实习推荐信范文精选

尊敬的领导：

您好，得知我公司优秀实习生XX想要进贵公司发展，我感到非常高兴和无比欣慰。在我看来，这样一个上进的有志青年应该拥有更辉煌的未来。因此，我很荣幸地向贵公司强烈推荐这位优秀青年。

XX，于XX年XX月来我公司实习。她是这批实习生中的佼佼者。我将从人品德行、工作热情、沟通能力与团队精神四方面对她做出客观真实适当的评价，以期您能对她有更全面、更深入的认识。

首先，她是一名忠诚，可信任，谦虚随和，认真踏实的好员工。XX在暑期实习过程中，几乎每天都是早上第一个到公司，晚上最后一个离开公司的人。她勤奋，实干，一心为公，在做好分内工作的同时又能主动热情帮助其他同事。她有头脑，具有敏锐的洞察力和判断力，遇到事情有自己独到的见解，给很多老员工留下比较好的深刻印象，公认她是一匹有发展潜力的“千里马”。

其次，她乐观积极，富有朝气和工作热情，干劲十足。在实习的第一天，她在实习生民主选举中获胜，成为这批实习生中的主要负责人之一。之后的每一天，她都能用自己的朝气和激情影响周围的同事，做起事来总是能够信心十足，从容冷静。在团队气氛压抑时能很好地化解僵局，调节气氛。更加难能可贵的是，她带动了一群人对学习新知识、新技能的兴趣与热情！

再次，她是一位乐于沟通且善于沟通的年轻人。XX善于自我反思，总结经验，尽管曾经在工作中因为沟通不足导致工作失误的发生，但她能够直面自己的不足，而主动改善沟通方式，加强与上级领导，同事以及客户等各方面的沟通，这种改变产生了巨大的粘合力，把销售与推广紧密结合起来，增强了团队凝聚力。

最后，她具有较强的协作意识和团队精神，并且勇于承担责任。XX组织能力和管理能力很强，能够和同事们做到共进退。在这次暑期实习中，她勇于开拓创新，成功地策划组织了三次促销活动，增强了公司的和谐气氛，提升了团队业绩，得到老员工的一致好评！

虽然从某种程度上来说，如此优秀的实习生即将进入新的企业是我公司的损失，但是考虑到她的前途，我依然毫不犹豫支持她赴贵公司发展。真诚期望贵公司能同样支持她，信任她，给她一个提升自己，实现梦想的机会。谢谢。

尊敬的领导：

您好！

得知我公司优秀实习生XX想要进贵公司发展，我感到非常高兴和无比欣慰，在我看来，这样一个上进的有志青年应该拥有更辉煌的未来，因此，我很荣幸地向贵公司强烈推荐这位优秀青年。

XX于XX年XX月来我公司实习，是这批实习生中的佼佼者，我将从人品德行、工作热情、沟通能力与团队精神四方面对她做出客观真实适当的评价，以期待您能对她有更全面、更深入的认识。

她是一名忠诚，可信任，谦虚随和，认真踏实的好员工。XX在暑期实习过程中，几乎每天都是早上第一个到公司，晚上最后一个离开公司的人；她勤奋，实干，一心为公，在做好分内工作的同时又能主动热情帮助其他同事；她有头脑，具有敏锐的洞察力和判断力，遇到事情有自己独到的见解，给很多老员工留下比较深刻的印象，公认她是一匹有发展潜力的“千里马”。

她乐观积极，富有朝气和工作热情，干劲十足。在实习的第一天，她在实习生民主选举中获胜，成为这批实习生中的主要负责人，之后的每一天，她都能用自己的朝气和激情影响周围的同事，做起事来总是能够信心十足，从容冷静；在团队气氛压抑时能很好地化解僵局，调节气氛；更加难能可贵的是，她带动了一群人对学习新知识、新技能的兴趣与热情！

