基于个性化推荐的自适应学习平台研究与应用 ——以高中物理为例

发布时间：2021-02-19 04:07

　　在飞速发展的信息时代,随着网络学习的的普及,大量的学习平台和大量的学习资源数量迅速膨胀,使得学生在进行网络学习时面临“数据爆炸”和“数据过载”的情况,无法寻找到适合自己的学习资源。因此本文通过构建自适应学习平台,采用个性化推荐技术来缓解当前所面临的的问题,个性化推荐的本质就是根据学生的需求和兴趣为用户推荐资源。目前,个性化推荐技术已经被应用到购物、新闻等各个领域,并且都取得了不错的成效。但是在教育领域,具体的应用层面仍需有待研究。自适应学习,是一种以计算机为互助教学设备,根据每个学生独特的教学需求来安排教学材料的教育方式。计算机人工智能技术的发展让自适应学习更加智能化,从1995年诞生起,其研究的领域就已经与教育有关联,其产品通常称作智能指导系统ITS或者计算机辅助教育ICAI。它可以根据学生的不同特点选择最适当的教学内容与教学方法,提高教学效果。由此可见,尝试将个性化推荐技术应用到教育领域是非常值得研究。本研究以高中物理为背景研究个性化推荐技术的应用,构建自适应的学习平台。众所周知,高中物理在理科中是一门难度较大的学科,也是一门非常重要的学科。传统的学习方式是课上聆听老师的讲解,课下... 

【文章来源】：河北师范大学河北省

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

平台首页5.3.2前测页面

图 5.2 平台首页5.3.2 前测页面学生进入系统后可选择进行学力测试，由于学生之间存在个体差异性，学生选择测试习题的难度等级进行学力测试，点击“进入答题”，即可进入答题界面，每次答卷都是系统根据一定的规则随机抽题，前测界面如图 5.3 所示。

图 5.4 成绩查询页面5.3.3 推荐页面推荐页面根据前测的结果分析，自动为学生产生个性化的、不同难度等级的学习资源推荐。点击“AI 推荐”，系统通过大数据匹配到其他相似的邻居用户集，并通过邻居用户集数据信息检索，筛选出适合该目标学生的学习资源，为学生提供个性化推荐，这里的学习资源主要是试题形式呈现给学生。学生可根据自己测量的结果选择不同难度等级的学习资源进行学习。推荐如图 5.5 所示：图 5.5 个性化推荐界面


本文编号：3040575