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摘 要 ：随着信息技术和网络教育的发展,学习资源呈现爆炸式增长,面对丰富的学习资源,学习者并不能在短时间内最大程度匹配到适合自己的学习资源。个性化学习资源推荐（Personalized Learning Resource Recommendation, PLRR） 利用新一代信息技术,全面分析学习者特征、行为、目标等信息,从海量学习资源中筛选出符合其需求的资源,并以合适的方 式呈现给学习者,以提高其学习效率和满意度。本文主要从 PLRR 基本框架、主要算法、面临的挑战和发展趋势进行阐述,旨 在为相关研究者提供一个参考框架,促进 PLRR 领域交流和发展。
关键词 ：学习资源 ；个性化 ；推荐
Research on the Development of Personalized Learning Resource Recommendation
GUOWenjing
(Zhejiang Fashion Institute of Technology, Ningbo Zhejiang 315000)
【Abstract】：With the development of information technology and network education, learning resources show an explosive growth. Facing the rich learning resources, learners cannot match the most suitable learning resources for themselves in a short time. Personalized learning resource recommendation (PLRR) uses the new generation of information technology to comprehensively analyze the characteristics, behaviors, goals and other information of learners, filter out the resources that meet their needs and interests from the massive learning resources, and present them to learners in a suitable way, in order to improve their learning efficiency and satisfaction. This paper mainly elaborates on the basic framework, main methods and techniques, typical application scenarios, challenges and future directions of PLRR, aiming to provide a reference framework for relevant researchers and promote the communication and development of PLRR field.
【Key words】：learning resources;personalization;recommendation
0 引言
随着“十四五”规划在人工智能的布局, 各行业迎 来了一系列产业升级和市场挑战。世界经济论坛发布 《2023 未来就业报告》显示,劳动力在新技术方面的技 能短缺,已成为全球企业利用新技术提升经济增长潜力 的最大障碍 , 每个员工平均约有 44% 的技能需要升级。 在此过程中,在线教育将有效助力全球劳动者掌握新技 术变革所要求的新技能,以应对就业变革 [1]。在这一背 景下,学习资源的数量和多样性呈现爆炸式增长,给学 习者提供了丰富的学习选择,但也带来了信息过载和资 源匹配的问题 [2]。如何根据学习者个性化需求和偏好,为其推荐合适学习资源,是当前网络教育领域面临的重 要挑战和热点问题。
