2023年在线学习资源的推荐策略研究.docx

在线学习资源的推荐策略研究 陈燕贞 赖瑞麟 摘 要：在线学习已成为“互联网+教育〞的重要形成，是传统教育教学的有益补充。面对日益开展的在线教育市场，如何实现在线学习资源的有效推荐，是提高产品市场竞争力的重要保障。本文立足在线学习资源的特点，阐述了在线学习资源推荐的意义及问题，并在此根底之上，从细分目标群体、实现精准推荐等方面，具体阐述了在线学习资源的推荐策略，强化精准效劳的有效构建。 关键词：在线学习资源; 精准理念; 推荐策略 中图分类号：G642              文献标识码：A   文章编号：1006-3315（2023）9-099-002 在“互联网+〞的时代背景之下，在线教育的不断开展，成为“互联网+教育〞的重要开展模式。因此，在线学习成为传统学习方式的有益补充，特别是在大数据时期，在线学习资源的共享性、精准推送等特质，极大地满足了消费者的需求。当前，在线学习市场竞争日益剧烈，在线资源的精准、高效推荐，直接关系到在线资源的使用效率及质量。因此，在笔者看来，在线学习资源的推荐，关键在于细分目标群体，在精准推荐的视域中，提高在线学习资源的使用价值，以更好地建立资源产品与消费者群体的有效匹配关系。本文立足对在线学习资源推荐的研究，就如何在关系构建中，实现在线学习资源的精准性、个性化推荐，做如下具体阐述。 一、在线学习资源推荐的重要性 基于在线学习资源的有效推荐，是构建良好学习目标的重要导向。当前，在线学习资源日益丰富，如何在推荐中，实现学习资源的有效导入，关系到学习资源的实施质量。因此，构建在线资源有效推荐，其重要性表现为： （一）在线学习资源推荐是精准效劳的重要保障 在线学习资源的丰富性，为消费者提供多样化选择。但如何在精准导入中，实现资源与消费者的有效匹配，是提高资源导入效能的重要保障。因此，在线学习资源的有效推荐，能够更好地提高资源导入的精准性，通过消费者的不同学习需求，提供更加精准的学习效劳。首先，在线学习资源推荐，能够从资源匹配、资源导入等维度中，强化学习资源与消費者的匹配度，满足消费者的学习需求;其次，在线学习资源推荐的实施，能够从消费者角度出发，优化在线学习效劳模式，能够在更加良性的互动交流中，提高资源导入效劳的有效性，实现更加个性化、精准性效劳;再次，在线学习处于相对被动的状态，如何更好地激发消费者的主动性，强化学习资源与消费者需求的有效对接，关系到学习的实效性。在线学习资源的推荐实施，能够更好地从供需关系中，构建资源精准导入的切入口，让平台的学习资源供应，满足消费者的学习需求，这就是一种精准的有效效劳。 （二）在线学习资源推荐是资源细分的重要措施 在多元化的在线教育市场，细分的学习群体，更加强调有效资源推荐的重要性，这关系到消费者资源选择行为的发生。一方面，通过在线学习资源的有效推荐，能够更好地立足细分学习群体，在定向效劳、个性化资源导入等方式中，满足消费者的实际需求;另一方面，在多元化的资源环境之下，消费者对于学习资源的需求面更加广泛，同时也强调效劳质量的精细化，在这种高要求的效劳需求中，资源推荐效劳的有效实施，关系到效劳质量，也进一步要求在线推荐效劳要对资源进行细分，在细分中找准推荐点，让资源与消费者形成供需层面的有效匹配，这是在线学习资源推荐的重要着力点，也是其重要效能发挥的重要保障。 二、在线学习资源推荐中存在的问题 当前，在线学习资源推荐，已成为在线学习资源供应匹配的重要措施，也是强化在线学习质量的重要保障。但是，在实施中发现，在线学习资源推荐的“局限性〞“狭窄性〞，极大地影响了在线学习资源的推荐效能，也不利于消费者对精准性效劳质量的需求供应。因此，具体而言，在线学习资源推荐的实施中，其主要存在以下几个方面的突出问题： （一）在线推荐方式单一，效劳质量欠缺 在剧烈的市场竞争中，良好的在线推荐方式，是强化学习资源构建的重要保障。但是，在线学习资源推荐“同质化〞严重，在很大程度上影响了推荐效果。首先，在线推荐方式单一，在单一的推荐中，难以满足不同消费者的效劳需求。特别是对于“00后〞“10后〞学习群体，在线学习资源推荐的效劳需求，更加强调精准性、个性化，单一的推荐方式，显然难以满足消费者的效劳需求;其次，在先推荐方式缺乏有效创新，陈旧的推荐方式，缺乏良好实施效果的有效构建。如，在推荐效劳中，平台主要基于消费者选择效劳，实现在线资源推荐，缺乏“大数据〞效劳构建的有效实施。因此，在线学习资源推荐的有效实施，应注重多样化推荐方式的科学构建，为在线学习资源推荐效劳提供有力保障。 （二）推荐效劳效能缺乏，精准效劳欠缺 精准效劳是构建有效效劳的重要根底。但是，在线资源推荐效劳存在效劳效能缺乏的问题，特别是精准效劳的欠缺，影响到在线资源推荐的有效性。首先，在线学习资源推荐效劳效能缺乏，在新媒体载体平台的运用与开发中比拟欠缺，导致推荐效劳品平台载体狭窄等问题。