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个性化学习路径推荐是智能技术驱动教育服务智能升级的关键力量,是实现大规模个性化教育的重要驱动.然而,目前个性化学习路径推荐的研究与实践仍未成熟,难以满足学习者因人而异,因时而变的个性化需求.个性化学习路径推荐的主流推荐框架包括基于机器学习,基于进化计算和基于知识图谱三种方式,具有不同的模型机理和适用的教育场景,经历了起步探索,预测推理,改进优化和融合创新的技术演进历程.其对教育的价值导向体现在赋能课堂教学,助力因材施教,优化在线学习,驱动服务升级,支持场馆学习,增强智能感知,改善游戏学习,优化交互体验,为破解大规模与个性化相结合的应用难题提供了重要支撑.随着智能技术的迭代升级及深入应用,未来个性化学习路径推荐呈现四大发展趋势,即关注信息要素的深度融合,迈向全方位多尺度的形式化建模,融合多种技术优势,构建以知识为主导的高性能推荐框架,注重可视化呈现和动态感知,推动个性化服务模式的优化升级,重视全景性应用策略研究,促进推荐技术与真实教育情境的紧密耦合.

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