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考虑学习时效性与遗忘曲线的个性化复习资源推送策略1

考虑学习时效性与遗忘曲线的个性化复习资源推送策略

摘要

本报告系统性地探讨了基于学习时效性与遗忘曲线理论的个性化复习资源推送策

略，旨在通过科学化的方法提升学习效率与知识巩固效果。报告首先分析了当前在线教

育平台在复习资源推送方面存在的普遍问题，包括推送时机不合理、内容匹配度低、缺

乏个性化考量等。随后，报告深入阐述了艾宾浩斯遗忘曲线、间隔重复理论、学习时效

性模型等核心理论基础，并构建了多维度的学习者画像与知识图谱模型。在技术实现

层面，报告提出了基于机器学习与大数据分析的智能推送算法框架，详细说明了数据采

集、特征工程、模型训练与优化等关键环节。实施方案部分设计了从需求分析到系统部

署的全流程方案，包括硬件架构、软件模块、数据安全等具体内容。报告还对该策略的

经济效益、社会效益进行了量化分析，并识别了技术、数据、伦理等方面的潜在风险及

应对措施。最后，报告提出了分阶段实施计划与评价指标体系，为教育机构和技术开发

者提供了可操作的解决方案。本报告的创新点在于将学习时效性与遗忘曲线理论深度

整合到推送算法中，实现了从”经验驱动”到”数据驱动”的复习资源推送模式转变，对提

升在线教育质量具有重要理论与实践意义。

引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的迅猛发展和教育数字化的深入推进，在线学习已成为现代人获取知

识的重要途径。据《中国在线教育行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，2022

年中国在线教育市场规模达到4858亿元，用户规模突破4.5亿人。在这一背景下，如

何通过技术手段提升学习效率成为教育科技领域关注的焦点问题。复习作为学习过程

中的关键环节，其效果直接影响知识的长期保持与应用能力。然而，当前大多数在线教

育平台的复习资源推送仍采用简单的时间触发或统一规则，缺乏对学习者个体差异和

认知规律的深入考量。

从教育心理学视角看，学习是一个复杂的认知过程，受到时间间隔、内容难度、学

习者状态等多重因素影响。德国心理学家艾宾浩斯提出的遗忘曲线揭示了人类记忆保

持随时间推移而衰减的规律，这一发现为科学安排复习提供了理论基础。同时，学习时

效性理论指出，不同知识点的最佳复习时机存在显著差异，需要根据内容特性和学习者

掌握程度进行动态调整。将这些科学理论应用于个性化复习资源推送，有望显著提升学

习效果，减轻认知负荷，实现真正意义上的因材施教。

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1.2国内外研究现状

在国际上，基于遗忘曲线的间隔重复系统(SpacedRepetitionSystem,SRS)已有较

为成熟的应用，如Anki、SuperMemo等软件通过算法计算最佳复习间隔，在语言学习

等领域取得了良好效果。美国麻省理工学院媒体实验室的研究表明，采用个性化间隔重

复策略的学习者，其知识保持率比传统复习方式提高30%以上。然而，这些系统多侧

重于单一知识点的重复练习，缺乏对知识体系关联性和学习时效性的综合考虑。

国内方面，随着”教育信息化2.0行动计划”和”人工智能+教育”战略的推进，各大

教育科技企业纷纷布局智能推荐系统。好未来集团的”AI教师”项目通过分析学习行为

数据实现个性化内容推送，作业帮的”智能复习”功能则基于遗忘曲线调整复习频率。但

总体来看，现有系统仍存在数据维度单一、模型解释性不足、跨场景适应性弱等问题，

特别是在处理复杂知识结构和动态学习需求方面尚有较大提升空间。

1.3研究目标与内容

本报告旨在构建一套考虑学习时效性与遗忘曲线的个性化复习资源推送策略体系，

具体目标包括：第一，建立多维学习者画像模型，准确刻画个体认知特征与学习偏好；

第二，开发基于知识图谱的内容关联分析技术，实现复习资源的智能匹配；第三，设计

融合遗忘曲线与时效性的动态推送算法，优化复习时机与内容组合；第四，构建可扩展

的系统架构，支持大规模用户并发访问；第五，形成科学的评价指标体系，量化评估推

送策略的有效性。

为实现上述目标，报告将围绕以下核心内容展开研究：学习行为数据采集与处理技

术、遗忘曲线个体化建模方法、知识时效性量化评估体系、多目标优化推送算法设计、

系统实现与部署方案等。通过理论创新与技术突破，为在线教育平台提供一套完整、可

操作的解决方案，推动教育个