个性化学习路径推荐在在线评测平台中的构建  

作　　者：王强 王展 

机构地区：[1]重庆城市职业学院 [2]重庆师范大学

出　　处：《计算机产品与流通》2024年第8期98-100,共3页COMPUTER PRODUCTS AND CIRCULATION

基　　金：2022年度重庆市教委科学技术研究计划立项项目“基于人工智能在线编程应用技术研究与实践”(项目编号:KJQN202203908)。

摘　　要：在线编程中,个性化学习路径推荐系统对于提升学习效率和体验至关重要。在探究中,首先,采用基于规则的方法,通过收集用户的特征(如编程基础、学习风格和兴趣)构建初步用户特征,指导推荐算法设计;其次,推荐算法采用基于内容的推荐方法,通过分析题目的难度、类型和概念,匹配用户需求;最后,引入模拟用户反馈机制,动态调整推荐策略,通过增加个性化学习路径模块对在线评测平台(Online Judge PlatForm,OJP)进行技术创新和用户反馈整合,能够让用户易于使用平台所提供的功能和编程题目,个性化推荐系统将在OJP平台上发挥重要作用。

关 键 词：推荐算法 在线评测 在线编程 编程基础 用户反馈 模拟用户 OJ 用户特征 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]