她是一位乐于沟通且善于沟通的年轻人。XX善于自我反思，总结经验，尽管曾经在工作中因为沟通不足导致工作失误的发生，但她能够直面自己的不足，而主动改善沟通方式，加强与上级领导，同事以及客户等各方面的沟通，这种改变产生了巨大的粘合力，把销售与推广紧密结合起来，增强了团队凝聚力。

她具有较强的协作意识和团队精神，并且勇于承担责任。XX组织能力和管理能力很强，能够和同事们做到共进退，在这次暑期实习中，她勇于开拓创新，成功地策划组织了三次促销活动，增强了公司的和谐气氛，提升了团队业绩，得到老员工的一致好评！

摘 要 综述移动学习内容推荐关键技术，建议利用上下文情景与社交网络等信息构建移动云学习环境下内容推荐框架，以实现移动推荐结果的精确性和多样性之间的平衡。

关键词 移动学习；内容推荐；协同过滤；学习行为

中图分类号：G652 文献标识码：A

文章编号：1671-489X（2016）24-0001-05

A Review of Research on Content Recommendation based on Mobile Learning Environment//ZHU Xiaoliang， WANG Jun

Abstract This paper summarizes the key technologies of mobile learning content recommendation and proposes how to construct con-

tent recommendation framework for mobile cloud learning to achieve

the balance between accuracy and diversity of mobile recommenda-tion results based on information of context and social networks.

摘 要：海量的教育信息资源、丰富的平台工具增加了学习者甄选难度，带来“信息迷航”；个性化的资源推荐服务作为一种学习支持将最适合的资源推荐给最需要的学习者。为实现个性化资源的精准推送，有效提升资源推荐服务效果，剖析网络环境下学习者在学习过程不同阶段的资源需求，结合商业领域发展较成熟的三种个性化推荐技术，探讨面向学习过程不同阶段和情境的个性化资源推荐策略。

关键词：学习过程；个性化资源服务；推荐服务

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）05-0029-05

一、问题的提出

以云计算、物联网、移动互联网为代表的新技术层出不穷，教育信息化建设因此获得良好的发展机遇。各类在线开放课程平台、在线教育社区、网络教学平台等推动网络学习空间不断延伸与发展，全球范围内的开放教育资源项目、我国的精品课程热潮、优质资源库共建共享方略等促进了网络教育资源持续丰富与增长。技术对教育产生正向推动作用的同时也带来挑战。一方面它为推进教育部的“三通两平台”建设提供了有力的技术支撑与环境支持；另一方面海量的教育资源、多样化的网络教学平台及应用为学习者提供丰富选择的同时加重其认知负荷，导致网络学习“迷航”。有学者认为技术传播缩小了数字鸿沟抑或增大了数字鸿沟 。[1]

为破解信息过载难题，研究人员和平台建设者借鉴商业领域个性化推荐思想，将推荐服务引入教育领域。它在一定程度上将用户从“信息迷航”的焦虑中解救出来，实现了“人找资源”的信息被动检索模式到“资源找人”的信息主动服务模式的转变，弥补了搜索系统的不足。然而，现有教育信息资源个性化推荐研究重点集中在系统设计研究、算法改进研究等层面，偏向从技术角度入手研究推荐服务而未从教育的视角来整合技术。一方面是学习者需求被忽略，学习过程是分阶段的，不同阶段学习者的潜在需求均不相同，而这些需求直接影响其知识建构过程，[2]故弄清学习者在网络学习过程中的动态需求是实现精准推送和有效服务的前提；另一方面是不同推荐系统对不同学习情境的适应性研究较少。推荐服务策略中推荐系统有多种选择，如基于内容的推荐系统、协同过滤推荐系统等，但它们各有优劣，适用的学习情境相异，需结合算法特点、资源特征和用户偏好综合考虑。

二、从学习过程视角分析学习者资源需求

1.学习过程相关理论

【摘 要】

信息环境下，海量教育信息资源与用户快速获取个性化教育信息资源之间的矛盾日益凸显，导致无处不在的学习演变为无处不在的搜索，学习者之间信息素养的差异使得个性化教育信息资源得不到有效利用，学习者不能同等享有优质教育信息资源，引发了信息环境下新的教育不公平。剖析个性化信息推荐服务，结合其研究现状，构建教育信息资源个性化推荐服务模式，探求其在教育领域的应用前景，为教育信息资源的主动服务提供解决策略，把合适的教育信息资源呈现给适合的用户，从而在一定程度上缓解数字化学习背景下的教育不公平，促进个性化教育。

