本发明专利技术公开了一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法及系统，专注于通过分析学习者的基本属性、学习行为和学习成效等多维数据设计个性化学习方案。该方法利用先进的机器学习和群体智能算法，深入分析学习者数据，构建全面的学习者画像；基于学习者画像为每位学习者规划出最适合对应个人需求和目标的学习路径，同时优化学习资源的匹配和推荐；此外，该方法还集成了动态调整与反馈机制，根据学习者的进度和反馈实时调整学习计划，确保学习过程的高效性和个性化体验。本发明专利技术适用于在线教育、职业培训等多种应用场景，有助于显著提升学习效率和成果，同时为学习者提供更加精准和满意的学习体验。
1、随着信息技术的快速发展，大数据和人工智能技术已被广泛应用于教育领域。个性化学习作为一种新兴趋势，致力于为每位学习者提供定制化的学习体验。现有的在线学习平台虽然提供了丰富的教育资源，但在个性化学习路径规划方面存在局限性，常常不能满足个体学习者的特定需求。
2、目前的学习管理系统大多只能提供固定内容，并缺乏对学习者行为的实时分析与适应性反馈，无法根据学习者实时的表现和反馈来调整学习计划。此外，现有系统往往使用较为简单的推荐算法，如用户评分的协同过滤，这在复杂的个性化学习路径规划问题中表现不佳，难以达到真正的个性化学习体验。
3、尽管有些系统尝试采用机器学习技术来预测学习成效，但这些尝试并没有全面考虑和利用学习者的多维数据，如个人背景、学习行为及成效数据等，限制了个性化学习路径规划的准确性和效率。因此，急需一种能够充分利用学习者多维数据进行个性化学习路径规划的新方法。
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法、系统、电子设备和存储介质，通过综合应用数据收集技术、深入的数据挖掘和分析方法以及一些智能算法，创建一个动态、自适应的学习生态，致力于彻底改善和提升在线学习的个性化体验，其中每个学习者都能获得专属于自己的学习路径规划，最终达到提高学习投入、优化学习过程、提升学习成果的目的。
>2、本专利技术第一方面公开了一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，所述个性化学习路径规划方法包括以下步骤：3、s1、收集学习者数据并进行分析，得到学习者的基本属性、学习行为和学习成效数据；
4、s2、通过综合应用学习者的基本属性、学习行为和学习成效数据，构建多维的学习者画像；
5、s3、基于建立的学习者画像和学习目标，其中，学习目标包括学习者的基本属性、学习行为、学习成效，初步设计个性化学习路径，应用遗传算法进行迭代优化学习路径；
6、s4、通过协同过滤和内容基推荐算法，选取与学习者的画像高度匹配的学习材料和学习资源，并根据学习者的进度调整资源推荐。
7、进一步地，所述步骤s1过程如下：
8、s11、利用注册信息、问卷调查或直接从用户档案中提取收集包括学习者的年龄、性别、教育背景、专业领域、语言能力在内的信息，作为学习者基本属性信息；
9、s12、应用k-最近邻算法识别具有相似属性的学习者群体；
10、s13、从学习管理系统中收集学习者的登录频次、学习时长、课程访问记录、讨论区参与度等数据，作为学习行为信息，利用浏览器插件或专门的跟踪工具记录学习者的在线行为模式，应用聚类分析识别具有相似学习行为模式的学习者群体；
11、s14、收集学习者的测验成绩、作业评分、课程完成率，从教师或同伴评价中获取反馈信息，作为学习成效信息，使用回归分析评估不同学习行为对学习成效的影响。
12、进一步地，所述步骤s2过程如下：
13、s21、选取和构造反映学习者特性的特征，其中，特征包括但学习风格、偏好、学习成绩；
14、s22、应用主成分分析降维简化模型；
15、s23、利用树结构进行信息增益，选取最优特征
16、ig(d,a)＝h(d)-h(d|a)
17、其中，h(d)是数据集d的熵，h(d|a)是在特征a下数据集d的条件熵；
18、s24、采用多层感知机处理和整合多维度数据，形成一个全面的学习者模型。
19、进一步地，所述步骤s3过程如下：
20、s31、通过随机生成的方式生成初代学习路径种群；
21、s32、定义适应度函数f(x)，用于评价每条学习路径的性能，考虑可能因素包括路径的覆盖度、学习效率、学习者满意度，公式定义如下
22、
23、其中，β、γ分别是覆盖度、学习效率、满意度的权重系数，而x代表学习者画像的多维数据向量；
24、s33、根据适应度函数选择优秀的个体进行繁殖，选择方法采用轮盘赌选择法，选择概率与个体适应度成正比，公式如下
25、
26、其中，p(xi)是个体xi被选择的概率，n是种群中个体的总数；
27、s34、通过交叉和变异操作生成新个体，以引入遗传多样性；
28、s35、重复上述过程，直到满足预设的迭代轮次或适应度阈值。
29、进一步地，所述步骤s4过程如下：
30、s41、确定用于匹配学习内容和学习资源的标准，包括学习者的知识水平、兴趣、学习目标；
