互联网教育下，个性化智能课程重构方法

随着互联网的普及，网络教育的需求日益增长，学生能够根据自己的节奏在网络上进行学习。然而，为了提高教学质量和个性化体验，系统需要能够适应每个学生的个体能力和进度。本文由唐常杰、Rynson W.H. Lau和Qing Li等学者合作，首发于[首发论文]，主要关注的是自动组织群组化的网络课程内容（GROUP-WISED WEB COURSEWARE）这一主题。 该研究的核心内容是提出了一种新的构建方法，即通过挖掘课程内容的上下文和结构，创建个性化的网络辅导树（Web Tutor Trees）。这种方法旨在使课程设计更具针对性，能够根据学生的学习路径和理解程度动态调整内容。"Web Tutor Units"的概念在此框架下被引入，它代表了课程内容的基本学习单元，这些单元可以根据学生的学习行为和理解水平进行重组。 "相似性"的概念在该方法中至关重要，它衡量了不同Web Tutor Units之间的关联性和适应度，以便系统能够识别出哪些单元对学生的学习进度有最大的贡献或障碍。通过计算单元间的相似性，系统可以实时地分析学生的学习模式，然后自动调整课程结构，比如合并相似单元、提供进阶或复习材料，或者针对个别学生的困难部分提供额外支持。 此外，文章还提到了研究得到了来自中国国家高等教育博士专项基金(Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education, SRFDP)和中国国家自然科学基金(National Science Foundation of China, NSFC)的支持，表明这项工作是在理论与实践相结合的基础上，对提高在线教育质量进行了深入探索。 Automatic Re-Organization of GROUP-WISED WEB COURSEWARE是一项创新性的研究，它通过智能化的方式优化了在线教育的个性化体验，为教师和学生提供了更加高效、定制化的学习环境，从而推动了互联网教育的发展。