智慧学习环境中自适应学习系统动力机制研究

发布时间：2024-04-14 21:39

　　智慧学习环境下的教学更加关注学习者的个性化诉求,自适应学习系统能够为实现个性化学习提供技术支持。文章针对传统层状自适应学习系统模型未阐明学习系统内部运行机制的不足,基于自适应逆控制理论研制了一种自适应学习系统动力模型。学习者的学习目标选择促使学习系统开始运行,学习者的初始学习目标与其后的学习成效之间的差值是维系学习系统继续运行的内在动力。学习系统在领域模型、学习者模型、认知诊断和自适应模型四者的协同作用下向学习者不断推送适切的学习资源,旨在消除学习目标与当前学习成效之间的差值,从而使系统重新归于稳定。文章从系统动力机制视角,设计了自适应学习系统包含的领域模型、学习者模型、自适应模型和认知诊断模型。研究将为自适应学习系统的设计与实现提供理论借鉴。

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

图1自适应逆控制模型

自适应控制是指自适应系统在系统的输出与预定的系统目标相比较后，系统适应性地调整内部参数使得系统的输出能够接近预定的目标[29]。美国斯坦福大学教授伯纳德·威德罗（BernardWidrow）提出自适应逆控制（AdaptiveInverseControl）概念[30]。如图1....

图2自适应学习系统动力模型

图2上部描绘了ALSDM的运行原理，可以发现学习者的学习目标选择行为促使系统开始运行，学习目标的要求与学习者当前学习效果之间的差值为系统的持续运行提供源动力。图2下部为ALSDM的三大功能模块（领域模型、学习者模型和自适应模型），此外，ALSDM还引入了新一代教育测量理论，即认知....

图3动力、学习目标和学习效果关系图

学习目标与学习效果之间的差值为自适应学习系统提供动力（如图3所示）。自适应学习系统在此动力驱动下向使得学习目标与学习效果偏差为零的方向运动，最终使得动力逐渐消退，达到偏差为零的稳定状态。因此，自适应学习系统动力机制可以分为动力生成和动力消退两个部分。（1）动力生成包含两个阶段：第....

图4领域知识模型

元数据层表示学习目标和知识点在领域中的位置信息，如所属课程、章节信息。知识层主要由学习目标和知识点构成，是领域模型的核心部分。知识点是最小的知识微粒，具有原子属性，不可再分。知识点之间存在各种关系，如前驱后继关系和平行关系等。学科领域专家通过对课程内容的分析，将相关性较高的知识点....

本文编号：3955264