基于多Agent的e-learning協(xié)作學習推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、目前，以多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)字技術(shù)為特征的e-learning正逐漸成為現(xiàn)代教育中的一種理想的學習方式。在對于e-learning的研究中，推薦系統(tǒng)和協(xié)作學習一直是其重要的研究方向。e-learning推薦系統(tǒng)能夠幫助學習者定位相符的學習資源，從而給予其相匹配的學習推薦資源。而協(xié)作學習則將社交因素融入到e-learning中，能夠使得學習者在e-learning中協(xié)作互助，從而有效地加強學習者之間的共同學習。此外，由于Agent技術(shù)

2、擁有智能性和自治性等優(yōu)勢，將其融入到e-learning系統(tǒng)中可以很好地提升e-learning系統(tǒng)的工作效率，更好地促進學習者的學習。
　　基于以上分析，本文提出了一種將智能 Agent技術(shù)融入到協(xié)作學習和推薦系統(tǒng)相結(jié)合的e-learning環(huán)境中的思路，并建立了該思路的系統(tǒng)框架模型。該系統(tǒng)可以同時給予學習者相對應(yīng)的課程推薦服務(wù)和協(xié)作學習服務(wù)，以便學習者能夠更好地學習所推薦的課程。基于所提供的學習課程，一種個性化的課程推薦算法將

3、被提出，該算法可以基于學習者的反饋來動態(tài)地估計學習者能力，并同時考慮學習者能力和課程相似度，來給予學習者相匹配的學習推薦課程。而針對所提供的協(xié)作學習服務(wù)，一種個性化協(xié)作學習流程將被設(shè)計，用以消除學習者之間消極的協(xié)作互動，同時一種個性化協(xié)作學習評估與反饋方法將被提出，能夠基于學習者的協(xié)作交互情況和基于其所在團隊成員的評價來分析評估學習者的協(xié)作情況，并為學習者提供相對應(yīng)的可視化反饋信息。
　　實驗結(jié)果顯示，本文構(gòu)建的系統(tǒng)確實能夠依據(jù)學