随着信息技术和现代教育理论的不断发展,个性化学习已经成为当下人们共同关注的热点。个性化学习的根本目的就是根据学习者的个性特征,采取适当的方法充分满足学习者的个体需求,从而让学习者的个性得到充分发展的学习。个性化学习的核心内容主要包括学习诊断和学习推荐两个方面。(1)学习诊断:通过分析学习者的个性特征和学习数据,诊断出学习者的学习水平和学习能力;(2)学习资源推荐:根据学习者的学习水平和能力,推荐最适合学习者的学习资源。目前的学习诊断方法对学习者知识水平的诊断停留在学习者对试题作答情况的层面,没有考虑组成试题的若干知识点的掌握情况,从而导致诊断深度不够以及诊断效果不佳的问题;与此同时,学习资源推荐方法大多根据学习者的历史学习兴趣推荐相似的资源,并没有考虑到学习者的学习缺陷,推荐学习者真正需要的学习资源。针对上述问题,本文从知识点的层面研究学习者的学习水平诊断方法以及根据学习者的学习缺陷进行学习资源的推荐方法,研究内容主要包括如下两个方面:(1)对比了现有学习诊断方法的三种理论基础并分析其存在不足,研究了知识表示和知识推理的技术并应用于知识点以及知识点间关联关系的存储和表示,提出了基于知识图谱的个性化学习诊断方法。首先,构建学科的知识图谱;然后,设计矩阵演化算法,通过测试结果计算出学习者对知识点的掌握情况,得到学习者初步的知识状态;最后,根据知识图谱,应用知识推理技术对学习者初步的知识状态进行推理,得到学习者最终的知识状态,从而探究出学习者知识缺陷的根源,并为学习资源推荐提供了数据支撑。(2)对比了现有学习资源推荐方法的几种理论基础并分析其存在不足,根据学习诊断得出的学习者学习缺陷,提出了基于知识状态的个性化学习资源推荐方法。首先,根据学习诊断方法得到的学习者知识状态,将知识状态中未掌握知识点视为学习者的薄弱知识点;然后结合学科知识图谱和薄弱知识点集合,使用知识点排序,生成待学习知识点序列;最后,采用杰卡德相似度算法,计算待学习知识点序列与学习资源库中的资源所涵盖知识点之间的相似度,最终生成待推荐学习资源序列,从而实现了从根本上为学习者推荐学习资源。实验表明,利用基于知识图谱的个性化学习方法,可以较为准确地获得学习者的学习缺陷,并鉴于此为学习者推荐其真正需要的学习资源。实验中对某初二年级200名学生进行了测试,学生知识水平的平均诊断准确率最高可达81.13%,对学生进行有针对性地学习资源推荐后,相对于未做推荐的学生,平均成绩提高比多出了15.7%。因此,本文提出的方法拥有不错的诊断和推荐效果,这为个性化学习领域提供了一种新的、有效的学习者知识水平评估以及学习资源推送的策略。