数据驱动的自适应个性化学习服务系统设计与评估

摘要

在教育数字化转型持续推进的大背景下，在线教育平台用户规模快速扩张，学习者的学习需求、能力水平
与行为偏好呈现出显著的差异化与多元化趋势。传统在线学习所采用的静态推荐系统，普遍存在学习状态适配滞后、
学习者语义需求感知不足、大规模并发场景下系统性能薄弱等问题，难以满足高质量个性化学习服务的现实需求。
本文以全流程学习过程数据为核心驱动，将自然语言语义挖掘、Flink实时计算与自适应推荐算法深度融合，设计并
实现一套面向大规模在线教育的自适应个性化学习服务系统，同时构建包含技术性能与用户体验的综合评估体系。
通过真实在线课程环境下的对照实验与规模化用户试用验证，结果显示本文系统在推荐精准度、响应时效、服务扩
展性与用户综合满意度等方面均显著优于传统静态推荐方案，能够有效解决当前在线教育个性化服务的核心痛点，
可为大规模在线教育平台的个性化服务升级与教育数字化转型落地提供较为完善的理论支撑与可直接复用的工程实
践方案。