智能推荐技术在幼教资源管理中的应用
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摘要：随着网络的不断发展，数字化的教育方式已经逐渐的渗透到各个年龄阶段的教育当中，也包括在幼教中也广泛推广，幼儿教育的信息化使得教育资源的选择成为教育教学质量的主要决定因素。幼儿教育工作者面对网络上如此海量的资源信息，如何加以分析运用，从资源海洋中找到适合幼儿学习、体现教学特点的资源，更好地促进教育教学工作？面对信息社会的挑战，智能推荐技术很好地解决了这一问题，将智能推荐技术应用到幼儿教育资源的筛选和推荐中，从而提高教育的质量，更好地为幼儿教师提供服务。
中图分类号：G4
文献标识码：A
文章编号：16723198（2015）27-015301
推荐系统是一种在特定类型的数据库中进行知识发现的应用技术，它从一系列可能的选择中更有效率的辨识出用户感兴趣的内容，并能根据用户对推荐内容的反馈进一步改进推荐结果。
幼教资源智能推荐技术的研究是一种有针对性的服务方式及技术的研究，它基于教师用户的历史行为、资源相关性及教师用户的特定需求向其提供满足其需求的资源。从整体上说，智能推荐打破了传统的以用户主动寻找资源为主的被动服务模式，它是一种以用户为中心的主动式服务。一个优秀的幼教资源智能推荐系统不仅能够提高资源库服务质量和资源使用效益，而且能够减少用户查找资源的时间开销，提高用户的使用满意度。
幼教资源智能推荐技术研究，主要是研究针对幼教资源及教师用户的智能推荐技术。
幼教资源分为五大领域（科学领域，语言领域，艺术领域，社会领域，健康领域），每个领域又有很多分支；幼教资源又有很多不同类型（音频、视频）；适应的年龄段及知识点都不同。幼儿教师作为资源的主要搜索者和筛选者，他们教授的课程很多样化，这就使得他们的身份属性需要提取描述并记载。幼儿教育的这些特殊性，使得智能推荐技术的关键技术问题主要涉及资源类别划分，幼教资源特征提取，教师用户群体属性提取，针对不同主题设计智能推荐机制。
幼教资源智能推荐技术的研究，首先要研究这个智能推荐技术的基础对象，包括幼教资源和教师用户，然后再研究他们之间的行为或关系，找到智能推荐的关键点，如图1所示。
通过获取教师用户的信息，提取他们的公共属性，建立相应的数据结构描述他们。再搜集教师用户对资源的偏好信息，可以为相似用户（或者叫邻居用户）推荐相同的资源，这是一个不断搜集历史数据，不断指导智能推荐的过程。同时，资源的信息也很重要，资源的类别、子类别、类型等属性，从而为资源建立相应的数据结构，记录他们被采纳的信息，再被推荐的信息中，进而获取资源与资源之间的关系，通过这种关系，也可以快速的建立起一种资源关联的推荐机制。智能推荐技术流程如图2所示。
通过智能推荐技术，教师可以更快、更有效的得到自己想要搜索的教学资源，提高幼儿教学质量及效率。同时，该技术也促进了智能推荐技术的在幼教资源管理方面的应用。