习题是一种重要的教学资源,尤其在我国的教学过程中,有效的习题训练对学习者学习起着重要作用。考虑学习者的能力水平为其推荐合适的习题,使其处于学习的“最近发展区”内,从而激发学习者的学习潜力和积极性对促进其学习进步有着重要意义。目前习题推荐的相关研究往往基于相似用户或者基于习题所承载的知识点内容本身,缺乏对学习者实际能力水平与习题难度是否匹配的考虑。此外,不同的研究中采用不同的智能化推荐算法,但都有可能遇到冷启动或者特征数据稀疏问题,导致最终无法进行准确地推荐。所以本研究的研究目的为,将某难度水平的题目个性化地推荐给相应能力水平的学习者。结合“最近发展区”理论,对学习者能力水平和习题难度之间的关系进行探讨,同时构建强化学习模型,利用强化学习的决策,将适当难度的题目推荐给相应能力水平的学习者。本研究将“最近发展区”理论应用于习题训练过程中,通过学习者的历史习题作答记录和习题信息,将学习者的能力水平数值化并划分等级,同时计算习题的难度值,结合强化学习算法构建个性化习题推荐模型辅助教学。本研究的主要工作包括:(一)提出以学习者“最近发展区”理论为依据构建模型,并分为两个维度将其量化。一方面基于项目反应理论构建项目反应模型,采用参数估计的方法量化学习者的能力水平;另一方面利用题目信息中的通过率和平均得分计算习题难度系数,同时构建习题综合难度模型量化习题难度,划分待推荐习题的难度等级。维度被量化后的“最近发展区”为强化学习推荐模型的构建提供环境状态的表示。(二)为实现根据学习者的能力水平在其学习舒适区,即“最近发展区”进行习题推荐的目的。首先对强化学习的环境状态表示、动作集合、奖励策略等进行设计,构建基于强化学习的个性化习题推荐辅助教学系统模型。然后对数据集进行预处理工作进而开始推荐模型实验。最后分析实验结果,评价推荐效果。通过实验证明本研究可以实现为学习者推荐适合其学习难度的习题的目的,使学习者在“最近发展区”内学习,激发其自身潜力。