7篇关于学习资源推荐的计算机毕业论文

今天分享的是关于学习资源推荐的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到学习资源推荐等主题,本文能够帮助到你

基于自适应学习系统的学习资源推荐的研究与实现

这是一篇关于链路预测,嵌入,关系特征,学习资源推荐的论文, 主要内容为随着信息时代的迅速发展,信息过载的问题也日益严重。突出的矛盾迫切需要技术手段的辅助加以解决。在教育领域,学习资源不平衡的问题可以通过互联网的模式加以缓解。然而,面对参差不齐的学习资源,不同的学习者个体如何进行选择成为一大难题。本文以提高学习者的知识水平为目的,研究出一种基于链路预测技术的学习资源推荐模型,可以更好地辅助学习者选择适合自己的学习资源。首先,本文提出一种链路预测模型VirtualLink2vec(VL2v)。链路预测技术在网络演化的挖掘和分析中扮演重要的角色,同时也是许多下游任务的基础,例如生物信息学、电子商务和合著网络。VL2v模型通过两种不同层面的特征来学习目标链路的嵌入表示。在六个真实数据集上与15种方法进行比较,实验证明VL2v模型能够更充分地利用已知信息尤其是正向关系和负向关系信息,在不同结构和特征的网络中持续表现出色。其次,本文基于VL2v提出了一种学习资源推荐模型。该模型通过对学习者和学习资源分别建模,形成可计算的嵌入表示,进而把链路预测技术应用到推荐领域。学习资源推荐与传统的推荐不同,不能以用户评价作为唯一评价标准,本文提出一种针对学习资源推荐的相对客观的评价方法。与5种传统的推荐模型相比,本文提出的模型可以兼顾学习效果与用户满意度。最后,本文基于自适应学习系统实现了学习资源推荐功能,该功能通过学习者与学习资源的互动关系为学习者提供相适应的学习资源。

多目标优化的自适应学习资源推荐系统研究与设计

这是一篇关于学习资源推荐,自适应学习,并行推荐算法,多目标的论文, 主要内容为随着信息技术的迅速发展和教育理念的不断创新,智慧教育已经发展为重要的教育研究领域。在智慧教育中,自适应学习是解决学生的个性化学习需求的常用解决方案。为了解决自适应教学中的核心问题,即如何为每个学生精准地推荐最适合其学习需求和学习水平的学习资源,基于人工智能的推荐算法被广泛应用于自适应学习资源推荐中,帮助学生更好地获取个性化的学习资源和服务。本文基于高校课程教学特点,考虑知识点覆盖、知识连贯性、学习能力增长、学习积极性保护和激发等多个目标,综合考量学生的个性化学习基础以及试题的知识点、能力维度、难度等特征,研究了可用于自适应学习的试题推荐系统设计,主要内容包括以下两个方面:(1)设计了一种融合DSFM-LSTM(Deep Structured Feature Model based on Long-Short Term Memory)预测网络,基于多决策树和认知模型的试题并行推荐算法MDT&CD DSFM-LSTM(Parallel Test Recommendation Algorithm based on Multiple Decision Trees and Cognitive Diagnosis with DSFM-based LSTM Prediction Network),用于解决学习资源推荐中的推荐不准确、个性化程度不足等问题。该算法集成多决策树和认知诊断的推荐结果,并利用预测网络预测学生的状态,从而向学生推荐最合适的练习题。实验结果表明,MDT&CD DSFM-LSTM算法的推荐结果与评价效果要优于常用的改进决策树算法,能够帮助学生更好地理解知识点,提升学习能力,具有广泛的应用前景。(2)设计并实现了智能测评系统中学习资源推荐相关的需求分析和功能设计。为实现推荐系统的精准定位需求,设计了36个属性字段的试题库标注方法和相应的数据结构。出于对系统运行效率和稳定性的考虑,本文采用了Web技术和前后端分离的B/S架构;基于My SQL数据库,实现了学习资源推荐系统的题库和数据库的搭建,实现了试题管理、试卷管理和试卷发布等自适应推荐业务功能。这些系统功能的完善,除了可以帮助更好地管理试题和发布测试,同时可以进行数据分析,自动发现学生的问题和不足,并进行有针对性的练习题推荐,实现课程学习的智能辅导,提高学生有效学习的质量和学习效果。

