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Enhancing learning through an adaptive web-based educational search framework integrating natural language processing and machine learning techniques
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AI
DOI：10.1007/s10791-025-09732-w.png)
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摘要
En 中文
数字学习平台目前正迅速扩张，同时面临着向学生高效传递和检索个人资源的关键问题。通用搜索引擎被证明不适合学术用途，因为它们无法匹配必要的情境感知能力和个人学习档案。与此同时，现有框架在结合教育原则与现代搜索方法方面表现出弱点。一个创新的基于Web的教育搜索框架已被开发出来，旨在利用人工智能（AI）与自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术来增强搜索相关性，并改善用户参与度以及内容可信度。该框架包含三个主要组件：查询处理模块、个性化引擎和内容验证防御机制。本研究评估了超过10,000个教育资源，并结合了500名测试者的反馈。一项评估结果显示，该框架的精确率达到92%，召回率操作达到88%，从而产生了一个90%的F1分数测量值，超过了基准教育搜索方法。推荐预测可靠性的评估通过0.35的绝对平均误差（MAE）和0.45的均方根误差（RMSE）得以体现，代表了其准确度水平。根据参与度指标，用户满意度评分为5分中的4.7分，用户在系统中的平均会话时长为15.2分钟。开发的框架提出了一种灵活的方法，通过解决现有系统问题，提供定制化且高效数字学习改进。研究工作将扩展到研究多语言资源集成和更广泛的扩展性，同时整合新兴技术以优化自适应教育搜索功能。
Keyword:
Educational search framework
Personalized learning
Natural language processing (NLP)
Machine learning (ML)
Collaborative filtering
Content validation
User engagement
Recommendation system
Multimodal search
Digital learning
期刊
D
IF:
0
论文数:
430
被引数:
8
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