Este artículo presenta un algoritmo de recuperación de datos para la enseñanza del microaprendizaje del inglés basado en la clasificación de la información de redes inalámbricas. Hay dos tipos principales de información extraída de la información de redes sociales: la relación de confianza y la relación de similitud. Para poder aprovechar al máximo estos dos tipos de información, se dividen en dos partes, respectivamente, a saber, relaciones de confianza explícitas e implícitas y relaciones de similitud globales y locales. A continuación, este artículo propone un ajuste adaptativo de las ponderaciones, que puede modelar mejor la tendencia de selección del usuario. Por último, se realizan experimentos adecuados con dos conjuntos de datos experimentales, y el modelo de recuperación muestra los mejores resultados, lo que demuestra que el impacto de la escasez de datos en el rendimiento de la recuperación puede mitigarse mediante el uso de información de redes sociales. Se describe el enfoque general de la producción de un microcurso de inglés universitario en términos de principios de diseño, análisis de la enseñanza, diseño de la sesión de enseñanza, diseño del guión y procesamiento de la grabación, y se lleva a cabo el estudio de algoritmos de recuperación de datos para el microcurso de inglés universitario basado en la clasificación de información de redes sociales en tres etapas: antes, durante y después de la clase. Se comprueba en la práctica que la aplicación de la clasificación de la información de redes sociales al microaprendizaje de inglés universitario ayuda a mejorar el interés por el aprendizaje, la eficacia del aprendizaje, la capacidad de aprendizaje independiente y la capacidad de indagación del pensamiento, y proporciona ciertas sugerencias didácticas para el microaprendizaje de inglés universitario basadas en la retroalimentación práctica.
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