31、s42、采用协同过滤推荐算法计算学习者画像向量与学习资源向量之间的相似度，以评估匹配程度，选取合适的学习资源和活动，协同过滤相似度计算公式如下：
32、其中，代表单个学习者画像的特征向量，代表某一学习资源的特征向量，和分别代表和的模长。
33、进一步地，所述个性化学习路径规划方法还包括以下步骤：
34、实时监测和收集学习者对学习内容的反馈，包括直接评价、学习成绩、学习时长，并对学习者的学习进度和成效进行评估，由此确定是否需要调整学习路径或内容，其中，评估指标包括准确率、完成率、学习效率，根据收集到的反馈数据更新学习推荐模型，调整推荐算法的权重参数，公式如下
35、
36、其中，θ是学习推荐模型参数，j(θ)是损失函数，是学习率，是损失函数关于θ的梯度；
37、使用增强学习算法优化推荐策略，更新规则表示如下
38、
39、其中，st和at分别表示在时间t的状态和采取的行动，rt+1是采取行动后获得的奖励，是学习率，γ是未来奖励的折扣因子，maxaq(st+1,a)表示在时间t+1状态下所有可能行动中最大的q值，符号“←”表示更新替代。
40、本专利技术第二方面公开了一种基于学习者画像的个性化学习路径规划系统，用于至少上述基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，所述个性化学习路径规划系统包括：
41、学习者数据收集分析模块，用于收集学习者数据并进行分析，得到学习者的基本属性、学习行为和学习成效数据；
42、学习者画像构建模块，通过综合应用学习者的基本属性、学习行为和学习成效数据，构建多维的学习者画像；
43、个性化学习路径模块，基于建立的学习者画像和学习目标，其中，学习目标包括学习者的基本属性、学习行为、学习成效，初步设计个性化学习路径，应用遗传算法进行迭代优化学习路径；
44、学习内容和资源匹配模块，通过协同过滤和内容基推荐算法，选取与学习者的画像高度匹配的学习材料和学习资源，并根据学习者的进度调整资源推荐；
45、动态调整与反馈机制模块，通过收集学习者在学习过程中的反本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述个性化学习路径规划方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述步骤S1过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述步骤S2过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述步骤S3过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述步骤S4过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述个性化学习路径规划方法还包括以下步骤：
7.一种基于学习者画像的个性化学习路径规划系统，用于至少上述权利要求1-6任一所述的基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述个性化学习路径规划系统包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述权利要求1-6中任一项所述的基于学习者画像的个性化学习路径规划方法中的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述权利要求1-6中任一项所述的基于学习者画像的个性化学习路径规划方法中的步骤。
...
【技术特征摘要】
1.一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述个性化学习路径规划方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述步骤s1过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述步骤s2过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述步骤s3过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其特征在于，所述步骤s4过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于学习者画像的个性化学习路径规划方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭伟，林军，李伟铭，张绘国，徐庸辉，郑鸿鑫，苗春燕，
申请(专利权)人：中新国际联合研究院，
类型：发明
国别省市：
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