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一种融合知识背景和学习时间预测的学习路径推荐方法

摘要

本发明公开了一种融合知识背景和学习时间预测的学习路径推荐方法,属于学习路径推荐技术领域,该研究同时满足学生有限时间约束和学习得分最大化,具体包括:(1)基于学生历史学习数据,利用关联规则算法挖掘概念图,生成包含概念层和学习资源层的两层概念图;(2)根据新学生知识背景,基于概念图利用深度优先搜索遍历得到所有可能的概念学习路径,并为每一个概念分配一组学习资源,继而针对每条学习路径预测所需学习时间、估算学习得分;(3)推荐满足学生有限学习时间且得分最高的学习路径。本发明能够根据学生的有限学习时间和知识背景推荐个性化的学习路径,满足了学生在时间限制下个性化学习的需要,有利于提高学生的学习效率和效果。

著录项

  • 公开/公告号CN113673773A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东科技大学;

    申请/专利号CN202110978648.6

  • 申请日2021-08-25

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/20(20120101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构37252 青岛智地领创专利代理有限公司;

  • 代理人肖峰

  • 地址 266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号

  • 入库时间 2023-06-19 13:18:31

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