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.针对 K12 在线教育领域海量学习资源引发的"信息过载"问题,以及传统"一刀切"教学模式无法满足用户差异化学习需求的现状,本文基于《马杰 - 资料一种基于学情模型的最优学习路径生成方法 - 预审截图版 -G06F(2)(1).docx》(以下简称"参考文件")的技术框架,提出一种面向个性化学习的学情分析与最优路径生成技术.该技术通过"用户学情信息与现有学习列表获取—学情分析模型构建—最优学习路径匹配"三大核心流程,实现对用户学情特征的精准刻画与定制化学习路径生成.其中,学情分析模型通过高频字段提取,最大学情搜索值字段筛选,字段算子构建,初始学情分布值计算及谱半径校验等多轮精细化处理,提炼反映用户核心学习需求的综合学情分布;再通过综合学情分布与现有学习列表的相似度匹配,筛选出高适配度课程并形成最优学习路径.实践逻辑与示例验证表明,该技术可有效剔除无关学习资源,减少用户无效学习时间,为不同知识背景,学习目标的用户提供"一人一策"的个性化学习方案,显著提升在线学习效率与目标达成率,为在线教育平台的智能化推荐功能提供可落地的技术支撑.

武汉思睿博途教育服务有限公司26-05-16【产品中心】4人已围观

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