摘  要： “互联网+”环境下，网上自主学习已成常态。文章提出一种个性化试题推荐方法，先通过认知诊断模型诊断出学生的认知状态，再采用协同过滤方法推荐试题，能给学生推荐准确且可解释性的试题。

关键词： 个性化试题推荐; 认知诊断; 互联网+

中图分类号：TP302.1          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2021）07-58-03

Personalized question recommendation in the era of "Internet Plus"

Zhu Yufang

（Shangrao Early Childhood Education College， Shangrao， Jiangxi 334000， China）

Abstract： In the "Internet Plus" environment， online self-learning has become a normal. This paper proposes a personalized question recommendation method， in which the cognitive diagnosis model is used to diagnose students' cognitive state， and the collaborative filtering method is used to recommend test questions， thus the accurate and interpretable test questions can be recommended to students.

Key words： personalized question recommendation; cognitive diagnosis; Internet Plus

0 引言

为加快教育现代化和教育强国建设，教育部提出了《教育信息化2.0行动计划》[1]。该计划是推进“互联网+教育”的具体实施计划，充分利用信息技术和互联网，构建更加适宜学生发展、更加关注个性差异的学习环境，培养学生自主学习的意识和习惯，推动个性化学习。2020年突如其来的疫情更是导致网上学习成为一种常态。

在信息爆炸的今天，找到适合自己的学习资源很难，所以越来越多的教育者关注到了智能化推荐系统，能为学习者提供个性化学习资源尤为重要。在学习资源中，通过试题测试可以了解到学习者的认知状态，故如何为学习者推荐他们真正需要的试题，也就是设计个性化试题推荐系统，这是一个重要的研究课题。

1 推荐系统

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。

传统推荐系统主要有两类，即协同过滤推荐和基于内容的推荐。基于内容的推荐算法假设用户历史消费的商品就是用户喜欢的，反映了其兴趣偏好，因而，算法通常分析用户历史消费商品的内容，从而推荐具有相似内容的商品。……