适应性教学系统中个性化教学策略研究

发布时间：2020-10-29 12:12

　　 现有的网络教学系统很少考虑到不同学习者因知识背景、学习目标、兴趣偏好、认知风格等因素的不同而引起的对课程材料的不同需求，更没有考虑到学习者的个人特征会随着学生的学习进展而发生变化，一般是所有的学生面对同一份静态的超媒体文档。 本研究构建了I-Tutor适应性智能教学系统原型。系统能够通过机器学习动态了解学生的学习水平与学习偏好，从而生成个性化的教学策略。系统根据学生的个性化特征，给他们提供适应性的学习材料。适应性的学习材料的生成是根据学生的学习水平和学生的学习偏好。系统中用贝叶斯分类器观察学生的学习行为来得到学生学习偏好。 学生对原型系统使用后的数据表明：学生的学习风格存在明显的差异；相同的教学策略不能支持所有的学生。因为，首先，数据表明学生的学习时间与测试成绩不存在固定的关系。有些学生学习时间越长学习结果越好，而有些学生则正好相反。其次，进行分类时，给所有的学生用同样的贝叶斯分类参数则不能获得好的分类结果。对于一个学生是较适应的教学策略，而对另一个学生则可能不适应。学生的许多与个性特征相关的因素需要在系统的设计与建构过程中综合考虑。这样系统可以根据不同的学生生成个性化的教学策略。
【学位单位】：南京师范大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2006
【中图分类】：G434
【部分图文】：

3系统登陆界面

相关的信息。而且实现起来相对容易。教师在课程材料中可以为一个特定的概念定义许多内容对象。系统可以从这些对象中进行选择。内容对象不需要手工链接到相应的地点。图4一6说明了在主题和概念中的内容对象。图4一6主题和概念中的内容对象4.3.4测试题犷测试题给学生提供了检验他们学习情况的途径，同时也给了卜Tuotr系统准确了解学生知识的机会。一般情况下，测试题是在当一个主题学习完后或学生要求进行测试时给出。I一Tuotr中有两种类型的题型:选择题与填空题。与概念或主题相关的问题都有相应的难度等级。到底给学生什么难度等级的题目，要根据学生具体学习情况，由I一Tuotr给出。在系统中不存储静态的测试卷。只是存有与各主题或概念相关的测试题。系统自动选择问题组成试卷。这个过程将在第第六章个性化教学策略的生成与更新中详细介绍。
【引证文献】

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本文编号：2860883