基于试题网络的个性化学习推荐系统研究

发布时间：2021-07-31 20:47

　　个性化教育的实施对我国教育改革至关重要。然而目前主流教育模式为大班教学,个性化教育面临难以实现学生个性化学习、自主学习等现实困难。为了解决这些困难,文章在教育数据大量产生的背景下,通过基于人工智能技术的试题表征,得到了试题关联网络。在此基础上,文章进一步设计了试题推荐系统,实现了学生的课下自主学习和个性化学习。最后,文章通过具体实施案例,验证了该系统的有效性。总体来说,文章提出的试题关联网络理念和技术实现策略,为个性化教育的实施提供了一种新的方法。 

【文章来源】：现代教育技术. 2018,28(06)北大核心CSSCI

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

试题关联网络构建技术路线图

Vol.28No.6201813频繁模式挖掘技术，发现学生做完“数列通项公式”的试题之后会紧接着做“等差数列的通项公式”的试题，并且学生在“等差数列的通项公式”试题上的得分率低于“数列通项公式”试题，这样就找到了两道题目之间的难度和序列关系，从而将“等差数列的通项公式”试题定义为“数列通项公式”试题的后继节点。重复以上过程，便可构建出按照知识点划分的、难度可把握的试题关联网络，如图2所示。图1试题关联网络构建技术路线图图2试题关联网络样例2试题推荐系统在试题关联网络的基础上，通过学生历史答题序列来评估学生能力水平，构建试题推荐系统。具体而言，学生回答试题后根据答案的正确与否更新学生对该试题考查知识点的掌握程度，之后推荐系统根据学生知识点的掌握程度向学生推荐难度合适的试题。重复上述过程，最终试题推荐系统自动为学生推荐个性化答题路径，实现学生自主学习和个性化学习，达到个性化教育的目标。基于试题关联网络的个性化学习推荐效果如图3所示，箭头中的“答对”表示学生答对该试题，箭头中的“答错”表示学生答错该试题，箭头“开始答题”和“答题结束”分别表示学生开始和结束做题。从图3可以看到，学生选择从“数列”知识点开始答题，然后试题

Vol.28No.6201814推荐系统给学生推荐“数列通项公式”相关的试题；学生答对后，试题推荐系统继续给学生推荐难度更大的“等比数列通项公式”试题，之后重复此过程，直到学生答错“等比数列和的最值问题”试题，此时试题推荐系统给学生推荐比其简单但知识点相关的“数列通项公式的单调性”试题；再重复此过程，直到学生答题结束。通过这样的做题模式，学生做题变成了一种自主的个性化学习方式，每次答题都能得到及时的调整。当学生做错试题时，可以推荐做简单的试题恢复自信心，并巩固薄弱知识点；当做对试题时，可以了解知识的掌握程度，并继续做更难的试题，直到较好地掌握该知识为止。图3基于试题关联网络的个性化学习推荐效果图试题推荐系统的开发和应用，可以有效破解个性化教育面临的难题，个性化学习成为现实。根据每个学生的答题结果，试题推荐系统可以分析学生能力水平，根据学生的表现给学生自动推荐不同答题路径。学生也可以根据自己的做题情况调整学习计划。试题推荐系统可以自动为学生推荐合适的试题。课下学生只需登陆网上账号，使用试题推荐系统，即可练习符合自身学习水平的试题。学生的学习变得更加自主化，进而达到个性化教育的目标。三试题关联网络推荐系统的验证研究本研究选择在黄冈中学广州学校使用试题关联网络推荐系统，以验证其实际教学效果。1研究对象从2017年9月开始至今，本研究选取黄冈中学广州学校七年级到高三的69个班级的学生作为研究对象，在其数学、物理、化学三门学科的教学过程中使用试题关联网络推荐系统，参与学生共计3773名。2研究过程教学开始前，试题关联网络推荐系统的管理人员向学生和教师详细介绍如何使用试题关联网络推荐系统。随后，在每周讲课结束后，

【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能教育应用的发展趋势与实践案例[J]. 吴晓如,王政.  现代教育技术. 2018(02)
[2]面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术研究[J]. 刘淇,陈恩红,朱天宇,黄振亚,吴润泽,苏喻,胡国平.  模式识别与人工智能. 2018(01)
[3]智能教育应用研究概述[J]. 王亚飞,刘邦奇.  现代教育技术. 2018(01)
[4]基于大数据的牛顿平台自适应学习机制分析——“教育大数据研究与实践专栏”之关键技术篇[J]. 万海鹏,汪丹.  现代教育技术. 2016(05)
[5]个性化教育困境的原因探析——基于个人理论的视角[J]. 刘小兰,杨立国.  衡阳师范学院学报. 2014(05)

硕士论文
[1]中学实施个性化教育问题研究[D]. 柳丽平.山西大学 2013



本文编号：3314160