在线学习资源推荐综述 |
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引用本文: | 董永峰,王雅琮,董瑶,邓亚晗.在线学习资源推荐综述[J].计算机应用,2023(6):1655-1663. |
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作者姓名: | 董永峰 王雅琮 董瑶 邓亚晗 |
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作者单位: | 1. 河北工业大学人工智能与数据科学学院;2. 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学);3. 河北省数据驱动工业智能工程研究中心(河北工业大学) |
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基金项目: | 河北省高等学校科学技术研究项目(QN2021213);;河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2020GJJG027)~~; |
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摘 要: | 近年来越来越多的学校广泛使用网络在线授课,然而互联网中海量的学习资源令学习者难以抉择。因此,研究在线学习资源推荐并为学习者进行个性化推荐非常重要,这可以帮助学习者快速获取其所需的优质学习资源。针对在线学习资源推荐的研究现状,从以下5个方面进行分析总结。首先,总结了目前国内外在线教育平台在学习资源推荐方面的工作;其次,分析和探讨了以知识点习题、学习路径、学习视频和学习课程为学习资源推荐目标的4种算法;接着,分别从学习者和学习资源的角度出发,以具体的算法为例,详述了常用的基于学习者画像、基于学习者行为和基于学习资源本体的3种学习资源推荐算法;此外,总结了公开的在线学习资源数据集;最后,分析了学习资源推荐系统目前存在的问题和未来的发展方向。
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