基于MOOC平台数据和知识图谱的学习路径推荐——以软件工程专业为例

• 作者: 吴强强 蒋建伟 赵子濠 陈昊鹏
• 来源期刊: 工业和信息化教育
• 学科: 工学
• 关键词: MOOC学习 学习质量分析 知识图谱 学习路径推荐
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 网络化与数字化
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP399|G434
• 字数: 4817字
• 语种: 中文

摘要

本文以模拟的MOOC[1,2]平台数据和定制的专业知识图谱为例,探讨基于MOOC历史学习数据和知识图谱的学生最佳学习路径推荐方法.通过对学生历史学习情况的分析,可以了解其学习的历史情况及其对整个专业中各单一课程的学习情况.结合专业的知识图谱,可以较全面地得出学生对于整个专业的掌握情况,了解其精通与有缺陷的领域,从而给出进一步的学习路径推荐,帮助其系统地掌握专业知识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈昊鹏	上海交通大学软件学院	25	124	7.0	9.0
2	蒋建伟	上海交通大学软件学院	12	68	5.0	8.0
3	吴强强	上海交通大学软件学院	5	11	2.0	3.0
4	赵子濠	上海交通大学软件学院	3	10	2.0	3.0