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基于混合推荐的课程思政学习系统设计与实现

基于混合推荐的课程思政学习系统设计与实现

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作者：陈力帆浙江海洋大学

学位级别：硕士

当前,我国已经把课程思政建设、学生专业水平和道德素质的提升作为推动高等教育发展的重点。然而随着互联网技术的快速发展,各类学习资源的规模和数量不断增长,师生难以从海量的学习资源中找到与学科相关联的课程思政资源,将推荐算法与... 详细信息

当前,我国已经把课程思政建设、学生专业水平和道德素质的提升作为推动高等教育发展的重点。然而随着互联网技术的快速发展,各类学习资源的规模和数量不断增长,师生难以从海量的学习资源中找到与学科相关联的课程思政资源,将推荐算法与课程思政学习系统相结合可以有效解决该问题。协同过滤算法和基于内容的推荐算法是当前主流的推荐算法,前者只需结合用户的评分就可为用户推荐物品,但是会出现冷启动和评分矩阵稀疏等问题;后者通过获取用户和物品的特征属性可以解决冷启动问题,但是扩展性较差。本文将协同过滤算法和基于内容的推荐算法结合,设计了一个基于混合推荐的课程思政学习系统,主要工作如下:(1)调研了课程思政学习系统的研究现状,提出融合协同过滤和基于内容推荐算法的课程思政学习系统的研究目标、有关推荐算法的理论和课程思政学习系统开发的关键技术。以数据库课程为例,根据课程不同的章节内容选择与之对应的思政元素,设计思政教学方式和内容,为后续的思政资源推荐功能实现奠定了基础。(2)针对已有的协同过滤推荐算法和基于内容推荐算法存在的问题做出了相应的算法改进。在皮尔逊相似度计算上,通过引入热门资源和时间衰减两种惩罚因子系数,解决了因为热门资源影响和时间影响带来的推荐结果不准确的问题,然后再利用基于内容推荐算法为资源赋予标签,根据标签权重计算资源之间的相似度,最终把两种推荐算法得出的相似度结合计算来预测用户对资源的评分,解决了评分矩阵稀疏和新用户冷启动问题,降低了误差,提高了推荐精度。(3)基于Java语言构建课程思政学习系统。根据需求分析对系统的功能模块、整体架构和数据库表进行了详细设计,结合Springboot、Mybatis、***、Uni-app等web开发技术框架实现了课程思政资源学习、上传、搜索、资源个性化推荐等功能,测试并验证了系统的功能。

关键词：数据库课程课程思政混合推荐算法课程思政学习系统

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