Research on Personalized Learning Path Optimization Strategy Assisted by Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Aiming at the learning path recommendation problem, which is the key in personalized teaching, this paper takes the personalized learning path recommendation model as a guide, and researches and gives a method that combines the learning path recommendation model with the NFSBPSO algorithm.The learning path recommendation model based on the two-dimensional features of learners and learning resources is constructed, the population is initialized using the chaos strategy, and the optimal and worst particles in the iteration are optimized using the particle optimization strategy to obtain the optimal solution of the learning path.In order to verify the effectiveness of the personalized learning path recommendation optimization model in this paper, simulation experiments are carried out, and the teaching prototype system of a higher education institution in F city is seen as the experimental platform, and the model in this paper is applied to carry out personalized learning path recommendation practice.The first group of experimental subjects who learn according to the recommended path of this paper have an average test score of 83.6 and an average learning time of 371.7 minutes, which is better than the second group of experimental subjects who learn according to the default path.Most of the values of the recommended matching degree of personalized learning paths are between 0.64-0.9,and most of the adaptation degrees are between 0.11-0.21,which proves that the learning paths recommended by this paper's model to the users have a high degree of accuracy and adaptability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».