基于知识图谱的个性化学习平台的设计与实现
这是一篇关于课程资源图谱,知识掌握图谱,可视化构建,个性化学习的论文, 主要内容为在线学习的重要目标之一是实现基于智能技术的个性化学习服务,从而促进规模化下的个性化教育。为此,教学资源服务的智能化、个性化改造成为两项核心任务。论文以此为目标,通过对教学资源基于知识图谱技术的重构组织,配套对学习者学习水平和需求的测评分析,实现面向学习者的个性化学习服务。为此开展了相关技术的研究和系统原型实现,形成基于知识图谱的个性化学习平台,它将知识点的学习、习题的训练和个性化推荐相融合,构成一个个性化学习服务的闭环。主要完成工作有:(1)基于知识图谱的学习资源构建:根据需求定义课程资源图谱的结构,设计一种可视化的课程资源图谱构建工具,以此完成课程知识体系和教学资源的整合。(2)个性化推荐:基于协同过滤算法设计了基于知识图谱的个性化推荐方法,该方法通过习题作答成绩诊断学生未掌握的知识点,并通过协同过滤算法预测学生未学习且未掌握的知识点。根据诊断和预测的结果,结合课程资源图谱,生成知识掌握图谱,依据图谱中知识点的掌握度,以及图谱中知识点之间的关系,为学生进行个性化推荐。(3)平台实现:根据需求和设计,将个性化学习平台划分为五个微服务,分别是系统管理、学校管理、考试测评、课程资源图谱构建和个性化推荐。采用前后端分离的开发方式开发,前端使用Vue全家桶技术栈,知识图谱可视化使用D3.js中的力导向图。后端使用Spring Cloud作为微服务框架,相应的业务微服务开发框架使用Spring Boot,通过以上技术对五个微服务进行开发与实现。
基于知识图谱的个性化学习平台的设计与实现
这是一篇关于课程资源图谱,知识掌握图谱,可视化构建,个性化学习的论文, 主要内容为在线学习的重要目标之一是实现基于智能技术的个性化学习服务,从而促进规模化下的个性化教育。为此,教学资源服务的智能化、个性化改造成为两项核心任务。论文以此为目标,通过对教学资源基于知识图谱技术的重构组织,配套对学习者学习水平和需求的测评分析,实现面向学习者的个性化学习服务。为此开展了相关技术的研究和系统原型实现,形成基于知识图谱的个性化学习平台,它将知识点的学习、习题的训练和个性化推荐相融合,构成一个个性化学习服务的闭环。主要完成工作有:(1)基于知识图谱的学习资源构建:根据需求定义课程资源图谱的结构,设计一种可视化的课程资源图谱构建工具,以此完成课程知识体系和教学资源的整合。(2)个性化推荐:基于协同过滤算法设计了基于知识图谱的个性化推荐方法,该方法通过习题作答成绩诊断学生未掌握的知识点,并通过协同过滤算法预测学生未学习且未掌握的知识点。根据诊断和预测的结果,结合课程资源图谱,生成知识掌握图谱,依据图谱中知识点的掌握度,以及图谱中知识点之间的关系,为学生进行个性化推荐。(3)平台实现:根据需求和设计,将个性化学习平台划分为五个微服务,分别是系统管理、学校管理、考试测评、课程资源图谱构建和个性化推荐。采用前后端分离的开发方式开发,前端使用Vue全家桶技术栈,知识图谱可视化使用D3.js中的力导向图。后端使用Spring Cloud作为微服务框架,相应的业务微服务开发框架使用Spring Boot,通过以上技术对五个微服务进行开发与实现。
基于知识图谱的个性化学习平台的设计与实现
