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Avec le développement d'Internet et la transformation des modèles éducatifs, l'apprentissage en ligne est devenu un moyen d'apprentissage populaire. L'amélioration de l'efficacité d'apprentissage des apprenants et répondant aux besoins personnalisés est devenu le sujet de base de la technologie actuelle de l'éducation en ligne. Les systèmes de recommandation et les technologies d'apprentissage personnalisées jouent un rôle important dans ce processus.
Cet article présentera comment concevoir une solution complète qui combine le système de recommandation de réponse en ligne avec un apprentissage personnalisé, et explique sa méthode d'implémentation à travers des exemples de code.
Premièrement, il est nécessaire de construire un modèle de connaissances d'un apprenant. En utilisant des technologies telles que les graphiques de connaissances, les points de connaissance sont organisés sous forme de nœuds et de bords pour former un système de connaissances avec une structure hiérarchique, qui aide les apprenants à comprendre le contexte des connaissances plus clairement.
Deuxièmement, collecter les données du comportement d'apprentissage des apprenants, y compris l'historique de la navigation, la réponse aux questions, la durée d'apprentissage, etc., et analyser et évaluer les intérêts et les niveaux d'apprentissage en fonction de ces données.
Enfin, concevez un algorithme de recommandation pour recommander des questions de test qui répondent à leurs besoins pour les apprenants. Une méthode courante est un algorithme de filtrage collaboratif qui améliore la précision des recommandations en calculant la similitude entre les apprenants et les autres utilisateurs et la recommandation de questions qui correspondent aux intérêts.
Sur la base du système de recommandation, un apprentissage personnalisé est réalisé, visant à ajuster le contenu d'apprentissage et le chemin en fonction des caractéristiques et des besoins des apprenants pour optimiser l'effet d'apprentissage.
L'apprentissage personnalisé peut être réalisé à travers les aspects suivants:
Différentes difficultés et types de questions de test sont recommandés en fonction du niveau de capacité et des objectifs de l'apprenant.
Fournir des documents auxiliaires et des stratégies de résolution de problèmes pour les liens d'apprentissage faibles.
Combiner les progrès et la compréhension de l'apprentissage, ajustez dynamiquement le chemin d'apprentissage et le rythme.
L'exemple suivant montre comment implémenter un système de recommandation simple dans Python, qui fournit une recommandation de test basée sur la similitude entre les vecteurs d'intérêt de l'apprenant et les vecteurs de test:
import numpy as np
# Matrice vectorielle de question
question_matrix = np.array([
[1, 1, 0, 0, 1],
[0, 1, 0, 1, 1],
[1, 0, 1, 1, 0]
])
# Vecteur d'intérêt des étudiants
interest_vector = np.array([1, 1, 0, 0, 1])
# Calculez la similitude entre les questions d'intérêt et de test，Questions recommandées avec la plus haute similitude
similarity = np.dot(question_matrix, interest_vector)
recommended_question = np.argmax(similarity)
print("Les questions de test recommandées sont：", recommended_question)
Dans le code, le produit DOT du vecteur d'intérêt de l'étudiant et la matrice de vecteur de test est calculé, et les questions de test avec la plus grande similitude sont trouvées comme résultat recommandé.
La conception d'un système de recommandation et d'un système d'apprentissage personnalisé qui prend en charge la réponse en ligne peut améliorer efficacement l'expérience et l'effet d'apprentissage. En construisant des modèles de connaissances, en collectant et en analysant les données du comportement d'apprentissage et en combinant des algorithmes de recommandation tels que le filtrage collaboratif, les apprenants peuvent fournir des ressources d'apprentissage précises et personnalisées. L'apprentissage personnalisé aide davantage les apprenants à ajuster leurs chemins d'apprentissage en fonction de leur propre situation et à réaliser l'état d'apprentissage optimal.
