本書(shū)主要介紹如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能新技術(shù)來(lái)構(gòu)建個(gè)性化線(xiàn)上教學(xué)系統(tǒng)。首先梳理國(guó)內(nèi)外個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的發(fā)展脈絡(luò)和研究現(xiàn)狀，介紹國(guó)際國(guó)內(nèi)通行的教育信息化標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范。然后以建構(gòu)學(xué)習(xí)主義為理論基石，運(yùn)用人工智能和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以多重屬性特征為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了知識(shí)圖譜模式層，結(jié)合TextRank算法對(duì)爬蟲(chóng)獲取到的文本資源構(gòu)建知識(shí)圖譜，提取知識(shí)點(diǎn)屬性與關(guān)系，應(yīng)用拓?fù)渑判蛩惴�，設(shè)計(jì)了通用學(xué)習(xí)路徑自動(dòng)生成方法。最后，進(jìn)一步分析基于最近發(fā)展區(qū)理論的學(xué)習(xí)路徑構(gòu)建，并分析各種相關(guān)學(xué)習(xí)資源的學(xué)習(xí)難度，為學(xué)習(xí)者精準(zhǔn)推送符合其學(xué)習(xí)特征的學(xué)習(xí)建議和多媒體學(xué)習(xí)資源，并且針對(duì)當(dāng)前個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)存在的不足，提出相應(yīng)的改進(jìn)策略。