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技术应用中国宽带▪2024年3月

人工智能在在线教育个性化推荐系统中的应用

■尤耀华

在线教育的规模化发展对个性化学习提出了更高要求。文章深入探讨了深度学习、知识图谱和智能预测

【摘要】

等人工智能技术在在线教育推荐系统中的具体应用。研究表明，人工智能通过多维度学习者画像构建、教育资源知识

图谱生成和学习轨迹智能分析等方式，显著提升了推荐系统的精准度。实践数据显示，这种智能化推荐不仅提高了学

习效果和参与度，还有效降低了教育资源流失率。未来，随着算法轻量化、多模态数据融合和推荐可解释性的持续优化，

人工智能将为在线教育个性化学习提供更强大的技术支撑。

人工智能；在线教育；个性化推荐系统；深度学习；知识图谱

【关键词】

0引言习者的基础信息、学习行为数据和教育资源特征数据。

在线教育平台日益丰富的教育资源与学习者个性化数据处理层对采集的原始数据进行清洗、转换和特征工

需求之间存在显著矛盾。传统基于规则的推荐方式难以程，生成标准化的数据集。模型算法层融合协同过滤、

适应学习者的认知特点和知识基础差异，导致学习效果内容推荐等多种算法，构建推荐模型[2]。推荐服务层根据

不佳。人工智能技术的快速发展为解决这一矛盾提供了实时计算结果向学习者推送个性化的教育资源。系统各

新的技术路径。本文从技术应用的角度，系统探讨了人层级间通过数据接口实现信息交互，保证推荐过程的实

工智能如何通过深度学习、知识图谱等方法，实现教育时性和准确性。

资源的智能化组织和精准推送，为构建更高效的个性化1.3人工智能赋能个性化推荐系统的机理

学习生态奠定基础。人工智能技术通过深度特征学习、知识推理和智能

1人工智能与在线教育个性化推荐系统决策赋能个性化推荐系统。深度神经网络对学习者行为

1.1人工智能技术内涵与特征序列进行建模，挖掘潜在的学习模式和偏好特征。知识

人工智能是模拟人类智能的计算机系统，通过机器图谱构建课程内容的语义关联网络，支持基于知识关联

学习、深度学习、自然语言处理等技术实现对数据的分析、[3]

的推荐策略。智能决策模块综合考虑学习者特征、资源

理解和决策。在教育领域，人工智能技术表现出自适应性、特征和环境因素，生成最优推荐方案。系统采用注意力

智能性和可扩展性等特征。自适应性体现在人工智能系机制突出关键特征，提高模型解释性。多模态数据融合

统能够根据输入数据动态调整模型参数；智能性体现在技术实现对文本、图像、视频等异构数据的统一表示和

系统可进行复杂的模式识别和决策推理；可扩展性则使分析。

系统能够处理海量数据并适应不同应用场景[1]。2人工智能在个性化推荐系统中的具体应用

深度学习技术通过多层神经网络提取数据特征，实2.1基于深度学习的学习者画像构建

现对学习者行为的精确建模。自然语言处理技术支持对深度学习技术在学习者画像构建中通过行为数据分

教育资源内容的语义理解和知识抽取。知识图谱技术则析建立多维度特征模型，见图1。学习者在观看教学视频

构建知识之间的关联网络，为个性化推荐提供知识基础。时的暂停点、重播片段、播放速度等行为数据经卷积神

1.2在线教育个性化推荐系统架构经网络处理，形成知识难点分