万永权 燕彩蓉 朱 明 苏厚勤

1(上海建桥学院计算机科学与技术系 上海 201306) 2(东华大学计算机科学与技术学院 上海 201620)

0 引 言

移动互联网、智能终端设备和社会网络平台为全方位海量信息的产生、收集和分析提供了保障，促进了个性化在线教育的发展与普及。个性化在线教育是一种基于互联网数据来分析用户学习状况，满足其学习需求的平台，系统会根据用户的年龄和知识积累，甚至心理活动，判断该用户的教育水平，并在此基础上提供相应难度的课程、资料和题库等[1-2]。这从根本上改变了传统教育中机械的教学体系和教学方法，让教育量身定制成为可能。

试题推荐服务是个性化在线教育平台的关键环节，主要用于促进学生对知识点的理解，评价其学习效果[3-4]。传统意义的推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，从而帮助用户决定需要购买的商品，或者模拟销售人员帮助客户来完成购买过程。随着移动互联网的发展和大规模数据的产生，推荐系统也被辐射到在线教育领域，通过帮助制定个性化学习方案以及提供更多的参考资料，使得用户可以便捷地获取学习资源，打破时间和空间的限制来学习。由于试题资源数量庞大，学生想在有限的时间内练习所有的试题几乎是不可能的。因此，如何帮助学生掌握各个知识点，更快地评价其学习的状态，是一个重要的问题。目前推荐方法聚焦于基于用户产生的海量学习活动数据以及社会网络群，利用相关技术手段如深度学习不断优化学习模型，并依此构建自适应学习系统或者从多样性的角度进行推荐[5-6]。……