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学习路径个性化推荐

1.引言

在教育领域，个性化学习路径推荐系统是利用人工智能技术来帮助学生根据其学习历史、兴趣、能力和目标来推荐最适合的学习资源和路径。这种系统可以显著提高学习效率和满意度，帮助学生更快地达到学习目标。本节将详细探讨学习路径个性化推荐的原理和实现方法，包括数据收集、特征工程、模型选择和评估等关键步骤。

2.数据收集

2.1学生数据

学生数据是个性化推荐系统的核心。这些数据通常包括以下几个方面：

基本信息：年龄、性别、年级、学习背景等。

学习历史：完成的课程、作业、考试成绩等。

兴趣偏好：学生对不同学科的兴趣程度。

学习行为：学习时