基于Vanilla算法的计算机类课程数字化资源推荐系统设计

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引言

在计算机教育数字化转型进程中，海量教学资源与个性化学习需求之间的结构性矛盾日益凸显，传统推荐系统因算法机制局限难以应对计算机类课程特有的知识关联复杂性与技能递进动态性。当前教育推荐技术主要沿用通用领域的协同过滤或内容推荐方法，未能充分考虑编程知识的层级化特征、实验资源操作依赖关系及学习路径的动态演变规律，造成冷启动效应明显、知识要素耦合失配、推荐结果滞后学习者能力进化等问题[]。（剩余4401字）

试读结束

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