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

一、引言

随着计算机和网络技术的发展，推荐系统应运而生，并在多个领域发挥着重要作用。职业教育对经济发展模式转变和人才强国战略实施意义重大，合理的课程推荐系统能为学习者选课提供便利，提升学习效果。此前，国内学者在推荐系统研究上已取得一定成果，如引入信任解决数据稀疏问题、基于标签和关联规则挖掘的图书推荐模型、基于BP神经网络的电商推荐系统等。本文旨在分析职业教育课程推荐问题，探索更合理可靠的课程推荐系统，为我国职业教育发展贡献力量。

二、职业教育课程推荐概述

2.1 职业教育课程分类

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。专业核心技能课程是培养学生关键能力的设计方案和教育过程。

2.2 课程推荐原理

随着计算机和网络技术的快速发展，网络信息“过载”问题愈发严重，用户搜索合适信息需耗费大量时间和精力。课程推荐的原理是通过搜索符合用户模型的匹配信息或具有相似兴趣的用户群体来推荐信息，本质上是一种“信息搜索”服务模式，能减少用户搜索信息的时间，提高浏览效率。

2.3 推荐技术与评价形式

在整个课程推荐系统中，推荐技术是核心，决定着系统性能的优劣。目前主要的推荐方法有内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则的推荐、效用推荐、知识推荐和组合推荐等，每种方法在特定时期或环境下都有其适用性。学习者对职业教育课程的评价有显式和隐式两种形式。显式形式是学习者以数值形式对课程进行评分，以此判断