智能学习系统的双层推荐策略研究

“信息过载”已成为网络学习的一大阻力，个性化推荐技术应运而生。其目的就是为学习者甄选出最适合的学习资源。目前的研究成果中，核心技术各具优势，但笔者认为学习系统推荐的学习对象应在遵守教学规律的基础上突出个性化。为此，我们设计了功能分离的双层决策模型：第一层充分遵守教学规律，结合学习者对知识掌握的情况及各知识概念间的关系形成学习路径;第二层突出个性化，根据学习者的学习偏好推荐最符合其个性的学习对象。

　　“活到老学到老”已经成为当前人们的共识，在这样的社会意识引领下，网络教学资源得到指数增长。然而，海量的学习资源往往使学习者不知所措，“信息过载”显然已成为在线学习的绊脚石。大量无关的冗余信息严重干扰了学习者对相关有用信息的准确性选择。为了帮助学习者在海量信息中寻找最优质的学习资源，个性化推荐技术应运而生。然而，目前在线学习系统对个性化推荐的应用凤毛麟角，内容呈现千篇一律。《