贺媛婧

摘 要：为了推动Moodle学习平台的深层次功能应用，文章通过不同的个性化推荐技术，试验采用多种相似度度量方法，对平台中学习资源及学习者历史日志记录进行数据分析与研究，揭示出不同个性化推荐技术在远程教育中的应用优缺点，分析发现一种适合于学习者的个性化推荐技术及其采用的相似度度量方法，结果可为学生个性化学习服务、教师导学管理监督提供决策支持。

关键词：Moodle;远程教育;个性化推荐;相似度

中图分类号：G434             文献标志码：A           文章编号：1673-8454（2015）04-0086-03

一、引言

网络信息技术的发展及应用极大程度上影响着现代远程教育的发展，国家开放大学作为新型有特色的远程教育大学，一直在推进信息技术与远程教育的深度融合工作。国家开放大学以满足远程教育系统办学背景的教学模式为目标，搭建了以Moodle为基本模型，以云计算技术为基础的集约化学习平台，给学习者提供了更加简洁、便捷、开放的学习平台，并为教师教学管理活动提供了更为便捷的平台。[1] 当大量的学习内容资源和学习活动同时呈现于平台中时，虽然Moodle提供了对于学习资源的分类和搜索功能，[2] 但是学习者难免会造成对于过载信息资源的困惑，很难快速找到适合自己学习的资源。如何既能满足不同学生的专业类型、学习特征的学习需求，又能满足学生的一般学习需求，怎样帮助学习者找到适合自己的学习资源，[3]具有重要的研究意义。个性化推荐技术就是通过挖掘学习者的属性特征，分析学习者的历史学习记录，预测学习者可能感兴趣的学习资源给目标学习者。……