个性化学习资源推荐是指利用数据挖掘、机器学习、 人工智能等技术,分析学习者特征、行为、目标等信息, 从海量学习资源中筛选出符合其需求和兴趣的资源,并 以合适的方式呈现给学习者,以提高其学习效率和满意 度的过程 [3]。PLRR 是个性化学习的重要组成部分,也 是智能教育和自适应学习的关键技术。PLRR 涉及多个 交叉学科,如教育科学、计算机科学、心理学、认知科 学等,具有较高理论价值和实践意义。近年来,随着深 度学习、大数据、云计算等技术发展和应用, PLRR 取得了一系列进展和创新,但也面临着一些挑战和问题, 如数据稀疏、冷启动、多样性、可解释性等 [4]。
本文主要从以下几个方面进行阐述 PLRR 的现状和 应用 ：PLRR 基本框架、PLRR 常用算法、PLRR 面临 的挑战和发展趋势。本文旨在为相关研究者提供一个参 考框架,促进 PLRR 领域的交流和发展。
1 PLRR 基本框架
PLRR 是基于推荐系统技术发展而来的一个特定领 域应用。推荐系统是一种信息过滤系统,它通过分析用 户对项目的偏好或评价,为用户提供可能感兴趣或满意 的项目。PLRR 在线教育、开放教育、移动学习、社交 学习等领域被广泛应用。PLRR 的基本框架主要包括四 个模块 ：数据收集、数据处理、推荐算法和推荐展示 [5]。
（1）数据收集模块 ：负责从不同的数据源（如学习 平台、学习资源库、社交网络等）收集学习者和学习资 源的相关数据,如学习者基本信息、学习行为、学习目 标、学习评价等,以及学习资源基本信息、内容特征、 质量评价等。
（2）数据处理模块 ：负责对收集到的数据进行预处 理、分析和建模,如数据清洗、数据转换、数据融合、 特征提取、特征选择、特征表示等,以便为推荐算法提 供有效的输入。
（3）推荐算法模块 ：负责根据数据处理模块提供的 输入,利用不同的推荐技术（如协同过滤、内容过滤、 混合过滤等）,计算学习者对学习资源的偏好或评价, 并 根据一定策略（如排序、过滤、分组等）,生成推荐列表。
（4）推荐展示模块 ：负责将推荐列表以合适的方式 （如文本、图像、音频、视频等）呈现给学习者,并收 集学习者对推荐结果的反馈,以便为数据收集模块提供 新的数据源,形成一个闭环。
2 PLRR 常用算法
PLRR 的核心是推荐算法模块,它决定了推荐结果 的质量和效果。根据推荐方法和技术的不同, PLRR 常 用算法可以分为以下五类 ：
（1）基于协同过滤的 PLRR[6,7] ：这类算法主要利用 学习者之间或学习资源之间的相似性,根据学习者对学 习资源的历史评价,预测其对未评价资源的偏好,并为 其推荐可能感兴趣的资源。这类算法可以分为基于邻域 和基于模型两种。1）基于邻域的算法主要通过计算用 户—用户或项目—项目之间的相似度,找到最近邻居, 并根据邻居的评价进行加权平均或投票等方式生成推 荐 ；2）基于模型的算法主要通过建立用户—项目之间 的隐含关系模型,如矩阵分解、神经网络、概率图模型 等,从而预测用户对项目的评价并生成推荐。基于协同 过滤的算法具有简单易实现、适应性强、可扩展性好等 优点,但也存在数据稀疏、冷启动、同质化等缺点。
（2）基于内容过滤的 PLRR[8,9] ：这类算法主要利用 学习资源的内容特征,如文本、图像、音频、视频等, 以及学习者的个人资料或兴趣特征,如年龄、性别、学 习风格、学习目标等,计算学习者和学习资源之间的 相似度或匹配度,并为其推荐与其特征相似或匹配的资 源。这类算法可以分为基于关键词和基于语义两种。1） 基于关键词的算法主要通过提取学习资源和学习者特征 关键词,并根据关键词之间的重合度或权重计算相似度 或匹配度 ；2）基于语义的算法主要通过利用本体、话 题模型、知识图谱等技术,对学习资源和学习者特征进 行语义分析和表示,并根据语义之间关联度或距离计算 相似度或匹配度。基于内容过滤的算法具有能解决数据 稀疏和冷启动问题、提高推荐多样性和可解释性等优 点,但也存在内容分析困难、特征提取不准确、用户兴 趣变化难以捕捉等缺点。
