1、在线学习资源的推荐策略研究陈燕贞 赖瑞麟摘 要：在线学习已成为“互联网+教育的重要形成，是传统教育教学的有益补充。面对日益开展的在线教育市场，如何实现在线学习资源的有效推荐，是提高产品市场竞争力的重要保障。本文立足在线学习资源的特点，阐述了在线学习资源推荐的意义及问题，并在此根底之上，从细分目标群体、实现精准推荐等方面，具体阐述了在线学习资源的推荐策略，强化精准效劳的有效构建。关键词：在线学习资源; 精准理念; 推荐策略中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-3315（2023）9-099-002在“互联网+的时代背景之下，在线教育的不断开展，成为“互联网+教育的重要开展模式
2、。因此，在线学习成为传统学习方式的有益补充，特别是在大数据时期，在线学习资源的共享性、精准推送等特质，极大地满足了消费者的需求。当前，在线学习市场竞争日益剧烈，在线资源的精准、高效推荐，直接关系到在线资源的使用效率及质量。因此，在笔者看来，在线学习资源的推荐，关键在于细分目标群体，在精准推荐的视域中，提高在线学习资源的使用价值，以更好地建立资源产品与消费者群体的有效匹配关系。本文立足对在线学习资源推荐的研究，就如何在关系构建中，实现在线学习资源的精准性、个性化推荐，做如下具体阐述。一、在线学习资源推荐的重要性基于在线学习资源的有效推荐，是构建良好学习目标的重要导向。当前，在线学习资源日益丰富，
3、如何在推荐中，实现学习资源的有效导入，关系到学习资源的实施质量。因此，构建在线资源有效推荐，其重要性表现为：（一）在线学习资源推荐是精准效劳的重要保障在线学习资源的丰富性，为消费者提供多样化选择。但如何在精准导入中，实现资源与消费者的有效匹配，是提高资源导入效能的重要保障。因此，在线学习资源的有效推荐，能够更好地提高资源导入的精准性，通过消费者的不同学习需求，提供更加精准的学习效劳。首先，在线学习资源推荐，能够从资源匹配、资源导入等维度中，强化学习资源与消費者的匹配度，满足消费者的学习需求;其次，在线学习资源推荐的实施，能够从消费者角度出发，优化在线学习效劳模式，能够在更加良性的互动交流中，提
4、高资源导入效劳的有效性，实现更加个性化、精准性效劳;再次，在线学习处于相对被动的状态，如何更好地激发消费者的主动性，强化学习资源与消费者需求的有效对接，关系到学习的实效性。在线学习资源的推荐实施，能够更好地从供需关系中，构建资源精准导入的切入口，让平台的学习资源供应，满足消费者的学习需求，这就是一种精准的有效效劳。（二）在线学习资源推荐是资源细分的重要措施在多元化的在线教育市场，细分的学习群体，更加强调有效资源推荐的重要性，这关系到消费者资源选择行为的发生。一方面，通过在线学习资源的有效推荐，能够更好地立足细分学习群体，在定向效劳、个性化资源导入等方式中，满足消费者的实际需求;另一方面，在多元
5、化的资源环境之下，消费者对于学习资源的需求面更加广泛，同时也强调效劳质量的精细化，在这种高要求的效劳需求中，资源推荐效劳的有效实施，关系到效劳质量，也进一步要求在线推荐效劳要对资源进行细分，在细分中找准推荐点，让资源与消费者形成供需层面的有效匹配，这是在线学习资源推荐的重要着力点，也是其重要效能发挥的重要保障。二、在线学习资源推荐中存在的问题当前，在线学习资源推荐，已成为在线学习资源供应匹配的重要措施，也是强化在线学习质量的重要保障。但是，在实施中发现，在线学习资源推荐的“局限性“狭窄性，极大地影响了在线学习资源的推荐效能，也不利于消费者对精准性效劳质量的需求供应。因此，具体而言，在线学习资源
6、推荐的实施中，其主要存在以下几个方面的突出问题：（一）在线推荐方式单一，效劳质量欠缺在剧烈的市场竞争中，良好的在线推荐方式，是强化学习资源构建的重要保障。但是，在线学习资源推荐“同质化严重，在很大程度上影响了推荐效果。首先，在线推荐方式单一，在单一的推荐中，难以满足不同消费者的效劳需求。特别是对于“00后“10后学习群体，在线学习资源推荐的效劳需求，更加强调精准性、个性化，单一的推荐方式，显然难以满足消费者的效劳需求;其次，在先推荐方式缺乏有效创新，陈旧的推荐方式，缺乏良好实施效果的有效构建。如，在推荐效劳中，平台主要基于消费者选择效劳，实现在线资源推荐，缺乏“大数据效劳构建的有效实施。因此，
7、在线学习资源推荐的有效实施，应注重多样化推荐方式的科学构建，为在线学习资源推荐效劳提供有力保障。（二）推荐效劳效能缺乏，精准效劳欠缺精准效劳是构建有效效劳的重要根底。但是，在线资源推荐效劳存在效劳效能缺乏的问题，特别是精准效劳的欠缺，影响到在线资源推荐的有效性。首先，在线学习资源推荐效劳效能缺乏，在新媒体载体平台的运用与开发中比拟欠缺，导致推荐效劳品平台载体狭窄等问题。如，在线推荐学习资源推荐缺乏“微信平台“抖音平台等的应用，推荐效劳路径的狭窄性，难以形成良好的效劳效果;其次，在线推荐效劳视角狭窄，在与消费的效劳对接中，过于强调资源的有效性，对于资源与消费者的匹配度构建缺乏，这是导致推荐效劳效
