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摘要：在快速的技术发展和进步时代，常规学习管理系统（LMS）经常难以满足学习者不断变化的需求。AI和机器学习的新兴技术和BigData能够提供各种分析，包括描述性，诊断，预测性和规范性分析，以及建议的系统和适应性学习技术。这些分析对于理解，解释，预测，决策和构建推荐系统很有用。通过利用机器学习技术，可以解决传统学习管理系统（LMS）平台的缺点。通过合并规范性分析，学习管理系统（LMS）可以通过建议学生的建议来量身定制，并通过促进基于历史数据模式的积极主动干预措施来量身定制。规范性分析不仅使教师能够获得资源优化和教学策略的见解，而且还促进了一个自适应的教育生态系统，该系统随着学习者和教育者的各种需求而发展。本文提供了有关学习管理系统（LMS）的最新发展以及ML技术在提供学习分析的作用，旨在彻底改变学习经验。
关于学生学习分析和机器角色的审查
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