很多學習者在面對海量資源時,難以快速篩選出對自己有用的內(nèi)容。鑒于此,該研究探索了英語教學與信息技術(shù)的融合,提出在混合學習情景下,利用協(xié)同推薦技術(shù)將學習者與優(yōu)質(zhì)視聽資源匹配,為學習者動態(tài)定制個性化學習內(nèi)容。在大樣本數(shù)據(jù)MovieLen 100k上進行定量分析,發(fā)現(xiàn)用戶普遍只對少量資源熟悉,需要推薦機制幫助擴大認知領(lǐng)域,且該方法可以提升推薦效果;在學生社團中進行教學實踐,發(fā)現(xiàn)不同背景的學生對視聽資源的偏好存在差異,且該方法對視聽學習產(chǎn)生了積極影響。該研究旨在為英語教育資源服務(wù)的信息化和智能化提供一定參考。 

【文章來源】：外語電化教學. 2020,(03)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

用戶評分數(shù)量分布情況

將收到的反饋與系統(tǒng)的預(yù)測進行比較,如圖5所示。黑色數(shù)據(jù)表示該條推薦的預(yù)測評分為4分或者5分,共計48條。學生學習后的反饋標記為灰色數(shù)據(jù)。當學生打分也為4分或5分時,認為學生認可系統(tǒng)推薦的資源。學生打分為3分及以下時,認為該資源并沒有引起學生的共鳴。在48條推薦數(shù)據(jù)中,有33條數(shù)據(jù)得到用戶的積極反饋,滿意度達到了68.75%。綜合上述定量分析和教學實踐,可以認為本文使用的協(xié)同推薦教育方案能夠針對混合學習情景下的英語視聽說學習進行有效推薦,能滿足學生個性化學習的需要。

圖1 個性化協(xié)同推薦框架


本文編號：3231931