如，在线推荐学习资源推荐缺乏“微信平台〞“抖音〞平台等的应用，推荐效劳路径的狭窄性，难以形成良好的效劳效果;其次，在线推荐效劳视角狭窄，在与消费的效劳对接中，过于强调资源的有效性，对于资源与消费者的匹配度构建缺乏，这是导致推荐效劳效能缺乏的重要原因;再次，在线学习资源推荐，需要在精准效劳构建中，强化精准资源导入的有效性。而在实际当中，在线学习资源推荐效劳的精准性缺乏，对于个性化的精准效劳供应相对短缺，对消费者的效劳需求难以有效保障。因此，在线学习资源的推荐效劳，应在效劳效能的提高中，不断地保障效劳的精准性，为高效推荐效劳，提供良好的环境条件，提高精准在线推荐效劳质量。 三、在线学习资源推荐的策略 在线学习资源推荐，对资源的“精准〞导入、市场细分提供了有效载体，也是强化资源开发应用的重要保障。在笔者看来，在线学习资源推荐的科学实施，关键在于如何立足“细分群体〞，在多目标的构建中，实现资源精准导入，提高资源推荐的有效性。因此，具体而言，在线学习资源推荐的科学实施，可以从以下几个方面有效开展： （一）细分目标群体，实施多目标化推荐策略 在线资源的有效推荐，关键在于如何更好地面向不同消费群体，制定相应的推线策略，以保障在线资源推荐契合消费者的实际需求。因此，实施多目标化推荐策略，旨在针对不同的消费群体，基于其学习所需，形成与之匹配的在线资源推荐策略，让推荐成为促进资源产品与消费者有效互动的重要纽带。首先，在线学习资源要细分资源板块，在于消费群体的对接中，更好地试下资源的有效导入。面向初中学生，在线学习资源的推荐策略，更集中于“高效〞“轻松〞学，作为学生课堂学习的有益补充，才能更好地契合消费者的实践需求。在推荐策略中，可以推荐消费者“根底知识大总结〞“课后拓展练习〞“知识综合实践〞等资源内容，让学生能够基于自身的学习情况合理选择，让推荐更加“贴心〞，提高推荐的有效性;其次，多目标推荐策略的实施，关键在于如何基于目标群体，实现推荐与需求有效融合，才能够更好地让消费者接受推荐，形成正向的行为引导。为此，在目标群体的细分中，要从多目标问题的分析中，将不同消费群体的消费行为、学习需求等要素进行综合研判，进而更好地制定与之相需求的在线学习资源;再次，建立多目标推荐目标体系，提高推荐的有效性。例如，在多维度要素的目标导向下，通过消费者学习资源特征库，实现“学习资源水平适应度最正确〞“学习资源类型偏好度最大〞，保障推荐的有效性。 （二）实现精准导向，实现资源与消费群体有效匹配 精准推荐是在线学习资源推荐的重要策略，能够更好地实现资源与消费群体的全方位匹配，保障推荐的科学有效性。面对不同的消费个体，个性化的推荐方式，就是精准推荐的重要策略，能够基于个体的阅读行为、兴趣爱好、学习成绩情况，实现更加精准的资源推荐，让推荐更好地契合需求。此外，精准推荐的实现，关键在于如何抓住精准“要素〞，将资源推荐与消费群体的行为特征相结合，并且从消费者的自身实际出发，让消费者的学习能力、时间要求等因素，都成为实现精准推进的决定因子。因此，实现精准导向下的在线资源推荐，就要从不同维度的需求与行为特征中，更好地将资源与消费者进行匹配，保障有所需求的最大程度满足。例如，在个性化消费时代，在线资源精准推荐，可以从个性化维度出发，基于个体的消费行为及需求，制定与之匹配的小测策略，让内容匹配学习需求;让时间等因素匹配学习限制，进而更好地在个性化学习资源的推荐中，获得消费者好感。如基于精准推荐下的个体推荐策略，能够在“定制〞的模式中，基于消费者的兴趣、喜欢的学习时长、喜欢的媒介类型等内容，制定与之相应的推荐资源，进而在消费特征挖掘中，实现个体推荐下的精准实施。 综上所述，在线学习作为现代教育教学的重要方式，是对传统学习方法的补充，能够更好地满足不同群体对“学〞的需求。在本文探讨中，在线学习资源推荐，应立足“高效〞“精准〞原那么，在资源推荐中提高资源与消费者的匹配度，让推荐成为产品走向消费者的“贴心〞之举。本文研究得出，在线学习资源的推荐，关键在于细分目标群体，在实施多目标化推荐策略中，满足不同消费群体需求;通过实现精准导向，在资源与消费群体有效匹配中，提高推荐的有效性。 基金項目：（1）广州市哲学社会科学开展“十三五〞规划2023年度共建课题（2023GZGJ108）;（2）广东省哲学社会科学“十三五〞规划2023年度学科共建工程（GD17XJY10）;（3）广东省教育厅2023年重点平台及科研，特色创新类教育科研工程（2023GXJK113） 参考文献： [1]程岩.在线学习中基于群体智能的学习路径推荐方法[J]系统管理学报，2023，20（2）：232-237 [2]李浩君，张广，王万良，等.基于多维特征差异的个性化学习资源推荐方法[J]系统工程理论与实践，2023，37（11）：2995-3005 [3]汤小月，余伟，李石君.D3 MOPSO：一种基于用户偏好的元搜索排序聚合演化方法[J]计算机研究与开展，2023，54（8）：1665-1681 [4]包昊罡，李艳燕 ，郑娅峰.面向大规模在线学习的社会化推荐模型与方法[J]现代远程教育研究，2023，12（3）：94-103 [5]刘江.在线学习资源推荐的实施路径研究[J]系统工程理论与实践，2023，24（11）：138-139