（3）基于混合过滤的 PLRR[10,11] ：这类算法主要结 合基于协同过滤和基于内容过滤的算法,以弥补各自的 不足并发挥各自的优势,提高推荐效果。这类算法可以 分为以下几种 ：1）加权混合 ：将不同算法生成的推荐 列表按照一定的权重进行加权平均或线性组合 ；2）切 换混合 ：根据不同的情境或条件选择不同的算法进行推 荐 ；3）混合特征 ：将不同算法使用的特征进行融合或拼接,并输入到一个统一的推荐模型中 ；4）混合元数 据 ：将一种算法生成的推荐结果作为另一种算法使用的 元数据或辅助信息 ；5）级联混合 ：将不同算法按照一 定的顺序进行串联,后一个算法对前一个算法生成的推 荐结果进行进一步筛选或排序 ；6）混合模型 ：将不同 算法建立的模型进行融合或集成,如使用集成学习、多 任务学习等技术 ：7）混合策略 ：将不同算法按照一定 的策略进行并联,如使用投票、加权、排序等技术,从 不同算法生成的推荐结果中选择最优结果。基于混合过 滤的算法具有兼容多种推荐技术、提高推荐性能和鲁棒 性等优点,但也存在设计复杂、参数调节困难、计算复 杂度大等缺点。
（4）基于知识的 PLRR[12,13] ：这类算法主要利用领 域知识或规则,如教育理论、学习路径、学习目标等, 对学习者和学习资源进行建模和推理,并为其推荐符合 其学习需求和目标的资源。这类算法可以分为基于案例 和基于约束两种。1）基于案例的算法主要通过寻找与 当前学习者相似的历史案例,并根据案例中的推荐结果 进行适应或修改,生成新的推荐结果 ；2）基于约束的 算法主要通过定义一系列的约束条件或规则,如学习者 的先验知识、学习难度、学习进度等,并根据约束条件 或规则进行满足或优化,生成符合约束的推荐结果。基 于知识的算法具有解决冷启动问题、提高推荐可解释性 和有效性等优点,但也存在知识获取困难、知识表示不 一致、知识更新缓慢等缺点。
（5）基于情境的 PLRR[14,15] ：这类算法主要考虑学 习者和学习资源所处的情境信息,如时间、地点、设备、 情感、社会关系等,对学习者和学习资源进行建模和匹 配,并为其推荐适应其情境变化的资源。这类算法可以 分为基于预过滤、基于后过滤和基于建模三种。1）基 于预过滤的算法主要通过在推荐之前根据情境信息对数据集进行过滤或分割,从而减少数据噪声或提高数据相 关性 ；2）基于后过滤的算法主要通过在推荐之后根据 情境信息对推荐结果进行过滤或调整,从而提高推荐精 度或多样性 ；3）基于建模的算法主要通过在推荐过程 中将情境信息作为一个维度或变量加入到推荐模型中, 从而提高推荐灵活性或鲁棒性。基于情境的算法具有提 高推荐实时性和个性化等优点,但也存在情境信息获取 困难、情境信息表示不统一、情境信息处理复杂等缺点。
3 PLRR 的发展趋势和挑战
PLRR 作为一种新兴的学习技术,具有广阔的发展 前景和潜力,但也面临着一些挑战和问题。本节将从算 法、应用两个方面,对 PLRR 的发展趋势和挑战进行分 析和展望 [16]。
3.1 PLRR 算法发展趋势
3.1.1 结合大数据与人工智能进行推荐
利用大数据技术对数据进行有效的收集、存储、处 理和分析,并利用人工智能技术对数据进行智能地挖掘、 理解、优化和应用,以提高推荐效率和精度。例如, 利 用深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术,对学 习资源进行多模态的内容分析和表示 ；利用强化学习、 迁移学习、多任务学习等技术,对学习者进行动态的行 为分析和建模 ；利用生成对抗网络、神经符号网络、知 识图谱等技术,对推荐结果进行创新的生成和解释 [17]。
3.1.2 多源融合与跨域迁移式推荐
使用多源融合技术对数据进行有效的整合、协调和 补充,并利用跨域迁移技术对数据进行有效的转换、适 应和利用,以提高推荐鲁棒性和灵活性。例如,利用多 视图学习、集成学习、联合学习等技术,对多种类型或 来源的数据进行融合或集成 ；利用领域自适应、领域泛 化、领域元学习等技术,对不同领域或分布的数据进行 迁移或泛化 [18,19]。
3.1.3 多目标优化与多标准评估
随着学习资源和学习者需求的不断多元化和个性化, PLRR 逐渐发展为利用多目标优化技术对推荐结果进行有 效的平衡、调节和优化,并利用多标准评估技术对推荐效 果进行有效的评价,以提高推荐质量和可信度。例如, 利 用多目标进化算法、多属性决策理论、多臂老虎机算法 等技术,对推荐结果中的准确性、多样性、新颖性等指 标进行优化或权衡 ；利用离线评估、在线评估、用户调 查等技术,对推荐效果中的客观性、主观性、可解释性 等指标进行评估或验证 [20]。
3.2 PLRR 算法发展面临的挑战
3.2.1 保证数据质量与安全