【关键词】 教育信息资源；个性化推荐；教育公平；个性化教育

【中图分类号】 G434 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009―458x（2016）02―0005―05

一、问题的提出

大数据时代，教育信息资源的爆炸式增长和学习者个性化需求快速得到满足之间的矛盾引领着信息服务模式的变革。现代科技的发展促成全球信息总量以几何级数增长，2020年全球数据量将达到35ZB，为2009年的44倍[1]，这使得信息技术促进教育公平的同时也带来了巨大的挑战。面对海量的资源，学习者如何快速获取优质个性化教育信息资源的难题越发凸显。

第一，学习者需要花费大量精力搜索、鉴别和分析杂乱无序的教育信息资源。2010年6月，《纽约时报》做了一次相关民调，在45岁以下的受访者当中，近三分之一的人表示消耗巨额时间和精神成本，却依然迷失在浩瀚的信息空间中，找不到符合自己需要的资源。目前，教育信息资源的海量、静态和杂乱无章严重加大了学习者搜集资源的时间和精力成本，让无处不在的泛在学习演变成了无处不在的搜索。

第二，信息时代，个体间的“信息素养沟”演变成为“知识沟”。互联网技术的快速发展提升了用户的信息素养，也扩充了教育信息资源。然而，用户的认知容量有限，且认知能力的增长总体较为平缓，故信息素养得不到突破性提升，但教育信息资源却呈指数级增长，不断走向海量化。这就逐渐导致信息素养高的用户可以在海量资源中搜集到优质资源，而对信息素养低的用户来说，则较为困难，“优者更优，贫者更贫”的现象日趋严重，造成信息时代下的“知识沟”，加剧教育不公平。

【摘要】 个性化学习符合认知发展规律，移动学习提供泛在学习环境，两者的结合将有力地促进英语教学。通过分析用户信息和用户学习行为建立偏好模型，在分析资源信息的基础上，利用混合式推荐技术，实现个性化学习材料的主动推送，以构建基于个性化推荐的移动英语学习平台。

【关键词】 个性化推荐 移动学习 混合式推荐

近年来，我国英语教学经历了一系列的改革，教学理念和教学方法都发生了巨大的变化，然而，大班教学的现状却始终未能改变。在大班条件下，有限的课堂时间使教师只能讲授语言知识，而不能为学生提供充足的语料和运用英语的机会，学生的学习需求无法得到满足。移动技术的发展为解决这一问题提供了一个契机。利用移动设备，学生可以随时随地从网上获取大量的学习资源。然而，网上海量的资源却容易造成“网络迷航”和注意力分散现象。在这种情势下，个性化推荐技术应运而生。

一、个性化学习理论

个性化学习是指学习者可以自主制定学习计划、选择学习内容，确定学习时间和学习地点的学习方式。个性化学习是在多元智能理论和元认知理论的基础上提出的。多元认知理论认为人的智力是多元的，学习者之间个体差异巨大，因此，教师应了解并尊重个体间的差异。元认知理论认为每个学习者都有独特的认知风格和认知方式，因此，教师应提供多样化的学习资源，以满足不同的认知需求。个性化学习具有学习资源的多维性、学习价值追求的多重性、学习风格的独特性、学习过程的终身性和学习方式的自主性、合作性与探究性特征[1]。

二、个性化推荐

个性化推荐是指利用用户以往的选择或相似性关系发掘用户潜在的兴趣对象，通过过滤信息为用户提供满足个性化需求的产品。个性化推荐系统通常由3部分组成：用户行为记录模块、用户偏好模块和推荐算法模块。推荐算法主要包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于网络结构的推荐、基于知识的推荐、混合推荐等。

