基于大数据分析的远程学习者建模与个性化学习应用

发布时间：2018-11-05 17:14

【摘要】：E-learning已发展到大数据时代。远程学习者模型构建是学习大数据分析和个性化教学的核心。本研究首先对国内外的学习者建模理论进行分析,国外比较著名的覆盖模型、铅板模型、贝叶斯模型等学习者模型理论比较注重运用计算算法和人工智能技术获取学习者学习特征,而国内远程学习者建模注重从学习者特征要素的分析出发,由于视角不同,建模方法多种多样。本研究着眼于远程学习行为的大数据分析及个性化教学需要,从个人信息、学习风格、学习兴趣和知识模型四方面构建远程学习者模型,并围绕该模型从个性化资源推送、个性化学习路径和远程督导服务等方面提出相应的个性化教学应用思路。
[Abstract]:E-learning has developed to big data's time. The construction of distance learner model is the core of big data's analysis and individualized teaching. This study first analyzes the theories of learner modeling both at home and abroad, including the famous overlay model, lead model, and so on. Bayesian model and other learner model theories pay more attention to using computational algorithm and artificial intelligence technology to acquire learners' learning characteristics, while domestic distance learners' modeling focuses on the analysis of learner feature elements, because of different perspectives. There are many modeling methods. This study focuses on the analysis of distance learning behavior by big data and the needs of individualized teaching. It constructs a distance learning model from four aspects: personal information, learning style, learning interest and knowledge model, and pushes the model from personalized resources around this model. The individualized learning path and the distance supervision service are put forward.
【作者单位】：中国人民大学继续教育学院;中国人民大学继续教育学院网教部;
【基金】：北京市教育科学规划课题2015年度一般课题“面向在职成人的移动微型学习应用与评价”(项目编号:3019-0005)系列研究成果之一
【分类号】：G434

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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