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适应性学习路径推荐算法及应用研究
  • ISSN号:1006-9860
  • 期刊名称:《中国电化教育》
  • 时间:0
  • 分类:G434[文化科学—教育学;文化科学—教育技术学]
  • 作者机构:[1]华中师范大学教育信息技术学院,湖北武汉430079
  • 相关基金:本文系国家自然科学基金项目“面向web信息的知识融合关键技术研究”(项目编号:61272205)研究成果.
中文摘要:

在适应性学习路径推荐中,推荐算法起着至关重要的作用。本研究从算法性质的角度归类,将学习路径推荐系统中的推荐算法归为三大类:智能优化算法、数据挖掘算法以及基于知识的推荐算法。结合已开发的学习路径推荐系统,本文从算法性能、学习路径推荐中考虑的因素及算法应用三方面进行比较与分析,总结出上述推荐算法在学习路径推荐中的应用策略和应用中的优势及不足,最后探讨了学习路径推荐的实践应用价值。以期为适应性学习路径推荐领域的研究提供有价值的参考与借鉴。

英文摘要:

In the adaptive learning path recommendation, the recommendation algorithm plays a vital role. From the perspective of the nature of algorithm, the recommendation algorithm in learning path recommendation system are grouped into three categories: swarm intelligence optimization algorithm, data mining algorithms and knowledge-based recommendation algorithm. Combined with the developed recommendation system, the paper compared and analyzed from three aspects including performance of the algorithm, the parameter settings in the learning path recommendation and the application, the paper summarized the application strategies of relevant algorithm in the learning path recommendation, as well as the strengths and weaknesses in the application, and discussed the practical application value of learning path recommendation to provide valuable information and reference for research in the field of adaptive learning path recommendation.

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期刊信息
  • 《中国电化教育》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:中央电化教育馆
  • 主编:许林
  • 地址:北京复兴门内大街160号电教大楼
  • 邮编:100031
  • 邮箱:cetzazhishe@188.com
  • 电话:010-66490924/5
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-9860
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3792/G4
  • 邮发代号:2-107
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:44433