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インターネットの開発と教育モデルの変革により、オンライン学習は一般的な学習方法になりました。学習者の学習効率を向上させ、パーソナライズされたニーズを満たすことが、現在のオンライン教育技術の中心的なトピックになりました。推奨システムとパーソナライズされた学習技術は、このプロセスで重要な役割を果たします。
この記事では、オンラインで回答する推奨システムとパーソナライズされた学習を組み合わせた包括的なソリューションを設計する方法を紹介し、コードの例を使用してその実装方法を説明します。
まず、学習者の知識モデルを構築する必要があります。ナレッジグラフなどのテクノロジーを使用することにより、知識ポイントはノードとエッジの形で編成され、階層構造を持つ知識システムを形成します。これにより、学習者は知識のコンテキストをより明確に理解するのに役立ちます。
第二に、閲覧履歴、質問への回答、学習期間などを含む学習者の学習行動データを収集し、これらのデータに基づいて学習の関心とレベルを分析および評価します。
最後に、学習者のニーズを満たすテスト質問を推奨する推奨アルゴリズムを設計します。一般的な方法は、学習者と他のユーザーの類似性を計算し、関心に合った推奨質問を計算することにより、推奨事項の精度を向上させる共同フィルタリングアルゴリズムです。
推奨システムに基づいて、学習効果を最適化する学習者の特性とニーズに応じて、学習コンテンツとパスを調整することを目的とした、さらなるパーソナライズされた学習が実現されます。
パーソナライズされた学習は、次の側面を通じて達成できます。
学習者の能力レベルと目標に応じて、さまざまな難易度とテストの質問の種類が推奨されます。
弱い学習リンクのための補助資料と問題解決戦略を提供します。
学習の進歩と理解を組み合わせて、学習パスとリズムを動的に調整します。
次の例は、Pythonに簡単な推奨システムを実装する方法を示しています。これは、学習者の関心ベクトルとテストベクターの類似性に基づいたテスト推奨を提供します。
import numpy as np
# 質問ベクターマトリックス
question_matrix = np.array([
[1, 1, 0, 0, 1],
[0, 1, 0, 1, 1],
[1, 0, 1, 1, 0]
])
# 学生の関心ベクター
interest_vector = np.array([1, 1, 0, 0, 1])
# 関心とテストの質問の類似性を計算します，類似性が最も高い推奨質問
similarity = np.dot(question_matrix, interest_vector)
recommended_question = np.argmax(similarity)
print("推奨されるテストの質問は次のとおりです：", recommended_question)
コードでは、生徒の関心ベクトルとテストベクターマトリックスのDOT積が計算され、最も類似性が最も高いテストの質問が推奨結果として見つかります。
推奨システムとオンライン応答をサポートするパーソナライズされた学習システムを設計することで、学習体験と効果を効果的に改善できます。知識モデルを構築し、学習行動データの収集と分析、および共同フィルタリングなどの推奨アルゴリズムを組み合わせることにより、学習者は正確でパーソナライズされた学習リソースを提供できます。パーソナライズされた学習は、学習者が自分の状況に応じて学習パスを調整し、最適な学習状態を達成するのに役立ちます。
