基于SimRank++的课程内容相似性搜索研究

• 作者: 张向 邵炤昭
• 来源期刊: 中国教育信息化·高教职教
• 学科: 教育
• 关键词: E-learning 在线学习分析 个性化学习 SimRank++
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 教育大数据
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: G434
• 字数: 3513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8454.2019.03.012

摘要

随着在线学习平台在高等教育机构中的普及,针对在线学习平台中的内容进行相似度分析,可帮助教师更好地了解教学工作中学生关注的重点和难点.通过抓取学生在E-learning平台(Blackboard learn)上的课程内容访问历史记录,从学生访问课程内容的关联关系出发,基于课程内容特性定义课程内容相似度,计算课程内容相似度.针对相关学者在个性化学习中提出的算法上的不足,本文提出一种基于simrank++的算法来分析课程内容的相似性以及学生对于知识点的关注度.通过研究结果证实,基于sim-rank++的算法分析结果更加能反映学生关注的课程内容特征.基于分析结果,可以向高校负责学科资源建设,以及教学资源建设的部门提出教学提升建议.