本技术涉及教学资源推荐技术领域,且公开了基于深度学习的教学资源个性化推荐系统及方法包括学员数据采集模块、学员数据评估模块和医疗教育资源推荐模块,学员数据采集模块包括学员空闲时间采集单元、学员专业数据采集单元、学员考核成绩采集单元和学员倾向数据采集单元。该系统通过采集学员上传的学员的专业名称和上一次考核成绩、学员对每一种教育资源的倾向数据,分别计算得到提升系数和学习策略系数,之后基于提升系数和学习策略系数对每一个学员每一段额定空闲时间进行教育资源的初步筛选,在初步筛选完成后,结合学员对每一种教育资源的倾向数据输出最终推荐结果,从而能够结合用户的当前的学习缺陷个性化推荐医疗教学资源。
背景技术
随着移动互联网的发展,获取信息的渠道和方法多种多样,而且不再受到时间和空间的限制。在面对海量的数据资源,如何高效率地获取需要的信息,甚至是获得比自己主动搜索更为适合的其他信息变得尤为重要。
目前,各种医疗教育APP通常是以单课程和各知识点为主,各自形成自己的知识壁垒,以此来稳固自己的市场地位,而在线教育行业的核心需求在于能够更好地满足用户碎片化学习的需要。现有的大多数平台都只是提供了简略的搜索功能,而无法对用户进行学习资源的推荐,用户一般需要通过搜索引擎的方式去主动搜索想要学习的资源,通常返回的资源类型较多,还需要用户去筛选和分辨,无法满足用户的个性化需求。
实现思路