贝叶斯在互联网教育中个性化学习的应用

发布时间：2021-01-05 00:11

　　“有教无类”和“因材施教”是教育行业长久以来追求的目标,如何能够以更低的成本、将更高质量的教育资源覆盖至更多的群体,针对不同的人群提供更加富有针对性,更贴合实际的个性化教学方案,是教育从业者一直在努力的事业。经过数十年的发展,人们对于互联网教育的期待已经由最开始的教育资源的信息化和资源共享的平权化,发展为对教育资源的优质化和教学效率的智能化。教育从业者及互联网从业者,正在不断研究和时间,互联网技术在解决教育资源共享的同时,进一步提升教育资源的质量和教学的质量,让学员能够获取更好的教学资源,更高效率、更贴近自身情况的进行学习。贝叶斯网络模型是一类可以强有力的用来表达各种不确定性和科学知识的网络模型方法,也正是因为它的这类模型特点使得它成为一个具有代表性的数据挖掘和分析工具。近些年来,随着人工智能热潮来袭,贝叶斯网络成为了诸多学者研究的对象。其中在互联网教学中,由于每位学员的学习情况都大不相同,因此针对每位学员制定相应的学习计划十分困难,但利用贝叶斯网络的特点可以准确的了解每位学员的自身情况,并进行相应的科学分析,再对其进行分类与学习评估,最后根据以上步骤得到的结果进行个性化的学习方法推荐... 

【文章来源】：华侨大学福建省

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

互联网远程教育组织图

第3章基础学习模型分析17般为视频材料，但也可以是ppt、三分屏、pdf等一些文档或混合学习材料。学习模式一般为按固定的顺序进行点击浏览，学习过程中除防假学防替学监督需要操作外，一般无其它交互因素一些因素。用户在学习课件时，计时系统将开始工作。图3.2互联网远程教育课件组织图个性化学习，主要以解决不同用户无法适用同一套学习方案的问题。每位用户在学习方面有各自特点的表现，也有不同于他人的薄弱之处。因此应该采用对症下药的方式，让每位用户在汲取新知识的同时，能够随之攻克自己的知识薄弱点，增强自己对于未知知识学习的兴趣与自信心。目前线下教育制度中，学生大都通过提前分配的固定班级进行学习，统一传授知识的课程体系已经趋于完善，但随着人们的需求变化，传统意义上的课程传授暴露出些许问题，学生们无法灵活的发挥各自的优势，也无法专一去攻克某一个薄弱点。而个性化学习可以针对每一位用户自身的学习优劣势，提出相对应的学习建议与方法。为此我们在原互联网教育模式上增加了交互式能力测验组件，及时了解学习状态，调整学习策略。如图3.3所示，该组件包含三大模块：课前综合测试、学前小测、学后小测。

交互式的互联网远程教育组织图


本文编号：2957623