这是一篇关于课程资源图谱,知识掌握图谱,可视化构建,个性化学习的论文, 主要内容为在线学习的重要目标之一是实现基于智能技术的个性化学习服务,从而促进规模化下的个性化教育。为此,教学资源服务的智能化、个性化改造成为两项核心任务。论文以此为目标,通过对教学资源基于知识图谱技术的重构组织,配套对学习者学习水平和需求的测评分析,实现面向学习者的个性化学习服务。为此开展了相关技术的研究和系统原型实现,形成基于知识图谱的个性化学习平台,它将知识点的学习、习题的训练和个性化推荐相融合,构成一个个性化学习服务的闭环。主要完成工作有:(1)基于知识图谱的学习资源构建:根据需求定义课程资源图谱的结构,设计一种可视化的课程资源图谱构建工具,以此完成课程知识体系和教学资源的整合。(2)个性化推荐:基于协同过滤算法设计了基于知识图谱的个性化推荐方法,该方法通过习题作答成绩诊断学生未掌握的知识点,并通过协同过滤算法预测学生未学习且未掌握的知识点。根据诊断和预测的结果,结合课程资源图谱,生成知识掌握图谱,依据图谱中知识点的掌握度,以及图谱中知识点之间的关系,为学生进行个性化推荐。(3)平台实现:根据需求和设计,将个性化学习平台划分为五个微服务,分别是系统管理、学校管理、考试测评、课程资源图谱构建和个性化推荐。采用前后端分离的开发方式开发,前端使用Vue全家桶技术栈,知识图谱可视化使用D3.js中的力导向图。后端使用Spring Cloud作为微服务框架,相应的业务微服务开发框架使用Spring Boot,通过以上技术对五个微服务进行开发与实现。
基于知识图谱的个性化学习平台的设计与实现
这是一篇关于课程资源图谱,知识掌握图谱,可视化构建,个性化学习的论文, 主要内容为在线学习的重要目标之一是实现基于智能技术的个性化学习服务,从而促进规模化下的个性化教育。为此,教学资源服务的智能化、个性化改造成为两项核心任务。论文以此为目标,通过对教学资源基于知识图谱技术的重构组织,配套对学习者学习水平和需求的测评分析,实现面向学习者的个性化学习服务。为此开展了相关技术的研究和系统原型实现,形成基于知识图谱的个性化学习平台,它将知识点的学习、习题的训练和个性化推荐相融合,构成一个个性化学习服务的闭环。主要完成工作有:(1)基于知识图谱的学习资源构建:根据需求定义课程资源图谱的结构,设计一种可视化的课程资源图谱构建工具,以此完成课程知识体系和教学资源的整合。(2)个性化推荐:基于协同过滤算法设计了基于知识图谱的个性化推荐方法,该方法通过习题作答成绩诊断学生未掌握的知识点,并通过协同过滤算法预测学生未学习且未掌握的知识点。根据诊断和预测的结果,结合课程资源图谱,生成知识掌握图谱,依据图谱中知识点的掌握度,以及图谱中知识点之间的关系,为学生进行个性化推荐。(3)平台实现:根据需求和设计,将个性化学习平台划分为五个微服务,分别是系统管理、学校管理、考试测评、课程资源图谱构建和个性化推荐。采用前后端分离的开发方式开发,前端使用Vue全家桶技术栈,知识图谱可视化使用D3.js中的力导向图。后端使用Spring Cloud作为微服务框架,相应的业务微服务开发框架使用Spring Boot,通过以上技术对五个微服务进行开发与实现。
基于知识图谱的个性化学习平台的设计与实现
这是一篇关于课程资源图谱,知识掌握图谱,可视化构建,个性化学习的论文, 主要内容为在线学习的重要目标之一是实现基于智能技术的个性化学习服务,从而促进规模化下的个性化教育。为此,教学资源服务的智能化、个性化改造成为两项核心任务。论文以此为目标,通过对教学资源基于知识图谱技术的重构组织,配套对学习者学习水平和需求的测评分析,实现面向学习者的个性化学习服务。为此开展了相关技术的研究和系统原型实现,形成基于知识图谱的个性化学习平台,它将知识点的学习、习题的训练和个性化推荐相融合,构成一个个性化学习服务的闭环。主要完成工作有:(1)基于知识图谱的学习资源构建:根据需求定义课程资源图谱的结构,设计一种可视化的课程资源图谱构建工具,以此完成课程知识体系和教学资源的整合。(2)个性化推荐:基于协同过滤算法设计了基于知识图谱的个性化推荐方法,该方法通过习题作答成绩诊断学生未掌握的知识点,并通过协同过滤算法预测学生未学习且未掌握的知识点。根据诊断和预测的结果,结合课程资源图谱,生成知识掌握图谱,依据图谱中知识点的掌握度,以及图谱中知识点之间的关系,为学生进行个性化推荐。(3)平台实现:根据需求和设计,将个性化学习平台划分为五个微服务,分别是系统管理、学校管理、考试测评、课程资源图谱构建和个性化推荐。采用前后端分离的开发方式开发,前端使用Vue全家桶技术栈,知识图谱可视化使用D3.js中的力导向图。后端使用Spring Cloud作为微服务框架,相应的业务微服务开发框架使用Spring Boot,通过以上技术对五个微服务进行开发与实现。
