借助大數(shù)據(jù)和人工智能提供的技術(shù)基礎(chǔ)和思維框架,構(gòu)建了以學(xué)習(xí)者大數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)資源大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)、以智能推薦引擎為核心、以個性化資源服務(wù)為目的的學(xué)習(xí)資源智能推薦模型。該模型由數(shù)據(jù)源模塊、學(xué)習(xí)者分析模塊、學(xué)習(xí)資源分析模塊、智能推薦引擎模塊和個性化服務(wù)模塊等六部分組成。該模型既關(guān)注對學(xué)習(xí)者的知識水平、學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)興趣等方面的大數(shù)據(jù)分析,又關(guān)注對學(xué)習(xí)資源的屬性、類型、效能、進化等方面的大數(shù)據(jù)分析,還注重學(xué)習(xí)資源檢索Agent、匹配Agent、管理Agent、算法優(yōu)化Agent和推薦Agent的協(xié)同工作,該模型具有適應(yīng)性、個性化和易用性等特征。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
一學(xué)習(xí)資源推薦的研究現(xiàn)狀
二大數(shù)據(jù)技術(shù)為學(xué)習(xí)資源智能化推薦提供的支持
    (一) 大數(shù)據(jù)技術(shù)賦予人們對學(xué)習(xí)資源相關(guān)數(shù)據(jù)的自動收集能力
    (二) 大數(shù)據(jù)技術(shù)為學(xué)習(xí)資源的智能化推薦提供了思維框架
    (三) 大數(shù)據(jù)技術(shù)賦予學(xué)習(xí)資源自我進化能力
三學(xué)習(xí)資源的智能推薦模型
    (一) 數(shù)據(jù)源模塊
    (二) 學(xué)習(xí)者大數(shù)據(jù)分析模塊
    (三) 學(xué)習(xí)資源大數(shù)據(jù)分析模塊
    (四) 智能推薦引擎模塊
    (五) 個性化服務(wù)模塊
四學(xué)習(xí)資源智能推薦模型的優(yōu)勢分析
    (一) 適應(yīng)性
    (二) 個性化
    (三) 易用性
五學(xué)習(xí)資源智能推薦模型的應(yīng)用過程
    (一) 注冊階段
    (二) 學(xué)習(xí)階段
    (三) 資源推薦階段



本文編號：3855766