現(xiàn)代信息技術(shù)提供的強(qiáng)大移動(dòng)終端、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算平臺(tái),極大地促進(jìn)了信息技術(shù)和教育學(xué)科的深度融合,有利地推動(dòng)了"教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃"的實(shí)施,也為研究學(xué)業(yè)求助提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)保障.借助多種新型的感知機(jī)理和實(shí)現(xiàn)技術(shù),建立日常教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)中非干預(yù)式的學(xué)業(yè)求助行為感知和分類,使實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)個(gè)性化的學(xué)業(yè)求助資源推薦成為可能.本文針對(duì)非干預(yù)式感知的個(gè)性化學(xué)業(yè)求助資源推薦研究狀況,展開(kāi)具體分析,并針對(duì)未來(lái)可能研究進(jìn)行了展望:學(xué)業(yè)求助非干預(yù)式感知、學(xué)業(yè)求助多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分析、以及學(xué)業(yè)求助資源個(gè)性化推薦方法.以上研究?jī)?nèi)容充分利用和發(fā)揮了現(xiàn)代信息技術(shù)的優(yōu)勢(shì),探索其在學(xué)業(yè)求助應(yīng)用場(chǎng)景下切實(shí)可行的途徑和方法.有利于實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)求助需求的精準(zhǔn)定位并提供自適應(yīng)個(gè)性化的資源推薦,貫徹了我國(guó)教育信息化2.0建設(shè)中的精準(zhǔn)教育理念,具有理論和實(shí)際的雙重意義. 

【文章來(lái)源】：華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018,(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：13 頁(yè)

【部分圖文】：

基于內(nèi)容的推薦算法Fig:1Contenk一basedxeeommendatSonalgoTiGtrrn

２４??華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）??２．０，１８－年．??（４）分層的混合（Ｍ姊ａ－Ｌｅｖｅｌ）：與分區(qū)的混合推薦類似，分層的混合推薦也是．同時(shí)采用幾種??不同的推薦機(jī)制，不博之處是它將一個(gè)推薦機(jī)制產(chǎn)生的推薦結(jié)果作為另一個(gè)推薦機(jī)制的輸入，通??過(guò)多層混合，綜含了每個(gè)推薦機(jī)制的優(yōu)劣，最終提髙了推薦的精準(zhǔn)度，??混合推薦系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在：千：推薦的質(zhì)量要比單獨(dú)使用一種于丙容的推薦算法或者協(xié)同??過(guò)濾推：薦算法）推薦算法高；沒(méi)有冷啟動(dòng)何題；可以推薦有竿見(jiàn)特性的物品彳可以實(shí)現(xiàn)推薦裙果??的多樣性．缺點(diǎn)在尹，通過(guò)大量的ｉ作才能得到正確的平衡．??隨著瓦聯(lián)網(wǎng)中越來(lái)越多的數(shù)據(jù)能夠被感知獲取，包括圖像、、文本、標(biāo)簽在內(nèi)的多源異構(gòu)數(shù)??據(jù)蘊(yùn)含曹眷當(dāng)?shù)挠脩粜袨樾畔⒓皞�(gè)性化需求信息，融合多頮異構(gòu)輔助信息的混合推薦方法能夠??緩解傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)問(wèn)題，但由于輔助信息住往具有多模態(tài)、數(shù)據(jù)異構(gòu)、??太規(guī)模、數(shù)據(jù)稀疏和發(fā)布不均勻等復(fù)雜特怔，融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的混合推薦方法研究依然面臨??＿嚴(yán)竣的挑戰(zhàn)??隨著深度學(xué)習(xí)這一被浪潮的興起，圖像處理．語(yǔ)音識(shí)別以及＆然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域乘蕾錁度??爭(zhēng)習(xí)的東風(fēng)都取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展．深度學(xué)習(xí)因其多隱層的非線性架構(gòu)模讓而具有強(qiáng)大的擬會(huì)能??力，在：大數(shù)據(jù)時(shí)代，通過(guò)海董的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)提升模型擬合真實(shí)分布的能力ｓ大大提高了分類任務(wù)??和預(yù)測(cè)任務(wù)的精度．將深度學(xué)習(xí)技術(shù)飾在推薦系統(tǒng)上，是近年推賽算法領(lǐng)域的一個(gè)破究熱點(diǎn)．??基子深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)一般將用戶數(shù)據(jù)和項(xiàng)目數(shù)據(jù)作為模型的輸入，最終學(xué)３到用＇戶和??項(xiàng)目高綴的抽象表示，在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行推薦．一個(gè)基本的框架如圖３所該框架包含了三??分別是輸入層、模型層以及輸出爲(wèi)輸

