在线学习个性化推荐中多维度学习者模型研究

作     者：刘芳 田枫 李欣 刘宗堡 黄美晨 赵玲 LIU Fang;TIAN Feng;LI Xin;LIU Zong-bao;HUANG Mei-chen;ZHAO Ling

作者机构：东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 讷河市第一中学黑龙江齐齐哈尔161300 东北石油大学地球科学学院黑龙江大庆163318 

出 版 物：《信息技术》 (Information Technology)

年 卷 期：2024年第48卷第1期

页      面：44-51页

学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 040110[教育学-教育技术学（可授教育学、理学学位）] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：黑龙江省哲学社会科学基金(22EDE389) 东北石油大学引导性创新基金项目(2020YDL-11) 东北石油大学优秀中青年科研创新团队(KYCXTD201903) 东北石油大学研究生教育创新工程项目(JYCX_11_2020) 黑龙江省教育科学规划重点课题(GJB1421113) 黑龙江省高等学校教改工程项目(SJGZ20200037) 黑龙江省优秀青年科学基金项目(YQ2020D001) 

主　　题：个性化推荐 多维度学习者模型 学习风格 认知能力 知识状态 

摘      要：随着在线学习平台的广泛使用,在线学习资源快速增长,“信息迷航问题亟待解决。针对在线学习个性化推荐中以单一特征为主,多维度学习者模型研究较少的问题,文中以CELTS-11学习者模型规范为基础,以教育学相关理论为指导,对学习者的学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等多维度的个性化特征进行细化分类研究。利用教育数据挖掘等技术获得学习者特征项,进而构建出个性化的多维度学习者模型。该模型为后续在线学习个性化的推送服务提供有力的依据。