基于知识图谱的个性化学习方法研究

这是一篇关于个性化学习,学习诊断,学习资源推荐,知识图谱,知识状态的论文, 主要内容为随着信息技术和现代教育理论的不断发展,个性化学习已经成为当下人们共同关注的热点。个性化学习的根本目的就是根据学习者的个性特征,采取适当的方法充分满足学习者的个体需求,从而让学习者的个性得到充分发展的学习。个性化学习的核心内容主要包括学习诊断和学习推荐两个方面。(1)学习诊断:通过分析学习者的个性特征和学习数据,诊断出学习者的学习水平和学习能力;(2)学习资源推荐:根据学习者的学习水平和能力,推荐最适合学习者的学习资源。目前的学习诊断方法对学习者知识水平的诊断停留在学习者对试题作答情况的层面,没有考虑组成试题的若干知识点的掌握情况,从而导致诊断深度不够以及诊断效果不佳的问题;与此同时,学习资源推荐方法大多根据学习者的历史学习兴趣推荐相似的资源,并没有考虑到学习者的学习缺陷,推荐学习者真正需要的学习资源。针对上述问题,本文从知识点的层面研究学习者的学习水平诊断方法以及根据学习者的学习缺陷进行学习资源的推荐方法,研究内容主要包括如下两个方面:(1)对比了现有学习诊断方法的三种理论基础并分析其存在不足,研究了知识表示和知识推理的技术并应用于知识点以及知识点间关联关系的存储和表示,提出了基于知识图谱的个性化学习诊断方法。首先,构建学科的知识图谱;然后,设计矩阵演化算法,通过测试结果计算出学习者对知识点的掌握情况,得到学习者初步的知识状态;最后,根据知识图谱,应用知识推理技术对学习者初步的知识状态进行推理,得到学习者最终的知识状态,从而探究出学习者知识缺陷的根源,并为学习资源推荐提供了数据支撑。(2)对比了现有学习资源推荐方法的几种理论基础并分析其存在不足,根据学习诊断得出的学习者学习缺陷,提出了基于知识状态的个性化学习资源推荐方法。首先,根据学习诊断方法得到的学习者知识状态,将知识状态中未掌握知识点视为学习者的薄弱知识点;然后结合学科知识图谱和薄弱知识点集合,使用知识点排序,生成待学习知识点序列;最后,采用杰卡德相似度算法,计算待学习知识点序列与学习资源库中的资源所涵盖知识点之间的相似度,最终生成待推荐学习资源序列,从而实现了从根本上为学习者推荐学习资源。实验表明,利用基于知识图谱的个性化学习方法,可以较为准确地获得学习者的学习缺陷,并鉴于此为学习者推荐其真正需要的学习资源。实验中对某初二年级200名学生进行了测试,学生知识水平的平均诊断准确率最高可达81.13%,对学生进行有针对性地学习资源推荐后,相对于未做推荐的学生,平均成绩提高比多出了15.7%。因此,本文提出的方法拥有不错的诊断和推荐效果,这为个性化学习领域提供了一种新的、有效的学习者知识水平评估以及学习资源推送的策略。

