简介:摘要:教育工作者要注重因材施教,通过关注学生的不同特点和个性特征,提倡积极主动的个性化学习方法,充分发展每一位学生的优势潜能。但在长期的教学实践过程中,存在教育工作者难以全面准确了解每一位学生所需要的教学资源,对学生的个人特征研究不够充分,对学生的学习兴趣和偏好分析不够深入,无法针对不同学习需求的学生推荐个性化的教育资源。其主要原因在于学生自身存在个体特征、学习动机、学习风格及学习效率等因素的差异。近年来,快速发展的“互联网+”技术和不断增长的教育资源提供了丰富便捷的教学资源,为个性化学习的实施提供了可能。然而,如何基于学生的个体特征和学习需求从海量复杂的教学资源中智能搜索到所需要的资源并进行精准推荐,已成为国内各高校教学改革的热门话题和关键问题。用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,为实现教育资源个性化的推荐提供了新的研究方向。基于此,本篇文章对用户画像在教育资源个性化推荐中的应用究进行研究,以供参考。
简介:摘要:近年来旅游业发展迅速,生活多元化、个性化的趋势使得将特色旅游与影视作品相结合的影视旅游主题备受年轻人青睐。因此我们提出开发一款基于个性化推荐算法的影视旅游APP。APP采用协同过滤推荐算法,实现针对不同用户的个性化影视旅游资源推荐,还可以根据多种路径规划算法为用户实现旅游路线的个性化推荐,达到智能规划的功能。
简介:摘要:当前,一些网络学习平台为追求学习资源的数量、用户的访问量,热衷于采用“云服务”模式,过于在意平台上信息资源的聚集,导致学习者迷失在海量的信息资源中,无法获取满足自身个性化需求的有效资源。为了缓解此类问题,个性化推荐技术应运而生。它是在个性化搜索的基础上能够根据学习者的兴趣爱好、行为特性,推荐有可能感兴趣的学习信息资源。这种个性化服务模式,与电商网站上的产品推荐类似,依据用户的已访问行为记录,推荐相关的产品和服务。对于网络学习平台而言,个性化服务是一个相当重要的主题。目前,个性化推荐技术已被广泛应用到电商各类平台中,作为其中较为成功的协同过滤技术,受到了许多电商平台的青睐。网络学习资源平台作为一种全新的、以学习者为主体的学习方式,不仅拥有大量的数字化学习资源,还能将个性化推荐技术应用到其中,大大提高了学习效率,改善了用户体验。
简介:摘要:随着互联网技术的广泛应用和普及,网络学习资源呈现出几何式增长,为学生的学习提供了更多的资源选择。但面对海量的网络信息资源,学生在进行网络学习时经常会面临信息过载和信息迷航等问题,难以在短时间内精准定位自己所需的学习资源,而个性化学习资源推荐系统则可以有效解决这一问题,为学生提供精准的学习资源推荐,促使学生实现个性化学习。鉴于此,本文主要以初中数学为例,对个性化学习资源推荐系统的设计和实践进行了简要分析。