5、基于神经网络的职业教育课程推荐系统研究与实现

基于神经网络的职业教育课程推荐系统研究与实现

1. 引言

职业教育对经济发展模式的转变和人才强国战略的实施有着直接影响，对经济和社会发展至关重要。构建科学合理的课程推荐系统，能让学习者更便捷地选课，对职业教育的可持续发展和教育改革具有重要意义。

近年来，推荐技术在多个领域得到应用。例如，有学者指出推荐系统在解决信息过载问题上取得了成功，但也面临数据稀疏和冷启动等问题，引入信任机制是解决这些问题的有效途径；还有学者针对数字图书馆资源增多导致用户获取感兴趣书籍资源困难的问题，提出了基于标签和关联规则挖掘的书籍组合推荐系统模型；另外，有学者提出了基于BP神经网络的即时在线电子商务推荐系统，用于辅助用户在线购物。

基于前人的研究，我们对职业教育课程推荐问题进行分析，旨在探索更合理可靠的课程推荐系统，为我国职业教育的发展做出贡献。

2. 职业教育课程推荐概述

职业教育课程是一个方案、系统、手段和动态过程，可分为法定课程、专业核心技能课程、专业技能课程和综合实践课程。专业核心技能课程和专业技能课程包含理论课程和活动课程，活动课程是综合实践课程的关键环节。

有学者认为专业核心技能课程是培养学生关键能力的设计和构建方案，也是实现教育目的和课程目标的教育过程。职业技术教育科学是技术科学和教育科学的交叉学科，研究职业教育理论时需综合考虑教育科学和深入的技术科学相关理论。

随着计算机和互联网技术的快速发展，网络信息“过载”现象日益严重，用户搜索合适信息需耗费大量时间和精力。有学者对个性化课程推荐系统进行了分析，主要涉及网络资源，而我们研究的是职业教育课程推荐，虽对象不同，但结果都令人满意。

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