为一个新的在线教育平台开发课程推荐算法。
一份关于学生偏好和上课历史记录的学习数据。
为了为新的在线教育平台开发课程推荐算法，您可以使用以下步骤：

1. 数据清洗和预处理：对学习数据进行清理和预处理，以确保数据的正确性和一致性。

2. 特征选择与提取：从学习数据中选择和提取相关的特征，如学生的年龄、性别、教育水平、课程类型等，作为算法的输入。

3. 算法选择和实现：根据数据特征和问题需求，选择合适的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐等，并实现相应算法。

4. 在线评估算法性能：通过在线评估，检测算法的推荐效果以及实时性能、用户体验等指标。反馈结果，改进算法。

5. 模型发布和更新：将经过测试和验证的算法部署到生产环境，并定期收集学习数据用于模型训练和更新，提高推荐效果。

总之，对于这个问题，你需要清洗和预处理数据，选择和实现合适的推荐算法，进行在线评估和模型的发布和维护。