基于多模态数据与用户画像的个性化学习资源推荐模型研究
作 者：
周佳宁
摘 要：
教育信息化正在深度融合，推动构建以学习者为核心的量身定制教育生态成了主要目标。鉴于传统在线学习平台资源同质、服务滞后等问题，本研究着手设计基于多模态数据和用户画像精准推荐学习资源的个性化模型，先是搭建了涵盖学习行为、校园活动和学习场景的多源多模态数据采集体系，随后用数据融合和特征工程，从海量原始数据中提炼出能够刻画学习者状态的核心特征。同时搭建了动态用户画像指标体系，将学习行为、认知状态、兴趣偏好和场景稳定性四个维度都纳入考量，采用实时与批量更新相结合的策略，保证用户画像快速精准映射学习者的最新状态。以此为教育资源的精准投放、实时更新和智能化管理提供了全新路径，也为智慧教育的数字化转型呈现了可行的技术蓝图。
来 源：
《信息产业报道》 2026-03