多Agent的个性化学习路径推荐系统设计

被引：3

作者：

吕琳

韩永国

机构：

[1] 西南科技大学

来源：

电脑知识与技术 | 2013年 / 9卷 / 26期

关键词：

多Agent; 个性化学习路径; 交互; 概念相关度; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 081203 ;

摘要：

该文章介绍了一个多agent的个性化学习路径推荐系统,该系统通过前测来掌握学习者的知识水平,再采用遗传算法来生成最佳学习路径,推荐给学习者。该系统考虑了学习者的水平和推荐课件难度水平的匹配,以及课件之间的相关性以保证学习概念的连续性。对比传统的自由浏览学习模式,这个系统有效地提高了学习者的学习效率。

引用

页码：5981 / 5984

页数：4

共 4 条

[1] 用多Agent实现基于XML的个性化学习系统 [J].

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[2] 智能Agent与多Agent系统的研究 [J].

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徐从富 .

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[4]

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