三、移动英语学习平台设计

摘要：文章针对目前高校学习资源信息过剩问题而无法向学习者进行个性推荐资源。文章鉴于电子商务个性化推荐模型研究启示，尝试将协同过滤技术应用在高校学习资源中进行个性化推荐技术研究。文章分析了协同过滤技术个性推荐系统类型以及基于项目个性推荐系统模型流程，最后结合案例分析了基于项目协同过滤技术在高校学习资源应用整个流程；并针对协同过滤算法存在问题，提出了改进方法。

Abstract： This paper aims at college learning resources information surplus problem and failure in personalized resources recommendation for learners. In view of the research enlightenment of e-commerce personalized recommendation model， this paper tries to apply collaborative filtering technology to college learning resources for personalized recommendation technology research. This paper analyzes the types of collaborative filtering technology personalized recommendation system and the project-based recommendation system model process， and finally analyzes the application process of collaborative filtering technology in the college learning resources combined with case analysis and proposes the improvement method in view of the problems existing in collaborative filtering algorithm.

关键词：学习资源；协同过滤算法；个性推荐

Key words： learning resources；collaborative filtering algorithm；recommendation

中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）04-0191-03

0 引言

随着大数据时代到来，信息无限膨胀，目前高校网络学习资源平台不断完善以及使用系统读者越来越多，海量数据资源，使得高校师生在平台搜索资源效率急剧下降，面对大量的搜索结果信息常常无法快速而精准选择到有用信息。目前用户在学习资源平台查找学习资料主要通过搜索技术，最经常使用的是关键字搜索，这种被动式搜索无法根据用户偏好特征主动推送客户感兴趣学习资源，影响客户选择价值资源效率。个性化推荐技术应用正解决了传统被动式检索问题，个性化推荐系统正是一种崭新的智能个性化信息服务方式，它以客户需求为导向，或通过对用户个性特征、行为习惯、个人偏好的等个性化特征分析，精准地向用户推送感兴趣的信息和服务的推荐技术。鉴于此，文章系统描述了个性推荐系统技术以及其工作原理。

1 协同过滤推荐技术概述

摘 要： 针对学习资源的个性化推荐，提出了一种基于用户影响关系的协同过滤推荐方法，使用传统协同过滤推荐采用的用户项目评分信息，通过挖掘用户时序交互评论和回复行为数据发现用户之间的相互影响关系，从而优化用户兴趣矩阵，在此基础上改善基于用户的协同过滤方法进行推荐。在数据集上的实验结果表明，通过利用用户之间时序交互行为数据，挖掘隐藏的用户影响关系信息可以有效提高预测的准确度。

关键词： 个性化推荐； 协同过滤； 学习资源推荐； 用户影响关系； 教育推荐

中图分类号： TN911?34； TM417 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）19?0029?04

Abstract： A collaborative filtering recommendation method based on user influence relation is proposed in allusion to the personalized recommendation of learning resources. The user project grading information adopted by the traditional collaborative filtering recommendation is used to find out the interaction relation among the users by mining the users′ time sequence interactive comments and recovery behavior data， so as to optimize the user′s interest matrix. On this basis， the collaborative filtering method based on users was improved for recommendation. The experimental results of dataset show that the hidden user influence relation mined with the time sequence interactive behavior data among users can improve the accuracy of prediction.

Keywords： personalized recommendation； collaborative filtering； learning resource recommendation； user influence relation； learning recommendation

个性化推荐技术早已在电子商务、电影、音乐等领域得到了广泛应用，如今随着网络在线教育的发展，个性化推荐技术也逐渐引起了教育领域的重视及应用的需求。面对复杂多样的网络学习资源，根据用户的历史行为轨迹，分析用户兴趣，推荐能够反映用户学习兴趣的学习资源，实现“因材施教”变得越来越重要，研究学者们也纷纷开始探索个性化推荐技术在教育领域的应用[1]。面对着当前网络上的学习资源的特点是形式多样化，资源类型多媒体化，资源组织异构化，且变得海量的学习资源，网络教育的发展也使得个性化学习成为当今世界网络教育领域的发展趋势，那么个性化地给用户推荐学习资源也变得更加重要，具有应用价值和科研意义[2]。

