面向学习者个性的教育资源推荐策略
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作者李光泉
出版社经济管理出版社
ISBN9787509670224
出版时间2017-11
装帧其他
开本其他
定价88元
货号9807242
上书时间2024-05-17
商品详情
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精彩内容
本书对教育资源推荐中的关键问题进行了研究。首先，对教育资源推荐研究现状进行了前沿概括，重点阐述了教育资源推荐所面临的主要挑战；其次，研究了学习者个性挖掘，并构建了学习者模型以及教育资源模型；然后，设计了基于学习者个性的学习资源推荐；最后，设计了基于学习者个性的习题推荐。全书共分6章，各章的内容组织如下。
第1章：绪论。该章主要介绍了本书的研究背景与研究意义，并对相关概念进行了界定。
第2章：相关理论。该章首先介绍了教育资源推荐领域中的相关基本理论，主要包括个性化学习理论、教育公平理论、多元智能理论以及建构主义学习理论等。其次，介绍了教育资源推荐涉及到的关键技术，主要包括认知诊断模型、概率矩阵分解技术、贝叶斯网络等。
第3章：学习者个性挖掘。这一章首先分析了学习者个性，并建立了动态自适应学习者个性模型；然后，利用规则空间模型获取学习者的知识水平；其次，提出了基于贝叶斯网络的个性化学习路径获取；最后，构建了基于模糊逻辑的教育资源模型。
第4章：基于学习者个性的学习资源推荐。该章首先分析了现有的学习资源推荐方法存在的主要问题，提出了一种基于学习者个性的学习资源推荐方法。该方法首先根据学习者的学习目标和认知能力生成个性化的学习路径，再利用认知诊断模型获取学习者已有的知识水平，并利用模糊认知诊断方法对知识水平进行更新，基于知识水平再提取候选学习资源，最后，结合学习者的学习风格进一步对候选资源进行筛选，生成学习资源推荐列表。在公开数据集上进行了实验对比分析，同时也进行了应用效果验证分析。
第5章：基于学习者个性的习题资源推荐。该章首先分析了现有的习题推荐对于学习者个性考虑不够充分的问题，提出了一种基于学习者个性的习题推荐方法，在习题推荐过程中同时考虑了学习者的学习目标和知识水平等个性信息，并设计了相应的推荐算法。在真实数据集上进行了实验分析，结果显示，在各评价指标上，该算法均优于其余两种经典的推荐方法，证实了该推荐算法的有效性，最后，对真实的应用效果进行了分析，进一步验证了该算法是有效的。
第6章为结论与展望。该章总结了本书的主要研究工作，并对本领域中有待进一步的研究进行了展望。
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