摘要：为响应国内人工智能(AI)的发展战略和教育创新改革需求,分析了传统在线教育平台在AI教学方面的不足,设计出智能化数据挖掘学习平台(DM_Edu)。DM_Edu平台设计为包括资源层、管理层和智能层三个层次的系统架构,并实现了教学、学习、管理、大数据分析以及智能化辅助学习五个功能模块。其中的智能层实现了用户追踪和智能分析两个教学需求,成为平台实现智能化与个性化教育的引擎。该研究的特色在于,平台不仅可用于课堂教学环节的辅助,还可作为课前和课后教育的环境和支撑,并通过AI技术对学习特点进行感知和个性化支持。DM_Edu平台与数据挖掘类课程相结合,可实现翻转课堂与多元互动混合教学模式,对提高数据挖掘类课程教学水平,培养AI应用型创新人才有着非常重要的现实意义。

摘要：为了通过充分挖掘和分析用户的学习行为规律及认知特点,借助互联网和人工智能技术提升个性化教育的深度和广度,设计了一个包含用户画像的个性化学习资源推荐系统。该系统由数据层、数据分析层和推荐计算层构成。数据层由用户数据以及包含知识资料、学习资料和标签集的资源库组成;数据分析层融合了以基础信息、学习行为等为代表的静态数据和动态数据,据此为用户生成个性化画像、提供直观形象的学习反馈;推荐计算层则通过相似性分析和聚类算法发现用户的学习行为规律,使用TF-IDF方法挖掘用户的资源偏好,并据此给出个性化的学习建议。该系统已应用于一个以人工智能类课程为主的在线教育平台,为师生提供个性化画像、学习反馈与资料推荐的服务,当前处于第二个学期的试用阶段。