２６??華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）??２．０，１８－年．??的多維度分析、學(xué)業(yè)求助資源的個(gè)性化推薦、以及原型平臺(tái)的示范．應(yīng)用奠定數(shù)據(jù)資源和分析基??礎(chǔ)．??⑵學(xué)業(yè)求助多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分析??本部分研究預(yù)期是在前一步多源異構(gòu)學(xué)業(yè)求助數(shù)據(jù)、特征片段抽取的基礎(chǔ)上、重袁研究以??上多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析、融合技術(shù)，特別是研究面向財(cái)間序列數(shù)裾的多維度分析方法，在有效??提升概率的支持度和置信度后／產(chǎn)生．應(yīng)用于學(xué)業(yè)求助領(lǐng)域多＾模態(tài)數(shù)據(jù)的有效關(guān)聯(lián)和融合規(guī)則．這??一方向的研究重點(diǎn)集中在：提出支持多頮異構(gòu)學(xué)業(yè)求助數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)方法，提出學(xué)業(yè)求助多模態(tài)??數(shù)據(jù)的融合方法，從而實(shí)現(xiàn)學(xué)業(yè)求助者爾像模型構(gòu)建肘ｆｅ整性、有效性和精準(zhǔn)性．??（ａ）學(xué)業(yè)求助資源個(gè)性化推薦??本部分研究預(yù)期是結(jié)合行為主體的客觀數(shù)據(jù)積累，包括學(xué)業(yè)進(jìn)度＇求助偏好、求助行為等，??建立求助資源／對(duì)象的評(píng)分體策重點(diǎn)研究學(xué)業(yè)求助的識(shí)別、領(lǐng)測(cè)方法，以及針對(duì)個(gè)性化需求而??進(jìn)行的學(xué)業(yè)求助資源精準(zhǔn)推薦方法，這一方向的研究重點(diǎn)在子Ｉ提出基于協(xié)同過(guò)濾的分層混合??推薦方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)行為主缽孛業(yè)求助需求的自動(dòng)識(shí)別和預(yù)測(cè)，并自適應(yīng)推薦個(gè)性化的學(xué)業(yè)求助??資源，??（４）平臺(tái)康型：及典型應(yīng)用驗(yàn)證??非干預(yù)式感知的個(gè)性化學(xué)業(yè)求助資源推薦，具有鮮明的教育學(xué)應(yīng)用驗(yàn)證特性．在前三都分??５開(kāi)究取得創(chuàng)新成果的基礎(chǔ)上只有通過(guò)原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與教育學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用驗(yàn)證，才能有效評(píng)估學(xué)??業(yè)求助資頮推薦的效果，并為教育信息技術(shù)改革提供示范性的應(yīng)Ｉｆ案例，圖４展示了一個(gè)簡(jiǎn)單的??非干預(yù)式感知的個(gè)性化學(xué)業(yè)求助資源推薦康型系統(tǒng)．這一方向的研究：重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)：開(kāi)發(fā)出個(gè)性化??學(xué)業(yè)求助資源推薦系統(tǒng)平臺(tái)，在教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)中應(yīng)用和驗(yàn)?zāi)乜梢詮V


本文編號(hào)：3413124