在线学习资源推荐综述

作     者：董永峰 王雅琮 董瑶 邓亚晗 DONG Yongfeng;WANG Yacong;DONG Yao;DENG Yahan

作者机构：河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学)天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心(河北工业大学)天津300401 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2023年第43卷第6期

页      面：1655-1663页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河北省高等学校科学技术研究项目(QN2021213) 河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2020GJJG027) 

主　　题：在线学习 在线教育平台 个性化推荐 学习资源推荐 智慧教育 

摘      要：近年来越来越多的学校广泛使用网络在线授课,然而互联网中海量的学习资源令学习者难以抉择。因此,研究在线学习资源推荐并为学习者进行个性化推荐非常重要,这可以帮助学习者快速获取其所需的优质学习资源。针对在线学习资源推荐的研究现状,从以下5个方面进行分析总结。首先,总结了目前国内外在线教育平台在学习资源推荐方面的工作;其次,分析和探讨了以知识点习题、学习路径、学习视频和学习课程为学习资源推荐目标的4种算法;接着,分别从学习者和学习资源的角度出发,以具体的算法为例,详述了常用的基于学习者画像、基于学习者行为和基于学习资源本体的3种学习资源推荐算法;此外,总结了公开的在线学习资源数据集;最后,分析了学习资源推荐系统目前存在的问题和未来的发展方向。