1 基于用户影响关系的推荐方法概述

目前，获取用户关系的方式主要分为显示和隐式两类，显示的社交网络关系和隐式的标签信息往往在学习系统中是不一定都具备的，但是普遍都存在用户对资源的评论及回复的信息，而并没有研究者去挖掘这些数据中是否有有助于对用户进行个性化资源推荐的信息，这些信息是否能提炼出有助于用户个性化推荐的信息[3]。

[摘要]e-learning的调查发现，e-learning支持系统中学习资源推荐主要有Top-N和关键词检索两种方式，都无法向学习者个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发，我们尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。通过综述学习资源个性化推荐中三种常用的推荐技术，介绍了协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题。在此基础上，提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型，重点讨论了模型的结构、隐式评分机制和算法的实现，并讨论了个性化学习资源推荐模型中的三个关键技术。以启发e-leaming研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用，提高学习资源个性化推荐的精度和效率。

[关键词]e-learning；协同过滤技术；学习资源；个性化推荐

[中图分类号]Tp391　[文献标识码]A　[文章编号]1672-0008(2011)03-0066-06

一、引言

e-learning已成为企业开展员工培训的有效方式之一。目前，许多企业在企业内部网或互联网搭建了e-learning支持系统。随着e-learning应用实践的深入，e-learning支持系统中学习资源数量日渐增多，导致员工需要花费大量的时间和精力在平台中检索和查阅符合自己需要的学习资源，甚至找不到符合自己兴趣和工作岗位需求的学习资源。

通过分析多个企业e-learning门户系统，我们发现，当前e―learning系统推送学习资源的方式有三种：

(1)Top-N推荐方式，即采取将点击率最高的前N个热门资源推荐给用户。点击率的高低在一定程度上反映学习资源的受欢迎程度，但无法实现个性化推荐。在包含多种职业领域的学习资源管理系统中，学习者对资源类别、媒体类型需求迥异，点击率较高的学习资源，只能反映部分学习者的需求和偏好。

(2)关键字查询方式。这种方式具有便捷和快速的优点，但是这种被动式资源查询方式只追求目标资源与所提供检索关键字的契合程度，无法体现目标资源质量的高低，无法实现资源主动式个性化推荐。

摘 要：实习就业推荐系统利用互联网的普及性及其更新更快等特点，为就业提供了极大的便利和帮助。虽然互联网已经为招聘提供了很大的便利，但是其中仍然有一些问题没有解决，文章介绍了一种基于分布式技术的实习就业推荐与反馈系统，希望能解决反馈不及时的问题。

关键词：优秀企业推荐；就业信息匹配；分布式技术；推荐与反馈系统

1 现有的网络推荐网站

随着成千上万的工作信息到互联网上，由于就业匹配系统因受到区域、教育、技能、工资等因素的影响，仅利用基于关键字的搜索引擎将会有很大的限制性，找到适合的工作仍然是非常困难的。从现有的网络推荐网站，可以分析出以下缺点：形式单一、交流低效、服务广泛、实用性差、盲目被动、缺少亲和力。

基于以上分析，开发出一款适用于应届毕业生的就业推荐与反馈系统是非常必要的。就业推荐与实习反馈共有3个子模块，分别是学生模块、管理员模块、合作企业模块。其中涉及学生就业意向的，并且查阅相关的就业信息。管理员可以审核相关企业的资质，并且匹配企业和学生之间的就业和实习信息，有效管理系统的后台数据。合作企业能够有效准确自己的招聘信息，同时，可以在线和学生完成互动。

2 基于分布式系统的就业实习推荐和反馈系统

现如今分布式系统已经兴起，就业实习推荐和反馈基于分布式系统基础上是一个非常好的选择，优点也显而易见，优点主要表现为以下几点：

（1）可以将分布在各处的资源综合利用。而这种利用对用户而言是透明的。