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基于学习者偏好和认知状态的在线课程视频推荐

基于学习者偏好和认知状态的在线课程视频推荐

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作者：修宏祥华中师范大学

学位级别：硕士

伴随教育信息化的快速发展,人们对教育的需求也在不断增长,作为教育领域的一种新型在线学习模式,MOOC(Massive Open Online Course,大规模在线开放课程)推动了开放教育的发展,同时为在线学习者提供更多获取知识的途径。虽然在线学习具... 详细信息

伴随教育信息化的快速发展,人们对教育的需求也在不断增长,作为教育领域的一种新型在线学习模式,MOOC(Massive Open Online Course,大规模在线开放课程)推动了开放教育的发展,同时为在线学习者提供更多获取知识的途径。虽然在线学习具有便捷、低成本、不受空间、时间控制等优势,但学习资源呈指数级增长、教学内容大量冗余、知识点覆盖率不高和平台提供资源针对性不强等问题的出现,使学习者难以发掘符合自身知识储备和认知能力的学习资源,最终导致课程完成率较低,学习效率也无法得到保证。因此,如何为学习者提供个性化资源推荐已是当前在线学习亟需解决的问题。目前,在线学习平台中视频资源的推荐存在诸多挑战:(1)在线平台学习者规模庞大,视频交互数据相对稀少,这不利于从数据中提取学习者多维度的特征。同时,现有对学习者的建模大多仅使用静态表示,学习过程中学习者的认知能力和资源需求在持续变化,仅用静态建模无法表示学习增长。(2)现有视频资源推荐很少考虑学生实时的知识状态特征,基于相似度推荐仅考虑具有相似偏好的学习者和相似视频资源,系统推荐的视频资源往往无法满足学生对知识概念的学习需求。(3)当前针对视频推荐系统的评价大多更加关注预测的精确度,主要关注系统是否推荐满足学习者学习内容偏好的相关资源,较少从学习者对知识概念学习需求角度实现评价。本文主要的研究工作如下:(1)分析挖掘学习者在MOOC平台中观看视频的行为数据,从视频字幕内容和标题信息提取视频讲授的主要知识概念,作为学习者的学习目标特征;从学习者观看视频快进时长和观看视频间隔时长获取学习者学习态度特征;从学习者观看视频实际时长、观看视频次数等信息获取学习者学习内容偏好特征。(2)构建带权异质信息网络,利用Deepwalk图嵌入算法融入权重信息,将异质信息网络中不同元路径下的实体邻接矩阵输入图卷积神经网络建模学习者和视频资源特征,同时在元路径的引导下,引入注意力机制的方式传播学习者的偏好,自动发现学习者的潜在兴趣,研究不同的元路径组合对推荐结果的影响,区分不同路径对推荐结果的贡献程度。(3)结合深度知识追踪和时序推荐模型进行个性化视频推荐,将学习者观看视频和答题行为记录在一个时间戳上,利用深度知识追踪模型获取学习者实时的认知状态特征,利用时序推荐模型捕获学习者的学习内容偏好,融合视频间的关联关系增强视频推荐。此外,本文提出一个新的评价指标,从学习者知识需求角度出发,探索在认知状态层面,推荐系统是否能为学习者推荐其需要学习的知识概念所涉及的相关视频资源。实验选取两个大规模的真实在线学习数据集:学堂在线MOOCCube和链想家计算科技大赛慕课学生行为分析挑战赛数据集。在基于带权异质信息网络的视频推荐模型实验分析中,研究了不同元路径组合对模型性能影响,对比了图卷积神经网络层数、实体嵌入维度和矩阵分解中隐因子个数参数对模型性能的影响,比较了与其他模型的性能差异,并通过消融实验证明了增加注意力机制和构建带权异质信息网络的有效性;其次,在融合学习者知识状态的时序推荐模型实验中,研究了潜在特征向量维度和推荐视频资源数量参数对模型性能的影响,比较了与其他模型的性能差异,并通过消融实验证明了融合知识状态特征、视频关联信息和注意力机制的有效性。

关键词：在线课程视频推荐大规模在线开放课程异质信息网络学习者建模认知状态

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