人工智能在开放教育资源推荐中的个性化应用

作　　者： 聂凌云

摘　　要： 开放教育资源（Open Educational Resources, OER）的个性化推荐成为当前教育技术研究的热点之一。目前，基于人工智能的推荐系统基于学习者的学习行为、兴趣偏好、知识水平等多维数据，运用机器学习、深度学习等技术，实现精准的个性化资源推送。现有系统在可解释性方面表现不佳，推荐结果难以理解，且存在数据隐私与安全问题。人工智能赋能的开放教育资源个性化推荐对于提升学习效率、激发学习兴趣具有重要意义，能够满足学习者的个性化学习需求，推动教育的深度变革。文章旨在深入探讨人工智能在开放教育资源个性化推荐中的应用现状、存在的问题，并提出相应的优化策略，以促进该领域的健康发展，为教育工作者和学习者提供有价值的参考，推动个性化学习的普及与深化。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-09