基于混合式学习的同伴推荐算法设计与实现

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在互联网时代,结合线上学习和面对面传统教学的混合式学习成为大学生学习的重要方式。文章提出以同伴学习方式来弥补混合式学习中交互少、问题解决不及时等不足,并构建了基于学习者特征的同伴推荐算法。利用学习者相似度个性化推荐互补、相似型的学习同伴,以提高学习效率。实验基于真实、有效的学习者特征数据集,选取机器学习中常用的评价指标,验证了该推荐算法的有效性和准确性。
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