目前,人工智能的發(fā)展為教育領(lǐng)域賦能,從為教師服務(wù)的角度看,具有減輕負(fù)擔(dān)、幫助教師更加關(guān)注學(xué)生個性發(fā)展、提高效率等優(yōu)勢。比如,人工智能的備課技術(shù),可以滿足教師個性化備課的需要,根據(jù)教師的不同需求為教師推送不同的教學(xué)資源,提供智能化備課的服務(wù)。研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有的備課平臺主要存在兩個問題。1)未能面向全體教師�，F(xiàn)有的備課平臺,大多面向K12階段的教師,忽略了高校教師的備課需要。2)未能實現(xiàn)教學(xué)資源的個性化推薦。隨著數(shù)據(jù)量日益增多,在海量資源中找到合適的資源變得越來越困難,并且用戶也希望系統(tǒng)能夠做到根據(jù)每個人的不同需求進行針對性的推薦�；谝陨戏治�,本文提出了基于Django框架的備課資源推薦系統(tǒng)。本系統(tǒng)面向高校教師,由于高校中專業(yè)較多,且分類較細(xì),故以計算機課程為例。設(shè)計思路如下。利用爬蟲技術(shù)從網(wǎng)絡(luò)中爬取與計算機課程相關(guān)的教學(xué)資源,并結(jié)合Django框架搭建起備課平臺。其次,在平臺中融入了基于標(biāo)簽的推薦算法和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法,實現(xiàn)教學(xué)資源的個性化推薦。這樣做的目的是,利用標(biāo)簽解決推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題,新用戶可以通過在注冊時選擇興趣標(biāo)簽的方式,讓系統(tǒng)快速的了解用戶需求,以此避免用戶在剛剛... 

【文章來源】：天津師范大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

關(guān)于“備課系統(tǒng)”知網(wǎng)指數(shù)分析結(jié)果

天津師范大學(xué)碩士學(xué)位論文91）內(nèi)容分析器。內(nèi)容分析器使用某種表示方法，對于項目進行分類。2）概要學(xué)習(xí)器�？梢陨擅總�用戶的偏好。3）過濾組件。接收所有的輸入數(shù)據(jù)，并根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)，生成推薦列表。圖2-2基于內(nèi)容推薦的體系結(jié)構(gòu)基于內(nèi)容的推薦的大致過程如下。1）分析用戶喜好，建立用戶模型。在建模時，通常是對用戶的瀏覽行為、收藏行為、評價行為等數(shù)據(jù)進行收集，并以特征向量的形式表示出來，以此來分析用戶的喜好。2）分析并提取資源特征，建立資源模型，按照其特點對資源進行歸類。在建立資源模型時，通常采用TF-IDF算法對資源進行特征提取[29]，但是這種提取方式要求資源可以被表示為文本的形式。3）根據(jù)用戶模型和資源模型，計算兩者之間的相似度，旨在為用戶推薦感興趣的資源。相似度可用余弦相似度公式來計算。下面以書籍推薦為例說明，某用戶的書籍閱讀情況如表2-1所示。表2-1某用戶的書籍閱讀情況書籍書籍特征閱讀情況B1小說、推理√（已閱讀）B2科普、說明×（未閱讀）B3小說、推理、懸疑×（未閱讀）圖2-3展示了該推薦過程。系統(tǒng)通過分析知道，在未閱讀的書籍中，用戶可

天津師范大學(xué)碩士學(xué)位論文40并且與云數(shù)據(jù)庫兼容。同時，Navicat為用戶提供了可視化界面，它是一個圖形用戶界面（GUI）工具，用戶通過Navicat即可操作、管理MySQL服務(wù)器，例如，管理建立好的數(shù)據(jù)庫，編寫SQL語句，導(dǎo)出數(shù)據(jù)等。圖5-1數(shù)據(jù)庫排名與發(fā)展趨勢結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點以及對系統(tǒng)的分析，選用MySQL作為本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的原因如下。1）MySQL是一個小型數(shù)據(jù)庫，適用于中小型系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)。本次研究設(shè)計的系統(tǒng)規(guī)模較小，而MySQL具有輕量性、體積孝響應(yīng)速度快等特點，適合作為本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫。2）MySQL提供開放的源碼[56]。一旦發(fā)生錯誤，可以很快的找出問題所在，研究人員也可以利用其開源的特點，進行擴展與優(yōu)化。對于初學(xué)者來講，MySQL的操作，簡單易學(xué)。3）MySQL的跨平臺性[56]。在Windows、Linux、MacOS等多種不同的操作系統(tǒng)中可以很好的運行。5.2算法及框架的選擇5.2.1推薦算法的選擇本次研究選擇基于標(biāo)簽的推薦算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則來實現(xiàn)備課資源的推薦，在基于標(biāo)簽的推薦算法中，融入了TF-IDF算法計算標(biāo)簽的權(quán)重。在基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦中，選擇了效率較高的FP-growth算法。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[7]基于大數(shù)據(jù)平臺的MOOC混合推薦算法的研究及應(yīng)用[D]. 陳陽雪.杭州電子科技大學(xué) 2017
[8]基于Django框架的圖書管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 王兆媛.吉林大學(xué) 2016
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