8、能缺乏的重要原因;再次，在线学习资源推荐，需要在精准效劳构建中，强化精准资源导入的有效性。而在实际当中，在线学习资源推荐效劳的精准性缺乏，对于个性化的精准效劳供应相对短缺，对消费者的效劳需求难以有效保障。因此，在线学习资源的推荐效劳，应在效劳效能的提高中，不断地保障效劳的精准性，为高效推荐效劳，提供良好的环境条件，提高精准在线推荐效劳质量。三、在线学习资源推荐的策略在线学习资源推荐，对资源的“精准导入、市场细分提供了有效载体，也是强化资源开发应用的重要保障。在笔者看来，在线学习资源推荐的科学实施，关键在于如何立足“细分群体，在多目标的构建中，实现资源精准导入，提高资源推荐的有效性。因此，具体而
9、言，在线学习资源推荐的科学实施，可以从以下几个方面有效开展：（一）细分目标群体，实施多目标化推荐策略在线资源的有效推荐，关键在于如何更好地面向不同消费群体，制定相应的推线策略，以保障在线资源推荐契合消费者的实际需求。因此，实施多目标化推荐策略，旨在针对不同的消费群体，基于其学习所需，形成与之匹配的在线资源推荐策略，让推荐成为促进资源产品与消费者有效互动的重要纽带。首先，在线学习资源要细分资源板块，在于消费群体的对接中，更好地试下资源的有效导入。面向初中学生，在线学习资源的推荐策略，更集中于“高效“轻松学，作为学生课堂学习的有益补充，才能更好地契合消费者的实践需求。在推荐策略中，可以推荐消费者“
10、根底知识大总结“课后拓展练习“知识综合实践等资源内容，让学生能够基于自身的学习情况合理选择，让推荐更加“贴心，提高推荐的有效性;其次，多目标推荐策略的实施，关键在于如何基于目标群体，实现推荐与需求有效融合，才能够更好地让消费者接受推荐，形成正向的行为引导。为此，在目标群体的细分中，要从多目标问题的分析中，将不同消费群体的消费行为、学习需求等要素进行综合研判，进而更好地制定与之相需求的在线学习资源;再次，建立多目标推荐目标体系，提高推荐的有效性。例如，在多维度要素的目标导向下，通过消费者学习资源特征库，实现“学习资源水平适应度最正确“学习资源类型偏好度最大，保障推荐的有效性。（二）实现精准导向，
11、实现资源与消费群体有效匹配精准推荐是在线学习资源推荐的重要策略，能够更好地实现资源与消费群体的全方位匹配，保障推荐的科学有效性。面对不同的消费个体，个性化的推荐方式，就是精准推荐的重要策略，能够基于个体的阅读行为、兴趣爱好、学习成绩情况，实现更加精准的资源推荐，让推荐更好地契合需求。此外，精准推荐的实现，关键在于如何抓住精准“要素，将资源推荐与消费群体的行为特征相结合，并且从消费者的自身实际出发，让消费者的学习能力、时间要求等因素，都成为实现精准推进的决定因子。因此，实现精准导向下的在线资源推荐，就要从不同维度的需求与行为特征中，更好地将资源与消费者进行匹配，保障有所需求的最大程度满足。例如，
12、在个性化消费时代，在线资源精准推荐，可以从个性化维度出发，基于个体的消费行为及需求，制定与之匹配的小测策略，让内容匹配学习需求;让时间等因素匹配学习限制，进而更好地在个性化学习资源的推荐中，获得消费者好感。如基于精准推荐下的个体推荐策略，能够在“定制的模式中，基于消费者的兴趣、喜欢的学习时长、喜欢的媒介类型等内容，制定与之相应的推荐资源，进而在消费特征挖掘中，实现个体推荐下的精准实施。综上所述，在线学习作为现代教育教学的重要方式，是对传统学习方法的补充，能够更好地满足不同群体对“学的需求。在本文探讨中，在线学习资源推荐，应立足“高效“精准原那么，在资源推荐中提高资源与消费者的匹配度，让推荐成为
13、产品走向消费者的“贴心之举。本文研究得出，在线学习资源的推荐，关键在于细分目标群体，在实施多目标化推荐策略中，满足不同消费群体需求;通过实现精准导向，在资源与消费群体有效匹配中，提高推荐的有效性。基金項目：（1）广州市哲学社会科学开展“十三五规划2023年度共建课题（2023GZGJ108）;（2）广东省哲学社会科学“十三五规划2023年度学科共建工程（GD17XJY10）;（3）广东省教育厅2023年重点平台及科研，特色创新类教育科研工程（2023GXJK113）参考文献：1程岩.在线学习中基于群体智能的学习路径推荐方法J系统管理学报，2023，20（2）：232-2372李浩君，张广，王万良，等.基于多维特征差异的个性化学习资源推荐方法J系统工程理论与实践，2023，37（11）：2995-30053汤小月，余伟，李石君.D3 MOPSO：一种基于用户偏好的元搜索排序聚合演化方法J计算机研究与开展，2023，54（8）：1665-16814包昊罡，李艳燕 ，郑娅峰.面向大规模在线学习的社会化推荐模型与方法J现代远程教育研究，2023，12（3）：94-1035刘江.在线学习资源推荐的实施路径研究J系统工程理论与实践，2023，24（11）：138-139
