杨丽娜 魏永红 安海涛 刘永花



面向泛在学习智能推荐的用户偏好影响因素实证研究*

杨丽娜1,2魏永红3安海涛4刘永花5

（1．北京师范大学教育学部，北京 100875；2．天津外国语大学教务处，天津 300204；3．天津科技大学计算机科学与信息工程学院，天津 300224；4．内蒙古电子信息职业技术学院科技处，内蒙古自治区呼和浩特 010070；5．内蒙古科技大学工程训练中心，内蒙古自治区包头014010）

准确识别和表达用户偏好是实现泛在学习智能推荐服务的关键，为提升泛在学习服务的个性化和智能化水平，研究并分析影响用户偏好形成的主要因素，对构建具有自适应能力的用户偏好模型具有现实意义。文章以个性化服务理论、情境感知理论和技术接受模型理论为基本框架，分别从服务维度、情境维度、资源维度和技术维度四个方面研究并分析了影响用户偏好建立的主要因素，建立了泛在学习智能推荐用户偏好前因模型，采用结构方程模型统计技术检验了该研究模型，并对实证研究结果进行了分析。

泛在学习；智能推荐；用户偏好；影响因素；实证研究

一问题的提出

随着泛在学习研究与实践的不断深入，尤其是新一代移动互联网技术的发展与数字学习资源建设的不断完善，泛在学习发生所需的技术环境与资源环境已基本具备。顺应服务驱动的数字化学习的发展趋势，不断提升泛在学习服务的智能化、情境化与个性化水平，是泛在学习研究与实践的一个新议题。……