文档摘要：随着计算机科学教育的线上化发展,有效整合线上课程资源成为提升教学质量的关键挑战,研究构建基于贝叶斯分类的模型,实现计算机类专业线上课程资源的优化整合.分析学生的学习行为数据,结合教学资源的动态特征来预测学生对不同资源的偏好,并据此提供个性化的资源推荐,通过这种方法加强学生的学习体验,提高资源利用效率,并最终促进学习成果的提升,为线上计算机科学教育领域的教学资源管理提供理论支持.
Abstract：Withtheonlinedevelopmentofcomputerscienceeducation,effectivelyintegratingonlinecourseresourceshasbecomeakeychallengetoimproveteachingquality.AmodelbasedonBayesianclassificationisresearchedandconstructedtorealizetheoptimizationandintegrationofonlinecourseresourcesforcomputermajors.Byanalyzingstudents'learningbehaviordataandcombiningwiththedynamiccharacteristicsofteachingresources,students'preferencesfordifferentresourcesarepredicted,andpersonalizedresourcerecommendationsareprovidedaccordingly.Throughthismethod,students'learningexperienceisenhanced,resourceutilizationefficiencyisimproved,andlearningoutcomesareultimatelypromoted,providingtheoreticalsupportforteachingresourcemanagementinthefieldofonlinecomputerscienceeducation.
作者：卢爱芬Author：LUAifen
作者单位：广州科技职业技术大学,广东广州510550
刊名：湖南邮电职业技术学院学报
Journal：JournalofHunanPostandTelecommunicationCollege
年，卷(期)：2024, 23(1)
分类号：G434
关键词：计算机教育 贝叶斯分类 线上资源整合 个性化推荐
Keywords：computereducation Bayesianclassification onlineresourceintegration personalizedrecommendations
机标分类号：G40-057G642.4TP311.1-4
在线出版日期：2024年6月4日
基金项目：广东教育学会教育科研课题，广东高等教育学会十四五规划高等教育研究课题基于贝叶斯分类的计算机类专业线上课程资源整合[
期刊论文] 湖南邮电职业技术学院学报--2024, 23(1)卢爱芬随着计算机科学教育的线上化发展,有效整合线上课程资源成为提升教学质量的关键挑战,研究构建基于贝叶斯分类的模型,实现计算机类专业线上课程资源的优化整合.分析学生的学习行为数据,结合教学资源的动态特征来预测学生...参考文献和引证文献
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关键词：计算机教育,贝叶斯分类,线上资源整合,个性化推荐,
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