前言

学习资源适配

随着知识经济时代的到来，当前的学习模式受到了前所未有的冲击，各种新的学习模式如潮水般涌现。在所有的学习模式中，最具冲击力的是随着网络技术发展而出现的网络化教学，又称在线教学。在线教育环境在近年疫情期间取得了快速发展，为学习者学习和获取知识发挥了重要的作用，直播课教学逐渐成为一种新的教学方式。然而，教育大数据的发展带来了信息冗余、教育资源质量参差不齐的问题。学习者在学习过程中面临信息过载和信息迷航问题。如何满足学习者的个性化需求成为在线教育面临的重要挑战之一。学习者在选择教育资源时，不仅要面对从海量的学习资源中选择合适的教育资源的难题，还要面对优质教育资源的选择和判别的问题，这对当前的学习者来说无疑是很困难的。如何在海量的学习资源中选择适合学习者的优质教育资源是一个亟待解决的问题。个性化的学习资源适配是一种高效、快捷且具有长远发展前景的解决方法，可以根据学习者的偏好特性为其选择合适的优质教育资源。

因材施教

《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》提出：“注重因材施教。关注学生不同特点和个性差异，发展每一个学生的优势潜能。”促进学生的个性化学习既是教学实践的终极目标，又是教育理论研究的内在宗旨之一。学习资源适配服务为学生提供个性化的学习指导和合适的学习资源，满足学生个性化的学习需求。

学习者在学习目标、学习路径、学习方法等方面的不同导致其对教育资源的需求会有所不同，这使作为供给侧的教育资源为学习者提供精准教学服务变得异常复杂，系统必须引导学习者完成个性化学习过程。因此，在教育资源推荐中，如何挖掘学习者的特点，生成合适的学习者个性化学习路径，以及设计个性化的教育资源推荐方法等成为教育资源推荐领域迫切需要解决的难题。

精准服务

随着人工智能的蓬勃发展，知识共享与互联网教学的普及逐渐深入。个性化学习的理念被注入教育系统，如何有效利用技术手段实现精准的个性化学习服务不仅是未来教育的主要方向，还是教育信息化发展的核心目标之一。当前教育领域所产生的海量数据不仅包含了教学者和学习者的数据信息，还容纳了数以万计的学习资源数据。如此大量的资源信息带来了教学过程的资源过载和资源迷航问题。通过针对性地对教育领域的数据进行精确分析，可以帮助教学者实现个性化人才培养，并有效提高学习资源适配在教育领域的应用潜力。教育的本质即服务，根据学习者和教学者的切身需求进行个性化推送能实现资源的有效利用和精准服务。

本书导读

本书主要分为3部分。第1部分讲述了机器学习与学习资源适配的概念和发展背景，以及它在教育领域的发展方向与技术挑战，落实到具体的现实需求以把握全书的脉络和内容。第2部分从多种技术手段分别阐述了学习资源适配与推荐的方法，并详细介绍了本书所提到的5种模型的实现过程和评价体系与标准。第3部分分别从学习资源适配系统的开发与实现，以及该领域的应用前景出发，探讨个性化学习的服务内容、研究方法与应用场景。通过以上3部分的阅读，读者可以全面了解个性化学习与学习资源适配领域的研究发展脉络、核心方法和相关领域的研究状况，为读者今后的学术科研、教学实践，以及对学习资源适配系统的研发提供理论依据和技术支撑。

致谢

在编写过程中，张昭理教授提供了方向上的参考，我们的博士和硕士研究团队对相关资料进行了收集。对此，均表示诚挚的谢意。由于编者水平所限，书中难免还存在一些缺点和错误，期待广大读者对本书中存在的疏漏和不足之处提出批评指正。

刘海

2023年4月