错题管理系统个性化推荐算法设计

"错题管理系统中个性化推荐练习算法的设计与实现" 本文主要探讨了在错题管理系统中如何设计和实现一种个性化推荐练习算法，以帮助学习者有效地巩固和改正他们的知识弱点。作者王文泉指出，网络学习者的需求具有独特性，尤其是在错题管理环节，推荐个性化的练习题目对于提升学习效果至关重要。 错题管理系统的关键在于巩固练习，其目标是通过推荐与学习者错误答案相关的试题，来帮助他们弥补知识缺陷。为了达到这一目的，文章提出采用基于内容过滤的推荐算法。这种技术依赖于关键词匹配和资源与用户兴趣的相似性，以筛选出与学习者做错题目具有相同知识点和类似难度的新试题。 算法设计部分详细阐述了推荐试题的三个关键特征： 1. 共享知识点：推荐的试题应与学习者做错的试题属于同一知识点，以便针对性地强化学习。 2. 高质量：试题的质量评估包括两方面，一是用户评分，得分高的试题更值得推荐；二是被收藏次数，被多次收藏的试题表明其价值较高。 3. 错误纠正：由于错题管理系统的特殊性，推荐的试题应当有助于消除学习者的错误，因此，试题应能针对性地解决学习者在特定知识点上的问题。 算法的实现采用了Java语言，经过分析，推荐结果显示出良好的效果，并已在网络错题管理系统中实际应用，对实际教学产生了积极影响。文章最后指出，个性化推荐技术及其算法的研究对于提高网络学习的效率和效果具有重要意义。 关键词：错题管理；个性化推荐；算法分析 分类号：G434 文献标志码：B 文章编号：1673—8454(2016)11-0067—05