| 基于学习者建模和数据挖掘的个性化学习路径推荐研究 |
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| 作者姓名： | 杨 淼 董永权 胡 玥 |
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| 基金项目： | 江苏师范大学研究生创新项目“基于知识分类理论的高校混合学习有效性实证研究”（2018YXJ691）。 |
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| 摘 要： | 在线学习作为一种新型的学习方式，能够为学习者提供个性化的学习支持。有效推荐个性化学习路径是学习服务研究中的重点问题。文章结合大数据背景下个性化学习的特征，建立学习者模型，通过数据挖掘技术深入分析学习者的学习行为信息以及知识之间的关系，结合基于内容的推荐和协同过滤的推荐方式，设计个性化学习路径推荐的具体方案，为解决在线学习过程中学习者面临的“信息过载”和“知识迷航”问题提供参考和借鉴。
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| 关 键 词： | 学习者模型 数据挖掘 个性化 学习路径推荐 |
Research on Personalized Learning Recommendation Based on Learner Modeling and Data Mining |
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| Authors: | Yang Miao Dong Yongquan Hu Yue |
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