基于学习画像的精准个性化学习路径生成性推荐策略研究

精准个性化学习路径推荐作为教育大数据助力精准教学的重要研究内容,引起了研究者的广泛关注。鉴于传统的学习路径推荐通常只考虑了学习者的个体特征,网络学习环境中学习者的学习活动和学习轨迹等重要学习数据没有被很好地利用,该文设计了一种基于学习画像的精准个性化学习路径生成性推荐模型。模型根据学习者的学习状态,采用个性化推荐策略向学习者推荐学习元列表,学习者主动选择其中最适合的一个学习元进行学习。学习元是一种包含学习内容、学习活动及其学习效果的学习元组,其细粒度的推荐内容可以满足学习者的学习需求。生成性推荐策略契合了学习者在学习过程中学习水平动态变化的特性,确保推荐的精准性。最后,文章探讨了人机协同视域下机器学习技术在精准个性化学习路径推荐中的应用潜能,以期更好地服务于精准个性化学习。