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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">SDME</journal-id><journal-title-group><journal-title>Scientific Development of Modern Education</journal-title></journal-title-group><issn>2998-9027</issn><eissn>2998-9043</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/SDME.2025270007</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>融合用户画像的在线课程个性化学习路径推荐研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/SDME/2/27/10.61369/SDME.2025270007</url><author>董佳文</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>2</volume><issue>27</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-11-14</published-time></date></history><abstract>在教育教学领域，随着新兴技术的快速发展，在线教育已经逐渐成为了当前教学领域中十分重要的教学模式之一，尤其是在教育数字化转型背景的引导下，在线课程也得到了快速普及和广泛应用。在当前，在线课程虽然得到了快速发展，但是学生在学习过程中也仍然会面临认知过载等问题，很难从大量的课程资源中高效获取符合自身学习需求的内容。因此，在在线课程中融入用户画像分析优化学习路径能够有效解决上述问题，并且能够为学生适应新的教学方式提供有力的支持。本文主要从融合用户画像的在线课程内涵入手，深入分析了融合用户画像的在线课程个性化学习路径发展的重要性，并对融合用户画像的在线课程个性化学习路径优化策略进行了系统探讨。通过构建多层次多角度的用户画像，能够帮助教师有效结合学生的学习偏好、认知水平和学习行为特征精准识别他们的知识盲区，从而有针对性地提升整体的教学质量。</abstract><keywords>用户画像,在线课程,个性化学习,路径</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 杨传斌, 朱文慧, 张震新. 融合用户画像的在线课程个性化学习路径推荐研究[J]. 中国教育技术装备,2025,(20):24-28+33.[2] 肖丽萍, 张慧, 胡翰. 基于用户画像技术的高职院校学生在线学习精准干预研究与实践[J]. 中国教育技术装备,2025,(17):93-95+107.[3] 刘国丹, 梁士民, 管宏宇, 等. 基于知识图谱与在线课程融合的教学模式研究&amp;mdash;&amp;mdash; 以通风空调工程课程为例[J]. 高教学刊,2025,11(23):31-34.[4] 杭莉. 基于知识图谱的个性化学习推荐系统设计与应用[J]. 互联网周刊,2024,(24):39-41.[5] 涂亮. 基于知识追踪的个性化学习技术与应用研究[D]. 北京邮电大学,2024.[6] 刘云鹤, 李志敏, 阮心明. 基于画像技术的在线课程质量评价方法研究[J]. 中国高等医学教育,2023,(02):13-14.[7] 田雪涛. 面向MOOC 的个性化学习路径推荐关键问题研究[D]. 北京交通大学,2022.[8] 刘吴颖. 基于课程画像的在线教育课程推荐方法研究[D]. 哈尔滨工业大学,2021.[9] 赵聪. 在线课程用户行为的画像研究[D]. 北京交通大学,2020.[10] 周怡林. 基于用户画像的个性化在线学习效果评价模型研究[D]. 华中师范大学,2020.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
