全国教育科学规划教育部重点课题(DCA140234)
借助大数据和人工智能提供的技术基础和思维框架,构建了以学习者大数据分析和学习资源大数据分析为基础、以智能推荐引擎为核心、以个性化资源服务为目的的学习资源智能推荐模型。该模型由数据源模块、学习者分析模块、学习资源分析模块、智能推荐引擎模块和个性化服务模块等六部分组成。该模型既关注对学习者的知识水平、学习行为、学习风格、学习兴趣等方面的大数据分析,又关注对学习资源的属性、类型、效能、进化等方面的大数据分析,还注重学习资源检索Agent、匹配Agent、管理Agent、算法优化Agent和推荐Agent的协同工作,该模型具有适应性、个性化和易用性等特征。
张进良,叶求财.大数据视阈下学习资源智能推荐模型构建[J].湖南科技大学学报(社会科学版),2019,(4):178-184