对于何种推荐方法推荐效果较好还有所争议,因此本文对怎样将Java Web网络学习资源与推荐技术有效结合,以达到较优推荐进行了研究和应用实践。针对上述推荐优质资源难的问题,本文对推荐系统的相关理论和技术进行了研究和分析,选择了推荐性能较好的混合式推荐方法对系统进行设计。根据混合式推荐方法的需求,基于学习者和Java Web网络学习资源的特征,从Java Web网络学习资源的内容、学习者的评分行为、学习者学习需求的变化以及推荐系统设计四个角度思考设计了基本推荐方法。这些推荐方法包括:以学习资源知识点为特征的基于内容的推荐、以学习者评分为特征的基于模型的协同过滤推荐、基于学习者学习需求变化的实时推荐、基于学习者评分次数的推荐、基于学习资源发布时间的推荐和解决推荐系统冷启动问题的学习者偏好知识点高分资源推荐。基于基本推荐方法,本文采用了基于并行式混合推荐方法和推荐列表的设计方案对推荐功能模块进行了设计。针对推荐功能模块,本文设计了学习者模型和网络学习资源模型,并基于这两种模型设计了推荐算法,具体为:在综合推荐模块中,采用基于LFM的协同过滤推荐算法设计;在个性推荐模块中,基于学习者对资源的历史评分和当前评分采用实时推荐算法生成推荐结果,再与学习者偏好知识点内高分资源进行混合推荐;在相似资源推荐模块中,采用以学习资源知识点作为标签的基于内容的推荐算法设计;在高评分率资源推荐模块中,采用基于学习者评分次数的推荐算法;在最新发布资源推荐模块中,采用基于学习资源发布时间早晚的推荐算法。在系统实现中,本文以Linux操作系统作为服务运行环境,使用Spark对算法进行实现,使用Flume、Kafka和Kafka Stream对实时推荐中日志文件中的学习者评分信息进行筛选、处理和发送,使用Mongo DB和Redis开发数据库,这些技术有利于本系统将来的改进和扩展。在对系统的评价与分析中本文采用在线实验、用户调查和学习者访谈对系统进行了评价。其中在线实验采用了基于Top N推荐的实验评价,通过对不同推荐列表长度时的混合式推荐、基于LFM的推荐和基于评分次数的推荐的召回率、准确率和F1值进行计算和对比,本文确定了系统推荐效果较好时的推荐列表长度。用户调查采用了基于李克特量表的问卷设计,其内容主要包括学习者对本系统的界面易用性、资源推荐满意度和系统总体的评价。通过对问卷调查结果的分析,学习者对本系统的认可度较高,同时认为本系统采用的混合式推荐优于基于LFM的推荐和基于评分次数的推荐方法。学习者访谈针对本系统的有用性、可用性和满意度展开。根据对访谈结果的分析,六名被访者比较认可本系统的有用性和可用性,大部分被访者对系统满意度较高。总体来说,本系统能够对Java Web网络学习资源进行较好地推荐,因此本研究具有一定的研究和实际应用价值。
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。
JavaWeb网络学习资源推荐系统的研究与实现
这是一篇关于JavaWeb课程,网络学习资源,推荐系统,混合式推荐,实时推荐的论文, 主要内容为翻转课堂教学适合于计算机程序设计类课程,而对于一些高级程序设计课程来说,观看和学习优质网络学习资源可以作为学习者提高其翻转课堂课前自主学习效果的重要手段。本文以Java Web网络学习资源为例,研究在网络学习资源多样性和复杂性,以及学习者在学习过程中学习兴趣可能会变化的情况下,如何解决教师通过手动方式为学习者筛选推荐优质网络学习资源难的问题。使用自动化推荐技术就成为一种较好的解决方案,但通过对国内外推荐技术现状的研究,发现当前业界对于何种推荐方法推荐效果较好还有所争议,因此本文对怎样将Java Web网络学习资源与推荐技术有效结合,以达到较优推荐进行了研究和应用实践。针对上述推荐优质资源难的问题,本文对推荐系统的相关理论和技术进行了研究和分析,选择了推荐性能较好的混合式推荐方法对系统进行设计。根据混合式推荐方法的需求,基于学习者和Java Web网络学习资源的特征,从Java Web网络学习资源的内容、学习者的评分行为、学习者学习需求的变化以及推荐系统设计四个角度思考设计了基本推荐方法。这些推荐方法包括:以学习资源知识点为特征的基于内容的推荐、以学习者评分为特征的基于模型的协同过滤推荐、基于学习者学习需求变化的实时推荐、基于学习者评分次数的推荐、基于学习资源发布时间的推荐和解决推荐系统冷启动问题的学习者偏好知识点高分资源推荐。基于基本推荐方法,本文采用了基于并行式混合推荐方法和推荐列表的设计方案对推荐功能模块进行了设计。针对推荐功能模块,本文设计了学习者模型和网络学习资源模型,并基于这两种模型设计了推荐算法,具体为:在综合推荐模块中,采用基于LFM的协同过滤推荐算法设计;在个性推荐模块中,基于学习者对资源的历史评分和当前评分采用实时推荐算法生成推荐结果,再与学习者偏好知识点内高分资源进行混合推荐;在相似资源推荐模块中,采用以学习资源知识点作为标签的基于内容的推荐算法设计;在高评分率资源推荐模块中,采用基于学习者评分次数的推荐算法;在最新发布资源推荐模块中,采用基于学习资源发布时间早晚的推荐算法。在系统实现中,本文以Linux操作系统作为服务运行环境,使用Spark对算法进行实现,使用Flume、Kafka和Kafka Stream对实时推荐中日志文件中的学习者评分信息进行筛选、处理和发送,使用Mongo DB和Redis开发数据库,这些技术有利于本系统将来的改进和扩展。在对系统的评价与分析中本文采用在线实验、用户调查和学习者访谈对系统进行了评价。其中在线实验采用了基于Top N推荐的实验评价,通过对不同推荐列表长度时的混合式推荐、基于LFM的推荐和基于评分次数的推荐的召回率、准确率和F1值进行计算和对比,本文确定了系统推荐效果较好时的推荐列表长度。用户调查采用了基于李克特量表的问卷设计,其内容主要包括学习者对本系统的界面易用性、资源推荐满意度和系统总体的评价。通过对问卷调查结果的分析,学习者对本系统的认可度较高,同时认为本系统采用的混合式推荐优于基于LFM的推荐和基于评分次数的推荐方法。学习者访谈针对本系统的有用性、可用性和满意度展开。根据对访谈结果的分析,六名被访者比较认可本系统的有用性和可用性,大部分被访者对系统满意度较高。总体来说,本系统能够对Java Web网络学习资源进行较好地推荐,因此本研究具有一定的研究和实际应用价值。
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