一种面向继续教育学员学习习惯智能分析的课程推送方法

本发明公开了一种面向继续教育学员学习习惯智能分析的课程推送方法，涉及教育技术领域，该方法包括以下组成部分：S1、学习习惯数据采集、S2、数据预处理、S3、学习习惯分析模型构建和S4、课程分类与标注以及S5、VR/AR课程适配和S6、课程推送、S7、反馈与优化；本发明通过多渠道实时收集继续教育学员的学习行为数据，并进行深度预处理和智能分析，构建了精准的学习习惯分析模型，该模型能够综合考虑学员的学习风格、学习进度和知识掌握程度，结合课程的分类与详细标注信息，以及VR/AR课程的适配性评估，为学员提供个性化的课程推荐，这种高度个性化的推荐方式不仅满足了学员的多样化学习需求，还显著提高了课程推荐的准确性。