教育大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)成為數(shù)字化學(xué)習(xí)的新常態(tài)。學(xué)習(xí)者獲取學(xué)習(xí)資源的方式從“學(xué)習(xí)者主動搜索”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩W(xué)習(xí)系統(tǒng)自動為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化學(xué)習(xí)資源服務(wù)”,是個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)的內(nèi)在要求。教育大數(shù)據(jù)的發(fā)展與應(yīng)用,為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、精準(zhǔn)化的學(xué)習(xí)支持服務(wù)提供了科學(xué)依據(jù)。學(xué)習(xí)資源推薦作為個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的重要應(yīng)用方向,最初用于解決海量學(xué)習(xí)資源引起的“信息過載”和“信息迷航”等問題。但是,傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)分析的數(shù)據(jù)量小,學(xué)習(xí)資源推薦算法設(shè)計(jì)不到位,成為了阻礙學(xué)習(xí)資源推薦效果提升的主要原因。針對上述問題,本文借助教育大數(shù)據(jù)來更科學(xué)、全面地對每位學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、存儲、分析及應(yīng)用。同時(shí),通過采用多種推薦算法并行推薦的混合推薦方法,在避免以往推薦算法配置不到位的基礎(chǔ)上,充分發(fā)揮教育大數(shù)據(jù)的技術(shù)優(yōu)勢,提高個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦服務(wù)的有效性和精準(zhǔn)性。筆者基于相關(guān)的學(xué)習(xí)理論,從系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)、推薦算法設(shè)計(jì)等方面設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)資源精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)模型。并以《C語言程序設(shè)計(jì)》課程為例,從用戶數(shù)據(jù)庫、課程資源數(shù)據(jù)庫、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)庫三個(gè)方面構(gòu)建推薦系統(tǒng)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。最后,在推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的... 

【文章來源】：浙江師范大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究綜述
        1.2.1 學(xué)習(xí)資源推薦研究現(xiàn)狀
        1.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動下的自適應(yīng)學(xué)習(xí)
        1.2.3 現(xiàn)有研究存在的不足
    1.3 研究目的與意義
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究意義
    1.4 研究方法與思路
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 研究思路
    1.5 研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
        1.5.1 研究內(nèi)容
        1.5.2 組織結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
        2.1.1 行為主義試誤理論
        2.1.2 個(gè)性化學(xué)習(xí)理論
        2.1.3 聯(lián)通主義學(xué)習(xí)理論
    2.2 個(gè)性化推薦技術(shù)
        2.2.1 基于內(nèi)容過濾的推薦算法
        2.2.2 基于協(xié)同過濾的推薦算法
        2.2.3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法
        2.2.4 三種推薦算法的比較
    2.3 混合式推薦
    2.4 推薦系統(tǒng)開發(fā)平臺
        2.4.1 微信小程序
        2.4.2 相關(guān)開發(fā)技術(shù)
    2.5 章節(jié)小結(jié)
3 學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    3.1 學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)需求分析
    3.2 資源推薦系統(tǒng)邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì)
        3.2.1 數(shù)據(jù)存儲
        3.2.2 計(jì)算引擎
        3.2.3 業(yè)務(wù)平臺
        3.2.4 外部系統(tǒng)
    3.3 學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)
    3.4 學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
        3.4.1 課程資源模塊
        3.4.2 資源推薦模塊
        3.4.3 個(gè)人中心模塊
    3.5 混合式資源推薦算法設(shè)計(jì)
        3.5.1 基于內(nèi)容過濾的學(xué)習(xí)資源推薦算法設(shè)計(jì)
        3.5.2 基于協(xié)同過濾的學(xué)習(xí)資源推薦算法設(shè)計(jì)
        3.5.3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)資源推薦算法設(shè)計(jì)
        3.5.4 混合式學(xué)習(xí)資源推薦算法設(shè)計(jì)
    3.6 課程學(xué)習(xí)資源設(shè)計(jì)
    3.7 數(shù)據(jù)驅(qū)動資源推薦流程設(shè)計(jì)
        3.7.1 明確數(shù)據(jù)類型
        3.7.2 數(shù)據(jù)采集路徑
        3.7.3 數(shù)據(jù)存儲技術(shù)
        3.7.4 數(shù)據(jù)分析技術(shù)
        3.7.5 混合推薦策略
        3.7.6 推薦結(jié)果處理
    3.8 本章小結(jié)
4 學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    4.1 推薦系統(tǒng)基本信息
    4.2 推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫構(gòu)建
        4.2.1 用戶數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建
        4.2.2 課程資源數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建
        4.2.3 學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建
    4.3 推薦系統(tǒng)核心功能的實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 課程學(xué)習(xí)資源模塊的實(shí)現(xiàn)
        4.3.2 個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦模塊的實(shí)現(xiàn)
        4.3.3 用戶個(gè)人中心模塊的實(shí)現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄Ⅰ學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)核心代碼
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]移動環(huán)境下的個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦策略研究[D]. 王曉康.云南師范大學(xué) 2016
[3]中學(xué)實(shí)施個(gè)性化教育問題研究[D]. 柳麗平.山西大學(xué) 2013
[4]電子商務(wù)的個(gè)性化協(xié)同過濾推薦算法研究[D]. 沈鍵.上海交通大學(xué) 2013
[5]協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)中的關(guān)鍵算法研究[D]. 劉強(qiáng).浙江大學(xué) 2013
[6]主動推送式學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王婷.華中師范大學(xué) 2012
[7]基于用戶興趣的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D]. 楊麟兒.北京交通大學(xué) 2008



本文編號：3042626