泛在学习中学习资源自适应环境系统设计
发布时间:2017-09-02 03:16
本文关键词:泛在学习中学习资源自适应环境系统设计
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【摘要】:随着信息技术的发展,教育中利用不同媒体以及与传统课堂不同形式的教育越来越被大家接受。因为不同于传统课堂的要求,非正式学习对于学习者的要求要低很多,学习的限制比较少,所以对于非正式学习的研究也越来越受到专家学者们的重视。非正式学习开始于网络学习,慢慢的发展为移动学习现在已经扩展到泛在学习。 泛在学习意味着任何人,在任何地方,任何时间都可能获得自己所学要的学习信息和学习支持,从而轻松愉悦地完成学习任务。在普适计算环境中,人们可以无障碍地享用任何计算能力和信息资源。在教育领域中具体的表现就是通过移动平台终端获取学习资源。但是根据泛在学习的特点我们可以看到这种资源的获取存在一个很大的缺陷:学习者在获取资源的时候会有大量的噪音返回,影响了学习者的学习。 本研究是在参考了众多的移动学习和泛在学习的研究之后,充分考虑泛在学习的影响因素,特别是学习者风格和学习环境的影响,提出了一种资源自适应的模式。在泛在学习条件下,学习者与泛在学习平台之间的配合是非常重要的,学习者越熟悉平台那么学习效果就越好。因此如果泛在学习平台在推荐学习资源时能够进行智能化的推荐,那么学习者的学习效果必然会提高很多。 本研究主要内容包括:在理论上,阐述泛在学习支持理论的一个发展过程,从这个过程中探讨泛在学习的发展趋势和要求。分析完泛在学习支持理论之后,再从自适应的角度,阐述自适应的原理以及自适应引入泛在学习中的优势。通过对现有泛在学习平台的研究和分析再结合学习者对泛在学习平台的期望,总结出现有泛在学习平台的优缺点,根据这些平台的优缺点,研究者设计了一个泛在学习资源自适应系统。 泛在学习资源应用中的自适应系统分为个人学习体系和小组学习体系,并且结合了当下比较热门的技术。在个人学习部分,采用的是学习资源自适应的模式进行学习,系统会根据学习者的学习风格和学习环境,推荐最合适的学习资源内容和形式。在个人学习的部分还加入了语义知识搜索系统,这个系统可以识别自然语言,更加高效的返回搜索结果。在小组学习部分采取的是主题图式资源共建学习模式,小组学习成果经过审查可以成为个人学习中的学习资源。
【关键词】:泛在学习 学习资源 学习管理 自适应学习系统
【学位授予单位】:华中师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:G434
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 1 绪论10-16
- 1.1 选题背景10-13
- 1.1.1 目前研究10-12
- 1.1.2 问题与不足12-13
- 1.2 研究内容、目的与意义13-14
- 1.2.1 研究内容13
- 1.2.2 研究目的13
- 1.2.3 研究意义13-14
- 1.3 创新之处14-16
- 2 相关研究基础16-22
- 2.1 泛在学习16-19
- 2.1.1 泛在学习的相关概念16
- 2.1.2 泛在学习的定义和内涵16-17
- 2.1.3 泛在学习的特点17-19
- 2.2 本研究中相关技术基础19-22
- 2.2.1 XML和RDF19-20
- 2.2.2 主题图20-21
- 2.2.3 语义网21-22
- 3 泛在学习中的学习资源自适应环境模型设计22-33
- 3.1 泛在学习模型分析22-25
- 3.1.1 内容个性化推荐模型22-23
- 3.1.2 基于情景感知的学习资源检索模型23-25
- 3.2 自适应学习系统参考模型分析25-26
- 3.3 泛在学习资源自适应环境模型设计26-33
- 3.3.1 资源部分设计26-27
- 3.3.2 自适应部分设计27-28
- 3.3.3 规则模块设计28-29
- 3.3.4 教学者模型设计29-31
- 3.3.5 学习者模型设计31-33
- 4 泛在学习中的学习资源自适应环境系统设计33-53
- 4.1 资源自适应环境系统整体设计33-37
- 4.1.1 资源自适应环境系统流程设计33-34
- 4.1.2 资源自适应环境系统功能设计34-37
- 4.2 资源自适应环境系统个人学习部分设计37-46
- 4.2.1 个人学习部分流程设计37-39
- 4.2.2 个人学习部分学习活动设计39-44
- 4.2.3 个人学习部分学习活动设计案例44-46
- 4.3 资源自适应环境系统小组学习部分设计46-53
- 4.3.1 小组学习部分流程设计46-48
- 4.3.2 小组学习部分学习活动设计48-49
- 4.3.3 主题图示资源协作建设活动实例49-53
- 5 相关开发技术与应用53-56
- 5.1 自适应算法53-54
- 5.2 基于学习路径的资源推荐算法54-56
- 6 总结与展望56-59
- 6.1 研究工作总结56-57
- 6.2 研究展望57-59
- 参考文献59-62
- 攻读硕士学位期间发表的学术论文、科研成果等62-63
- 致谢63
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 何耀华,夏志忠;BP网络的快速自适应学习算法[J];系统工程理论与实践;2000年01期
,本文编号:776054
本文链接:https://www.wllwen.com/jiaoyulunwen/jiaoyugaigechuangxinlunwen/776054.html
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