【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及学习推荐，具体是指一种数字教育的智慧课程自适应学习系统。
技术介绍
1、智慧课程自适应学习系统是一种基于数据驱动和人工智能技术的个性化学习平台，旨在根据学习者的个性化学习行为、需求和反馈，动态调整学习资源、学习路径以及学习内容推荐，最终提高学习者的学习效率和学习效果。但是一般智慧课程自适应学习系统存在静态的学习者分类导致无法及时调整学习者的相似性权重和无法处理不同邻近强度的学习者群体的问题；一般智慧课程自适应学习系统存在学习者反馈机制对系统推荐影响较小，无法处理动态学习者特征，进而导致学习者的学习效果低，无法满足学习者的实际需求的问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种数字教育的智慧课程自适应学习系统，针对一般智慧课程自适应学习系统存在静态的学习者分类导致无法及时调整学习者的相似性权重和无法处理不同邻近强度的学习者群体的问题，本方案采用独特的动态权重更新机制，并对k值进行动态调整，灵活应对学习者分布的差异性；通过局部与全局邻近强度的平...
【技术保护点】
1.一种数字教育的智慧课程自适应学习系统，其特征在于：系统包括数据采集模块、数据预处理模块、核心学习者群体确定模块、聚类处理模块和自适应学习推荐模块；
2.根据权利要求1所述的一种数字教育的智慧课程自适应学习系统，其特征在于：所述聚类处理模块具体包括以下内容：
3.根据权利要求1所述的一种数字教育的智慧课程自适应学习系统，其特征在于：核心学习者群体确定模块还包括以下内容：
4.根据权利要求1所述的一种数字教育的智慧课程自适应学习系统，其特征在于：在数据采集模块中，所述学习者的学习行为数据包括学习行为数据、课程进度数据、测试数据、教育...
【技术特征摘要】
1.一种数字教育的智慧课程自适应学习系统，其特征在于：系统包括数据采集模块、数据预处理模块、核心学习者群体确定模块、聚类处理模块和自适应学习推荐模块；
2.根据权利要求1所述的一种数字教育的智慧课程自适应学习系统，其特征在于：所述聚类处理模块具体包括以下内容：
3.根据权利要求1所述的一种数字教育的智慧课程自适应学习系统，其特征在于：核心学习者群体确定模块还包括以下内容：
4.根据权利要求1所述的一种数字教育的智慧课程自适应学习系统，其特征在于：在数据采集模块中，所述学习者的学习行为数据包括学习行为数据、课程进度数据、测试数据、教育背景数据、学习资源数据和学习者对当前学习推荐的反馈分数；所述学习行为数据包括学习时长、学习频率和学习资源偏好；所述课程进度数据包括课...
【专利技术属性】
技术研发人员：时红帅，张海东，柯希希，赵梦莹，黄道沛，钱辉，
申请(专利权)人：江西师范大学，
类型：发明
国别省市：
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