课题申报书：数字化赋能跨平台教育资源匹配——基于图神经网络的推荐机制研究.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

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数字化赋能跨平台教育资源匹配——基于图神经网络的推荐机制研究

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

研究现状

在数字化时代，教育资源日益丰富，但如何高效、精准地匹配跨平台的教育资源成为一个重要问题。目前，推荐系统在电子商务、社交媒体等领域得到了广泛应用，但在教育领域的应用还相对有限。现有的推荐系统多采用传统的机器学习算法，难以有效处理教育资源的复杂性和多样性。

选题意义

本研究旨在通过图神经网络技术，构建一个能够高效、精准地匹配跨平台教育资源的推荐机制。这一选题具有重要的理论意义和实际应用价值。从理论层面来看，本研究将拓展图神经网络在教育领域的应用，为教育资源的匹配提供新的理论视角和方法论。从实际应用层面来看，本研究将为学习者提供更加个性化、精准的教育资源推荐，提高学习效率和效果。

研究价值

本研究的价值主要体现在以下几个方面：首先，通过构建基于图神经网络的推荐机制，能够提高教育资源的利用效率，减少学习者寻找合适资源的时间和精力成本；其次，本研究将推动教育领域的数字化转型，促进教育资源的共享和流通；最后，本研究将为教育工作者提供更加科学、精准的教学辅助工具，提高教学质量和效果。

二、研究目标、研究对象、研究内容

研究目标

本研究的主要目标是构建一个基于图神经网络的跨平台教育资源推荐机制，并验证其有效性和可行性。具体目标包括：设计并实现一个图神经网络模型，能够有效处理教育资源的复杂性和多样性；通过实验验证该模型在教育领域的推荐性能，并与其他推荐算法进行比较；根据实验结果，优化模型结构和参数，提高推荐准确性和稳定性。

研究对象

本研究的主要研究对象是跨平台的教育资源，包括在线课程、教育视频、教育文章等。这些资源具有多样性、复杂性和动态性等特点，需要采用先进的算法进行处理和匹配。

研究内容

本研究的主要内容包括：首先，对图神经网络技术进行深入研究，分析其在教育领域的应用潜力和优势；其次，设计并实现一个基于图神经网络的跨平台教育资源推荐模型，包括数据预处理、模型训练、推荐生成等环节；最后，通过实验验证该模型的有效性和可行性，并对结果进行分析和总结。

三、研究思路、研究方法、创新之处

研究思路

本研究将采用以下研究思路：首先，对图神经网络技术进行深入研究，分析其在教育领域的应用潜力和优势；其次，设计并实现一个基于图神经网络的跨平台教育资源推荐模型，包括数据预处理、模型训练、推荐生成等环节；最后，通过实验验证该模型的有效性和可行性，并对结果进行分析和总结。

研究方法

本研究将采用以下研究方法：首先，采用文献综述的方法，对图神经网络技术进行深入研究，了解其在教育领域的应用现状和发展趋势；其次，采用实验研究的方法，通过构建基于图神经网络的跨平台教育资源推荐模型，并对其进行实验验证和优化；最后，采用比较研究的方法，将本研究的推荐模型与其他推荐算法进行比较，分析其优缺点和适用范围。

创新之处

本研究的创新之处主要体现在以下几个方面：首先，将图神经网络技术应用于教育领域的跨平台教育资源推荐，拓展了图神经网络的应用领域；其次，设计并实现了一个基于图神经网络的跨平台教育资源推荐模型，能够有效处理教育资源的复杂性和多样性；最后，通过实验验证了该模型的有效性和可行性，为教育资源的匹配提供了新的理论视角和方法论。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

研究基础

本研究的基础主要包括以下几个方面：首先，研究团队具有丰富的教育领域研究经验和专业知识，能够对教育资源的复杂性和多样性进行深入分析；其次，研究团队具备较强的编程能力和实验技能，能够设计和实现基于图神经网络的跨平台教育资源推荐模型；最后，研究团队具有良好的沟通和协作能力，能够保证研究工作的顺利进行。

保障条件

本研究的保障条件主要包括以下几个方面：首先，研究团队具备充足的研究经费和实验设备，能够支持研究工作的开展；其次，研究团队具有良好的研究环境和学术氛围，能够为研究工作提供必要的支持和帮助；最后，研究团队具有明确的研究目标和计划，能够保证研究工作的有序进行。

研究步骤

本研究的主要步骤包括以下几个方面：首先，对图神经网络技术进行深入研究，了解其在教育领域的应用现状和发展趋势；其次，设计并实现一个基于图神经网络的跨平台教育资源推荐模型，包括数据预处理、模型训练、推荐生成等环节；最后，通过实验验证该模型的有效性和可行性，并对结果进行分析和总结。具体的研究步骤如下：

（1）文献综述：对图神经网络技术进行深入研究，了解其在教育领域的应用现状和发展趋势。

（2）数据收集与预处理：收集跨平台的教育资源数据，并进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。

（3）模型设计：设计一个基于图神经网络的跨平台教育资源推荐模型，包括图构建、