在线学习资源推荐综述

来源：计算机应用杂志2023年第6期北京时间：

作者：董永峰, 王雅琮, 董瑶, 邓亚晗

单位：1.河北工业大学 人工智能与数据科学学院, 天津 300401；2.河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学), 天津 300401；3.河北省数据驱动工业智能工程研究中心(河北工业大学), 天津 300401

摘要：近年来越来越多的学校广泛使用网络在线授课，然而互联网中海量的学习资源令学习者难以抉择。因此，研究在线学习资源推荐并为学习者进行个性化推荐非常重要，这可以帮助学习者快速获取其所需的优质学习资源。针对在线学习资源推荐的研究现状，从以下5个方面进行分析总结。首先，总结了目前国内外在线教育平台在学习资源推荐方面的工作；其次，分析和探讨了以知识点习题、学习路径、学习视频和学习课程为学习资源推荐目标的4种算法；接着，分别从学习者和学习资源的角度出发，以具体的算法为例，详述了常用的基于学习者画像、基于学习者行为和基于学习资源本体的3种学习资源推荐算法；此外，总结了公开的在线学习资源数据集；最后，分析了学习资源推荐系统目前存在的问题和未来的发展方向。

关键词：在线学习,在线教育平台,个性化推荐,学习资源推荐,智慧教育

基金资助：河北省高等学校科学技术研究项目(QN2021213);河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2020GJJG027)