李嘉, 张朋柱, 李欣苗, Jihie Kim
为促进学生思考并提高响应速度,提出一种从历史研讨记录中挖掘相关信息的在线问答推荐方法。该方法包括建立技术词汇层次树、提取任务词汇、文本段落划分、特征抽取、主题识别过滤和计算文档得分6个步骤。通过设计两个实验来评估所提出的方法:第一个实验比较TF-IDF、TF-IDF+主题过滤以及TF-IDF+LSA+主题过滤三种推荐方法,结果表明使用TF-IDF+主题过滤的算法可以获得最好的推荐效果;第二个实验将系统用于一个学期的在线课程研讨中,现场评估结果表明,文档推荐系统可以促进学生研讨,并且有较高的感知有用性和易用性。本研究表明,中等相关程度的历史研讨记录可以被自动挖掘出来,并且向学生提供这些信息可以促进学生思考和研讨。