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基于深度强化学习的个性化学习推荐系统及方法: 本发明涉及学习个性化推荐系统领域，更具体地说，涉及基于深度强化学习的个性化学习推荐系统，包括:用户兴趣表示模块、知识表示模块、认知诊断模块、个性化推荐模块、增量更新模块和反馈集成模块；用户兴趣表示模块,用于采用优化校验矩...; 夏可珍李福东

基于个性化学习推荐算法的学习计划路径规划方法: 本发明涉及个性化学习技术领域，具体地说，涉及基于个性化学习推荐算法的学习计划路径规划方法。其包括S1：从在线学习平台的日志记录中收集学习者的基础数据；S2：从收集的数据中提取出关键特征，根据关键特征建立学习者画像，确定学...; 宿琼李添曹永鸣崔洪顺赵书瑞

一种基于联邦学习的个性化学习推荐系统: 本发明涉及个性化学习推荐技术领域，且公开了一种基于联邦学习的个性化学习推荐系统，个性化学习推荐模块包括：用于将不同来源的学习者数据分散存储在各自的设备或本地服务器中的数据分区与存储模块；用于跟踪记录每个用户在学习过程中掌...; 李康康朱守业

一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法及系统: 本发明公开了一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法及系统，专注于通过分析学习者的基本属性、学习行为和学习成效等多维数据设计个性化学习方案。该方法利用先进的机器学习和群体智能算法，深入分析学习者数据，构建全面的学习者画...; 郭伟林军李伟铭张绘国徐庸辉郑鸿鑫苗春燕

一种感知自适应个性化学习算法: 本发明公开了一种感知自适应个性化学习算法，该算法的内容简要包括：获取用户特征的模块，确定学习资源的模块以及，调整学习策略的模块；上述块的组合可以实现分析用户学习数据，更新用户模型，监控用户学习状态；提供学习评估，提供学习...; 黄晓东马腾飞王姗姗

DKVMN-PLC:一种融合学习者个性化学习特征的动态键值记忆网络知识追踪模型: 2024年; 动态键值记忆网络知识追踪作为知识追踪领域的代表性模型,通过引用注意力机制提高了模型的可解释性,但未考虑异常学习行为对学生状态更新的影响,也存在添加学习特征损害模型可解释性的问题.针对以上不足,本文提出模型DKVMN-PLC(Dynamic Key-value Memory Network with Personalized Learning Characteristics).首先,基于协同过滤思想,提出一种使用整体、阶段性学习能力判断异常学习行为的方法,量化了异常学习行为对更新学习状态的影响,提高学生状态建模的准确性.其次,提出一种存储器特征与个性化特征的融合方法,使用特征工程、聚类技术将特征分别用于同步存储器和预测学生表现,提高模型使用键值对获取学生信息的准确性.将DKVMN-PLC与5个知识追踪模型在3个数据集上进行了对比实验,DKVMN-PLC模型表现均为最优.; 张峰姜婷婷; 关键词：个性化学习

基于OBE理念的计算机教学设计与个性化学习系统设计: 2024年; 研究将学习产出的教育模式(OBE)理念应用于计算机教学设计中,构建了一个能够满足学生个性化学习需求的系统。该系统整合了学习资源、学习路径规划、学习评估与反馈等多个模块,旨在为学生提供自主学习的平台,帮助他们实现个性化的学习目标。; 杨发翠; 关键词：计算机教学设计个性化学习系统

一种基于AI的个性化学习推荐方法及系统: 本发明涉及计算机技术领域，具体为一种基于AI的个性化学习推荐方法及系统。该方法不包括：根据用户的课程查询请求从用户在教学平台的历史学习数据中筛选出目标数据，从目标数据中确定用户关于目标课程知识标识的第一难度等级，查询第一...; 汪翠芳

一种基于AI的个性化学习推荐方法及系统: 本发明涉及计算机技术领域，具体为一种基于AI的个性化学习推荐方法及系统。该方法不包括：根据用户的课程查询请求从用户在教学平台的历史学习数据中筛选出目标数据，从目标数据中确定用户关于目标课程知识标识的第一难度等级，查询第一...; 汪翠芳

基于用户行为分析的个性化学习推荐系统及方法: 本发明公开了基于用户行为分析的个性化学习推荐系统及方法，涉及数据推荐技术领域，用于解决以往的学习系统中的试题库不区分学生知识掌握情况和需求，在系统中统一定期对试题库进行更新，导致学习进度高的学生无新题可做，学习效率低的学...; 周琦

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