摘 要：随着数字化学习的普及和发展，如何及时发现网络学习过程中学习者的个体学习需求，并实时地提供满足他们需求的数字化学习资源和学习服务已日渐成为Elearning研究领域的关键问题之一。利用人工智能技术，通过提取数字化学习资源中的核心概念和对在线学习行为的自动捕获，建立基于概念图的知识模型，在此基础上智能地挖掘学习者个体认知状态和学习需求，为个性化学习服务提供支持。

关键词：人工智能；个性化学习；学习需求；数据挖掘

DOIDOI：10.11907/rjdk.1511133

中图分类号：TP302

文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）012001203

0 引言

随着互联网技术的发展和数字化教学资源的日益丰富，网络学习逐渐成为一种广泛采用的学习方式。近年来教育心理学研究对学习者在Elearning平台上的学习认知过程分析发现：在网络学习过程中，学习者关于当前所学主题的背景知识存在个体差异，这种差异将对网络学习的过程和学习效果产生影响[1]。学习者在学习一个新的知识点时，需要把新知识点和自己掌握的概念联系起来，以建立新的理解和认知。这些与新知识点关联且已被学习者掌握的概念称为背景知识。由于每个网络学习者的背景知识存在差异，在学习同一个新知识点时，产生不同的学习需求。这导致他们在网络学习过程中的动机、行为不同，学习效果也存在较大差异。因此，需要有新的技术和方法支持依据学习者的不同学习需求提供个性化的学习资源和学习服务。……