基于知识图谱的个性化学习平台的设计与实现
这是一篇关于课程资源图谱,知识掌握图谱,可视化构建,个性化学习的论文, 主要内容为在线学习的重要目标之一是实现基于智能技术的个性化学习服务,从而促进规模化下的个性化教育。为此,教学资源服务的智能化、个性化改造成为两项核心任务。论文以此为目标,通过对教学资源基于知识图谱技术的重构组织,配套对学习者学习水平和需求的测评分析,实现面向学习者的个性化学习服务。为此开展了相关技术的研究和系统原型实现,形成基于知识图谱的个性化学习平台,它将知识点的学习、习题的训练和个性化推荐相融合,构成一个个性化学习服务的闭环。主要完成工作有:(1)基于知识图谱的学习资源构建:根据需求定义课程资源图谱的结构,设计一种可视化的课程资源图谱构建工具,以此完成课程知识体系和教学资源的整合。(2)个性化推荐:基于协同过滤算法设计了基于知识图谱的个性化推荐方法,该方法通过习题作答成绩诊断学生未掌握的知识点,并通过协同过滤算法预测学生未学习且未掌握的知识点。根据诊断和预测的结果,结合课程资源图谱,生成知识掌握图谱,依据图谱中知识点的掌握度,以及图谱中知识点之间的关系,为学生进行个性化推荐。(3)平台实现:根据需求和设计,将个性化学习平台划分为五个微服务,分别是系统管理、学校管理、考试测评、课程资源图谱构建和个性化推荐。采用前后端分离的开发方式开发,前端使用Vue全家桶技术栈,知识图谱可视化使用D3.js中的力导向图。后端使用Spring Cloud作为微服务框架,相应的业务微服务开发框架使用Spring Boot,通过以上技术对五个微服务进行开发与实现。
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这是一篇关于课程资源图谱,知识掌握图谱,可视化构建,个性化学习的论文, 主要内容为在线学习的重要目标之一是实现基于智能技术的个性化学习服务,从而促进规模化下的个性化教育。为此,教学资源服务的智能化、个性化改造成为两项核心任务。论文以此为目标,通过对教学资源基于知识图谱技术的重构组织,配套对学习者学习水平和需求的测评分析,实现面向学习者的个性化学习服务。为此开展了相关技术的研究和系统原型实现,形成基于知识图谱的个性化学习平台,它将知识点的学习、习题的训练和个性化推荐相融合,构成一个个性化学习服务的闭环。主要完成工作有:(1)基于知识图谱的学习资源构建:根据需求定义课程资源图谱的结构,设计一种可视化的课程资源图谱构建工具,以此完成课程知识体系和教学资源的整合。(2)个性化推荐:基于协同过滤算法设计了基于知识图谱的个性化推荐方法,该方法通过习题作答成绩诊断学生未掌握的知识点,并通过协同过滤算法预测学生未学习且未掌握的知识点。根据诊断和预测的结果,结合课程资源图谱,生成知识掌握图谱,依据图谱中知识点的掌握度,以及图谱中知识点之间的关系,为学生进行个性化推荐。(3)平台实现:根据需求和设计,将个性化学习平台划分为五个微服务,分别是系统管理、学校管理、考试测评、课程资源图谱构建和个性化推荐。采用前后端分离的开发方式开发,前端使用Vue全家桶技术栈,知识图谱可视化使用D3.js中的力导向图。后端使用Spring Cloud作为微服务框架,相应的业务微服务开发框架使用Spring Boot,通过以上技术对五个微服务进行开发与实现。
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