简介:本文是在线教育类有关电大毕业论文范文与在线教育方面自考毕业论文范文.
摘 要：本文主要以为学习者推送更精准的学习内容为研究对象,采用协同过滤算法实现个性化推荐功能.对学习者在平台上的注册数据以及学习运动轨迹中产生的数据进行聚类分析,从而根据分析结果来为学习者推送更合适的学习内容,以此提高在线学习的效率.构建师生、生生的线上学习模式,为探索线上到线下的融合学习模式起到推动作用.
关键词：在线教育;个性化推荐;协同过滤算法
中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1673-9132（2020）19-0003-02
DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2020.19.001
一、在线教育平台使用现状
根据2019年2月底第43次《中国互联网络发展状况统计报告》中统计的,截至2018年12月份,我国在线教育使用者数量达到2.01亿,与2017年末相比增长了4605万,年增长幅度为 29.7%;在线教育使用者使用比率为24.3%,与 2017 年末相比增长了4.2 %[1].在2018年第42次报告中显示,截至2018年6月份,我国在线教育用户数量达到 1.72 亿,与2017 年末相比增加1668万人,增长率为 10.7%;在线教育使用者使用比率为 21.4%,与2017 年末相比增长了1.3%[2].以上数据表明,在线教育平台使用率是一个持续增长的状态.可见,随着在线教育平台使用的人数越来越多,如何将在线教育平台设计得更符合学生的需求至关重要.
二、个性化推荐
个性化推荐是建立在复杂数据挖掘基础上的一种信息化服务,向使用者提供个性化的信息选择,与此同时还为使用者的决策计划提供数据支撑.近年来在淘宝、腾讯、百度等大型平台中,个性化推荐已经成为常态.互联网时代下在线教育平台的兴起,为我们随时随地地学习提供了可能,打破了时间和空间的界限,同时也能更好地利用碎片化时间.如何将个性化推荐更好地和教育平台融合,是近几年在线教育平台研究的热点之一.
三、个性化学习内容推荐的构建方法
在当今的网络环境下,学习者可选择的在线学习平台越来越多,学习资源也多种多样,使用在线学习的学习者也越来越多.针对学习者如何在众多的网络资源中快速地获取自己想要的,本文将讨论怎样设计具有个性化推荐的在线教育平台.根据学习者在平台上的注册数据以及学习运动轨迹,分析学习过程中产生的数据,并对数据进行聚类整理,采取协同过滤推荐算法,为使用者推送更精准的学习资源,从而使其缩短查找的时间,提高网络学习的效率.
（一）基于在线平台学习者的协同过滤推荐算法
1.根据目标学习者的学习内容,找到和目标学习者学习内容相似的学习者集合[3].
2.在这个集合中,找到学习者喜欢的并且目标学习者没有学过的[4].
3.假设三个学习者,A学习数据挖掘、Ja、数据结构;B学习计算机网络、数据结构;F学习数据挖掘、数据结构.目标学习者是F 的话,那系统会判断F可能对Ja也感兴趣,于是会对他推荐Ja.
（二）基于在线平台学习内容的协同过滤推荐算法
基于在线平台学习内容的协同过滤不同于基于在线平台学习者的协同过滤,它是对比学习者的学习内容之间的相似程度,找到和目标学习者学习内容相似的且评论较高的若干内容推荐给目标学习者[5].例如,你在本平台学习了关于教育技术的课程,平台马上会推荐一系列与教育技术相关的视频给你.
（三）两种过滤推荐算法的对比
对比两种不同的过滤推荐算法,基于在线平台学习者的协同过滤算法会帮助在平台上学习的学习者找到不同的学习内容,会带给学习者不一样的体验.而对于基于在线平台学习内容的协同过滤推荐算法考虑到内容的相似性一段时间内不会改变,推荐给学习者的内容一般不会有什么惊喜,多是相似的内容.
（四）用聚类算法做协同过滤
在以上两种算法中,都用到了聚类的方法.基于在线平台学习者的协同过滤推荐算法是对有相似的学习内容的学习者按一定的距离来组合聚类,并将聚类结果进行分析,分成不同种类的目标被分配学习者,将同样学习内容的被分配学习者评论高的但目标学习者没有学过的内容推荐给目标学习者[4].基于学习内容聚类,则是将相同的学习内容按一定的距离进行聚类.当目标学习者选择学一门内容时,根据对这些内容的聚类分析,在聚类结果中选取其他学习者评论高的相似性内容推荐给目标学习者.
（五）协同过滤算法存在的问题
在设计采用协同过滤算法的过程中也有一个难以避免的难题,这就是冷启动问题.在平台建好的初始状态是没有任何数据的,新用户的以及学习信息都不存在,系统就无法为他提供准确的学习内容.协同过滤算法主要是根据目标学习者的学习记录以及其他学习者的学习记录来进行分析对比,得到最接近目标学习者指标的其他学习者集群,通过对这些集群的学习内容评分分析,向目标用户推荐出最优的最适合的学习内容.对于一个刚投入使用的在线学习平台来说,让其正常地运行并达到推荐的效果,就需要一个庞大的数据库来支撑,否则在初始阶段很难达到个性化推荐的效果.
四、在线教育平台的设计构建
在以上内容中提到的在线平台的设计注重为学生推荐适合的学习内容,方便学生在众多的学习课程中选择适合自己的.除了个性化推荐模块的实现,在线教育平台的设计界面和实现以学生的使用为主,从学生—课程、學生—教师互动、学生—学生互动三个方面来设计.
（一）学生—课程
本平台将基于校内的基础上,鼓励教师对课程进行重新设计、编排和整合.在教育改革的大背景下,各高校教师也在不断地探索新的教学模式,其中有很多教师已经在教学改革过程中取得了一定的成果,不断摸索出较传统教案式教学方法更好的教学模式.本平台对上传的课程严格控制,淘汰传统一成不变的教学方式.每一门课程在平台上线前都会从实际出发,围绕四个步骤来进行.
总结：简而言之:本文是一篇关于在线教育方面的相关大学硕士和在线教育本科毕业论文以及相关在线教育论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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