基于计算机类课程知识图谱的学习路径推荐算法研究  

Research on Learning Path Recommendation Algorithm Based on Computer Course Knowledge Graph

作　　者：罗莉霞 彭芳芳 Luo Lixia;Peng Fangfang(Hunan University of Information Technology,Changsha 410148,China)

机构地区：[1]湖南信息学院,长沙410148

出　　处：《办公自动化》2025年第6期34-36,共3页Office Informatization

基　　金：2023年湖南省教育厅科学研究项目优秀青年项目“基于计算机类课程知识图谱的学习路径推荐算法研究”(23B1033);2023年教育部产学合作协同育人项目“新工科背景下‘双师型’师资队伍培训与提升”(230806352215447)。

摘　　要：在信息化教育背景下,为帮助学生从海量的学习资源中快速寻找符合自身学习特征的学习路径,文章以“数据结构”这一计算机类课程为例,构建课程知识图谱模型,并提出基于计算机类课程知识图谱学习路径推荐算法。首先,在构建学生模型的基础上,运用知识点推荐算法,对采集到的学习目标信息进行映射处理,并分别提出序列型推荐策略、全局型推荐策略两种策略,同时,结合学生的学习习惯和特征,为学生科学规划和设计最优学习路径。最后,设计学习路径推荐系统架构和功能,为学生提供全方位、智能化学习指导。Under the background of digital education,to help students quickly identify personalized learning paths from vast learning resources,this paper uses the computer science course"Data Structures"as an example to construct a course knowledge graph model and proposes a learning path recommendation algorithm based on computing course knowledge graphs.Initially,we develop a student model and apply a knowledge point recommendation algorithm to map the collected learning objectives.Two strategies are proposed:sequential recommendation strategy and global recommendation strategy.By considering students'learning habits and characteristics,we scientifically plan and design the optimal learning paths for students.Finally,we outline the architecture and functionalities of a learning path recommendation system to provide comprehensive and intelligent learning guidance for students.

关 键 词：计算机类课程 数据结构课程 知识图谱 学习路径推荐算法 

分 类 号：G642[文化科学—高等教育学] TP391[文化科学—教育学]