一种在线课程适用性评价方法

摘要

本发明公开了一种在线课程适用性评价方法，属于智能推荐技术领域。所述方法在统计分析学者个人学特点、在线课程教学策略的基础上，通过对大量学者的个人学特点和对在线课程的学效果进行统计计算，建立学者个人特点与学效果之间的关联模型，然后采用所述关联模型对学者在待选课程中的学效果进行预测，根据预测结果帮助学者挑选出最适合的课程进行学，即挑选预测结果最佳的课程进行学。通过所述方法，可以使学者从大量的课程资源中更容易地找到适合于个人特点的课程，使其学效果得到提升。另外，所述方法可以帮助学者更好地了解所选课程在教学风格等方面的细节，从而在学中能够有效地克服自身的弱点。

主权项

一种在线课程适应性评价方法，其特征在于：所述方法在统计分析学习者个人学习特点、在线课程教学策略的基础上，通过对大量学习者的个人学习特点和对在线课程的学习效果进行统计计算，建立学习者个人特点与学习效果之间的关联模型，然后采用所述关联模型对学习者在待选课程中的学习效果进行预测，根据预测的结果帮助学习者挑选出更适合的课程进行学习，即挑选预测结果最佳的课程进行学习，从而提升学习效果。