基于贝叶斯网络的微学习单元关联规则发现研究

发布时间：2020-07-21 14:03

【摘要】：近年来,移动互联网和通讯设备的普及,将微学习带入一个新的发展阶段。对于微学习的研究,在理论研究不断深化的同时,逐步向深层次的应用方面扩展。其中,针对微学习中学习内容的研究也是其中的一大热点。微学习中的学习内容因其特殊的优势而扩展了学习者的学习环境和学习条件。多而精简的学习内容更为学习者的学习提供了便利,即可做到随时随地的学习。但因其精简的学习内容和灵活多变的组织方式,导致学习者在学习内容时将会在选择上花费大量的时间,又由于学习者的自身认知水平和学习习惯的差异,导致选择学习的学习内容不同。学习是一个循序渐进的过程,是从简单到复杂,从容易到困难的逐步提升的过程。因此,学习内容之间存在承前启后的前后关联关系,有必要建议学习者注意学习的先后顺序。学习者学习进度的不同,知识点掌握情况的不同,以及认知水平的差异都将导致学习者对重难点知识把握程度的不同。而且学习者自身的学习习惯也与学习路径的形成有关。为此,我们提出基于挖掘学习者数据集中学习内容间的关联关系的基础上,以此形成针对学习者的由学习内容组成的个性化学习路径。经典的关联规则算法根据支持度和置信度两种测量指标可以从微学习记录数据中发现微学习内容之间可能存在的关联关系。但是却无法挖掘学习内容间的前后关联关系。鉴于此,我们试图寻找一种方法或者技术来挖掘学习内容间的关联关系,从而为学习者提供个性化的微学习内容路径序列。本文在充分研究微学习相关理论的基础上,结合学习内容和学习者的特征,提出一种基于贝叶斯网络的关联规则算法,以此来挖掘微学习内容间的联系。本文的主要工作如下:1、本文中微学习的学习内容主要针对学习行为和微学习单元两种形式来研究,并分析了学习行为和微学习单元的特点。2、根据学习内容实际数据集的需求,本文提出了学习周期的概念,将学习者的学习记录数据集按照学习周期划分为不同周期的数据集。3、在学习周期的基础上,提出一种基于贝叶斯网络的关联规则算法发现学习内容间的前后关联关系,以此建立个性化的学习路径并推荐给学习者。基于本文的研究,最终达到帮助学习者有效地完成对学习内容的取舍,提高学习者的学习效果和学习效率的目的。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;G434

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本文编号：2764515