在对学习资源和学习者动态变化数据进行处理的时 候, PLRR 需要保证数据的质量和安全,避免数据的错 误、缺失、噪声、冗余等影响推荐效果,同时保护数据 的隐私和安全,避免数据的泄露、篡改、攻击等危害推 荐信任。例如,利用数据清洗、数据填充、数据降噪、 数据压缩等技术,提高数据的完整性、一致性、准确性 和有效性 ；利用加密算法、匿名算法、差分隐私算法等 技术,保护数据的机密性、完整性和可用性 [21]。
3.2.2 模型复杂度越来越高
推荐技术由以往的模糊推荐,逐渐发展为点对点的 精确推荐,这就要求 PLRR 需要建立复杂而灵活的模型 来捕捉数据特征和规律,并生成高质量推荐结果,同时 提供简单而直观的解释来说明推荐的原因和依据,并增 强用户理解和信任。例如,利用模型压缩、模型剪枝、 模型蒸馏等技术,降低模型参数量和计算量,并提高模 型泛化能力 [20]。
3.2.3 结合用户反馈精确推荐
利用用户反馈和交互技术对推荐结果进行有效的评 估、调整和优化,是 PLRR 发展面临的另外一个挑战。 PLRR 需要对用户需求进行有效的捕捉、理解和满足, 以提高推荐适应性和个性化。例如,利用显式反馈、隐 式反馈、主动学习等技术,获取用户对推荐结果的评价 或偏好,并根据反馈信息更新或改进推荐模型 ；利用对 话系统、推荐理由、推荐多样性等技术,与用户进行有 效的沟通,并根据交互信息改善推荐结果。
3.3 PLRR 应用发展趋势
3.3.1 应用场景多元化
PLRR 在应用上已经逐渐发展为能适应不同的应用 场景和领域,如在线教育、开放教育资源、移动学习、 社交学习、游戏化学习等,并根据不同场景领域的特点 和需求,设计合适的推荐策略,以提高推荐效果和价值。
例如,在在线教育中, PLRR 需要考虑课程内容、课程 结构、课程难度等因素 ；在开放教育资源中, PLRR 需 要考虑资源质量、资源标准、资源版权等因素 ；在移动 学习中, PLRR 需要考虑移动设备、移动网络、移动位置 等因素 ；在社交学习中, PLRR 需要考虑社交关系、社交 行为、社交目标等因素 ；在游戏化学习中, PLRR 需要考 虑游戏元素、游戏机制、游戏目标等因素 [22]。
3.3.2 应用效果提升
PLRR 应用发展的另一个趋势表现为,不仅要满足 用户的基本需求和期望,如提供准确、多样、新颖的推 荐结果,还要满足用户的高级需求和期望,如提供有益、 有趣、有意义的推荐结果。同时需要考虑推荐结果对用 户的学习效果和体验的影响,如提高用户的学习成绩、学 习兴趣、学习动机等,还需要考虑推荐结果对社会的影响 和价值,如促进教育公平、教育创新、教育发展等 [22]。
3.4 PLRR 应用面临的挑战
3.4.1 应用需求与场景复杂化
在复杂的场景下实现精确推荐,是 PLRR 在应用的 时候面临的一个挑战。PLRR 需要充分了解和分析用户 的需求和场景。根据不同的需求场景设计合适的推荐模 型和算法,同时考虑到应用场景之间的差异和联系,进 行有效的适应和迁移,以提高推荐适用性和通用性。
3.4.2 应用评估方法精确化
不同场景下 PLRR 需要利用精确化的评估算法和指 标,对推荐效果和价值进行评价。并利用改进算法和策 略对推荐模型和算法进行有效的优化,以提高推荐质量 和可信度。例如,在在线教育中, PLRR 需要考虑用户 的学习成绩、学习满意度、学习留存率等指标 ；在开放教 育资源中, PLRR 需要考虑资源的使用率、使用满意度、 使用影响力等指标 ；在移动学习中, PLRR 需要考虑用户 的移动体验、移动满意度、移动忠诚度等指标 ；在社交学 习中, PLRR 需要考虑用户的社交互动、社交满意度、社 交影响力等指标 ；在游戏化学习中, PLRR 需要考虑用 户的游戏参与度、游戏满意度、游戏成就感等指标 [22]。
4 结论
本文对个性化学习资源推荐的研究现状和发展趋势 进行了系统的分析和总结,并从技术方面和应用方面分 别探讨了 PLRR 的发展趋势和挑战。PLRR 是一个具有 重要意义和广阔前景的研究领域,它不仅可以为用户提 供个性化、高价值的学习资源,还可以促进用户的学习 效果和体验以及教育的创新和发展。希望能够为 PLRR 领域的研究者和实践者提供一些有用的参考和启示,并 激发更多的研究兴趣和创新思路。
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