基于MDAFA算法的个性化移动学习路径生成机制研究

发布时间：2017-04-19 15:05

  本文关键词：基于MDAFA算法的个性化移动学习路径生成机制研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：作为当前教育领域的研究热点,移动学习颠覆了传统的教育与学习方式,同时,个性化的移动学习也逐渐引起国内外学者的关注。但是对移动学习环境下个性化学习资源的推荐与学习路径的生成仍然缺乏有效的机制,即个性化过程中对学习者的特征关注较多,而缺乏对学习资源的评价属性的设置与量化。在此背景下,本文将移动学习资源的推荐与选取视为多属性决策的过程,为移动学习资源的评价机制的研究提供了新的方向,并将FA算法应用于移动学习路径的生成,提出了基于MDAFA算法的个性化移动学习路径生成机制。文章对移动学习者群体进行了差异化的移动学习特征分析,阐述了职业教育背景下的学习者利用移动学习平台进行学习的困境,指出针对职业院校的学生进行移动学习资源与移动学习路径推荐的必要性,并在此基础上提出了面向职业教育背景下的学习者的移动学习路径生成机制。同时,依据能力本位理论,针对职业院校的学生选取了移动学习资源的评价参数,结合学习者特征,将移动学习资源的推荐与路径的生成视为考虑不同决策者决策偏好的多属性决策过程,引入正态模糊集用于决策属性数据的表达,并在此基础上对萤火虫算法进行改进,实现个性化的移动学习路径生成。本文的创新点主要包括:(1)引入决策属性对移动学习资源进行评价,并确定了适用于个性化学习路径生成的移动学习资源决策属性;(2)基于决策属性对萤火虫算法进行了改进,并应用于移动学习资源的推荐与移动学习路径的生成。
【关键词】：移动学习 萤火虫算法 学习路径 决策属性 正态模糊
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G434;G712
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-20
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究问题的提出10-12
• 1.3 研究问题现状分析12-15
• 1.3.1 移动学习发展现状12-13
• 1.3.2 移动学习环境下个性化学习研究现状13-14
• 1.3.3 职业教育背景下移动学习发展现状14-15
• 1.4 研究内容15-16
• 1.5 概念的界定16-17
• 1.6 研究方案17-18
• 1.6.1 研究方法17
• 1.6.2 研究过程17-18
• 1.7 论文结构18-19
• 1.8 本章小结19-20
• 2 国内外相关研究综述20-29
• 2.1 个性化学习研究综述20-22
• 2.2 学习路径研究概述22-25
• 2.3 萤火虫算法研究概述25-27
• 2.4 国内外相关研究总结与启示27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 3 移动学习环境下萤火虫算法的改进29-37
• 3.1 萤火虫算法介绍29-31
• 3.1.1 相关术语介绍29-30
• 3.1.2 萤火虫算法基本结构30-31
• 3.2 移动学习环境下的多属性决策特性分析31-34
• 3.3 基于多决策属性改进的萤火虫算法34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 4 个性化移动学习资源推荐与路径生成37-44
• 4.1 基于正态模糊集的资源决策属性表示37-38
• 4.2 个性化移动学习资源推荐与路径生成问题描述38-41
• 4.2.1 学习资源推荐过程分析39-40
• 4.2.2 学习路径生成过程分析40-41
• 4.3 基于MDAFA的个性化移动学习路径生成机制41-43
• 4.4 本章小结43-44
• 5 仿真实验及有效性验证44-50
• 5.1 算法收敛性测试44
• 5.2 算法输入数据仿真44-45
• 5.3 基于多决策属性的移动学习路径仿真45-48
• 5.4 学习路径有效性验证48-49
• 5.5 本章小结49-50
• 6 总结与展望50-54
• 6.1 研究结论50-51
• 6.2 研究创新点与难点51-52
• 6.2.1 研究创新点51-52
• 6.2.2 研究难点52
• 6.3 研究展望52
• 6.4 结束语52-54
• 参考文献54-60
• 致谢60-61
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果61

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