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인터넷 개발과 교육 모델의 변화로 온라인 학습은 인기있는 학습 방식이되었습니다. 학습자의 학습 효율성을 향상시키고 개인화 된 요구를 충족시키는 것은 현재 온라인 교육 기술의 핵심 주제가되었습니다. 추천 시스템 및 개인화 된 학습 기술은이 과정에서 중요한 역할을합니다.
이 기사는 온라인 응답 추천 시스템과 개인화 된 학습을 결합한 포괄적 인 솔루션을 설계하는 방법을 소개하고 코드 예제를 통해 구현 방법을 설명합니다.
먼저, 학습자의 지식 모델을 구축해야합니다. 지식 그래프와 같은 기술을 사용하여 지식 포인트는 노드 및 가장자리 형태로 구성되어 계층 구조를 가진 지식 시스템을 형성하여 학습자가 지식 상황을보다 명확하게 이해하는 데 도움이됩니다.
둘째, 탐색 기록, 질문에 답, 학습 기간 등을 포함한 학습자의 학습 행동 데이터를 수집하고 이러한 데이터를 기반으로 학습 관심사 및 수준을 분석하고 평가합니다.
마지막으로, 추천 알고리즘을 설계하여 학습자의 요구를 충족시키는 테스트 질문을 권장하십시오. 일반적인 방법은 학습자와 다른 사용자 간의 유사성을 계산하고 관심사와 일치하는 질문을 추천함으로써 권장 사항의 정확성을 향상시키는 협업 필터링 알고리즘입니다.
추천 시스템을 기반으로 학습 효과를 최적화하기 위해 학습자의 특성과 요구에 따라 학습 내용과 경로를 조정하는 것을 목표로 추가 개인화 된 학습이 실현됩니다.
개인화 된 학습은 다음과 같은 측면을 통해 달성 할 수 있습니다.
학습자의 능력 수준 및 목표에 따라 다양한 난이도와 유형의 테스트 질문이 권장됩니다.
약한 학습 링크를위한 보조 자료 및 문제 해결 전략을 제공하십시오.
학습 진행과 이해를 결합하여 학습 경로와 리듬을 동적으로 조정합니다.
다음 예는 Python에서 간단한 권장 시스템을 구현하는 방법을 보여줍니다. 이는 학습자 관심 벡터와 테스트 벡터 간의 유사성을 기반으로 테스트 권장 사항을 제공합니다.
import numpy as np
# 질문 벡터 매트릭스
question_matrix = np.array([
[1, 1, 0, 0, 1],
[0, 1, 0, 1, 1],
[1, 0, 1, 1, 0]
])
# 학생 관심 벡터
interest_vector = np.array([1, 1, 0, 0, 1])
# 관심과 시험 질문 사이의 유사성을 계산하십시오，가장 높은 유사성을 가진 권장 질문
similarity = np.dot(question_matrix, interest_vector)
recommended_question = np.argmax(similarity)
print("권장 테스트 질문은입니다：", recommended_question)
코드에서 학생의 관심 벡터와 테스트 벡터 매트릭스의 도트 제품이 계산되며 가장 높은 유사성을 가진 테스트 질문은 권장 결과로 발견됩니다.
온라인 응답을 지원하는 권장 시스템과 개인화 된 학습 시스템을 설계하면 학습 경험과 효과를 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 지식 모델을 구성하고 학습 행동 데이터를 수집 및 분석하고 협업 필터링과 같은 추천 알고리즘을 결합하여 학습자는 정확하고 개인화 된 학습 리소스를 제공 할 수 있습니다. 개인화 된 학습은 학습자가 자신의 상황에 따라 학습 경로를 조정하고 최적의 학습 상태를 달성하는 데 도움이됩니다.
