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- 在线学习资源串行化服务课题研究具有很强的时代应用性和需求迫切性，对在线智能教育发展意义重大。在线学习资源串行化服务作为智能学习应用领域优化问题之一，在不同阶段有着不同的研究重点。在“互联网+”教育应用蓬勃发展的背景下，本文试图从在线学习资源串行化服务不同阶段的数学模型研究入手，运用计算智能优化算法进行求解，分析在线学习资源串行化服务问题的特征，通过对计算智能粒子群算法的优化研究，提高在线学习资源推荐和学习路径优化的匹配度，提升在线学习者的学习效率，探索在线学习资源串行化服务机制，构建较为完整的在线学习资源串行化服务理论体系，打破传统在线学习过程中资源固定性限制和学习路径单一化缺陷，强化学习薄弱点，促进“互联网+”教育背景下个性化学习发展，推动技术驱动的在线教育发展，实现精准在线学习。本专着源于技术服务教育理念，探索群体智能技术与在线学习领域交叉应用模式，关注在线学习资源串行化服务机制，理论分析与仿真实验相结合，是目前计算智能与智能学习交叉研究领域较有特色的研究工作。 (1)
- 基本知识 (1)
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