多目标优化的自适应学习资源推荐系统研究与设计

基于深度学习和区块链的学习资源推荐研究

这是一篇关于学习资源推荐,图卷积神经网络,图对比学习,区块链系统的论文, 主要内容为当前在线教育平台庞大的学习资源库使用户在选取优质、适配度高的资源时无可适从,耗费大量的时间。学习资源推荐方法作为处理信息过载的智能工具,能够合理分析用户喜好,根据喜好为其推荐合适的课程。然而,现有的一些学习资源推荐方法一方面忽略了用户交互时间信息无法动态提取用户兴趣,同时存在数据稀疏、数据标签缺失无法有效提取数据关联性的问题。另一方面,当前学习资源推荐系统采用集中式的数据存储方式,易导致用户隐私泄漏问题,进而降低了学习资源推荐系统的使用率。因此,针对上述问题,本文利用深度学习的方法来进行智能推荐,并结合区块链存储技术来加强推荐系统中数据的安全性。本文主要研究内容如下:(1)针对现有的学习资源推荐方法仅考虑显性交互,忽略交互序列中隐含的信息以及未考虑交互时间的问题。提出了一种基于时间感知轻量图卷积网络的学习资源推荐方法。首先以二部图的形式构建用户和课程的交互数据,在嵌入层中引入时间间隔信息和相对位置信息;其次设计时间感知聚合器来对用户和课程邻域进行聚合实现对隐含关系的建模;再叠加多层图卷积抽取用户和课程的高阶协同信息,进而提高推荐准确性。(2)针对当前的学习资源推荐系统存在数据稀疏、数据标签缺失,导致推荐数据关联性难以有效提取的问题,在轻量化精确推荐算法研究的基础上,提出了一种基于图对比学习的学习资源推荐方法。首先在嵌入层中对用户节点和学习资源节点进行噪声干扰实现对原始数据的扩增;然后利用图编码器来获取用户和学习资源的属性特征,并采用图对比学习方法构建辅助推荐任务。最后将主推荐任务和辅助推荐任务进行联合,进而缓解数据稀疏性,提高推荐数据的关联性,让更多未被挖掘出来的课程可以被推荐。(3)在已提出的学习资源推荐方法的基础上,针对当前学习资源推荐平台依赖集中式数据存储方式,导致用户数据泄漏的问题,借助具有去中心化的区块链存储技术设计研发了基于区块链的学习资源推荐平台。通过设计数据上链合约来将用户关键数据上传至区块链中,可以避免数据被集中式的存储方式所控制,从而降低了数据被恶意篡改或删除的风险。最后,将上链合约嵌入到推荐系统中并对系统的核心功能进行测试,结果表明该平台具有较好的可用性,并具有一定的普适性。

基于学习资源推荐的混合式教学模式应用研究——以高中《信息技术》课程为例

这是一篇关于混合式教学模式,学习资源推荐,高中信息技术,教学模式构建的论文, 主要内容为随着进入教育信息化2.0时代,网络学习俨然成为人们的一种学习方式。网络技术和教育的结合对传统教育产生巨大影响,利用信息技术手段来构建新型教学组织模式,成为推动教学改革和创新的趋势,混合式学习系统成为研究热点之一。而现阶段的混合式学习系统疏于对相关学习理论的研究和教学模式的设计,系统可拓展性和适用性亦不完善,教师面临繁杂的评价和反馈劳动,学生学习偏好和学习路径需求无法满足。受掌握学习和学习资源推荐的启发,本研究通过在混合式学习中加入学习资源推荐服务来达到及时、有效、准确、全面的矫正学习。提出基于学习资源推荐的混合式教学模式。教学模式由一个中心五个过程构成,通过设计知识网络、数据库、资源池来构建学习资源推荐系统中心,配置优化学习构建,教学活动,教学资源,教学评价以及学习社区五个模块,并结合高中信息技术的现状和问题开展教学实证研究,通过问卷调查和访谈结果分析发现,此教学模式可以有效提高自我内驱力和学习效率。全文由六章构成:第一章,绪论。以利用信息技术手段构建新型教学组织模式的需要为研究背景,梳理国内外研究现状以及研究目的、意义、研究思路和方法。第二章,概念界定及理论基础。对混合式学习和学习资源进行概念界定,并介绍联通主义、掌握学习、混合学习理论以指导实践。第三章,基于学习资源推荐的混合式教学模式构建。阐述教学模式的提出,并进行教学模式设计构建,搭建学习资源推荐系统,细化教学设计过程模式,完善教学系统。第四章,基于学习资源推荐的混合式教学案例设计。对信息教材及课标进行分析,研究教学模式在信息技术课程中应用的可行性和必要性,通过问卷调查分析目前信息技术教学中存在问题,为教学案例设计提供依据。第五章,基于学习资源推荐的混合式教学模式实践应用。采用准实验的方法进行实证研究,使用SPSS软件统计分析信息技术学习态度及学习满意度数据。第六章,结论与展望。从多方面总结研究结论并提出相应建议,梳理研究的不足和未来研究展望。