E-Learning中学习者建模研究

发布时间：2017-05-29 11:08

  本文关键词：E-Learning中学习者建模研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 个性化教学是网络教学发展的必然趋势。在个性化教学系统中，学习者模型能为系统提供与学习相关的重要的学习者信息。建立可共享、动态的学习者模型不仅可以增强系统间的互操作性，提高数据共享性，减少重复工作，还可以了解学生兴趣爱好的新近动态，学习的进度，为个性化教学提供重要依据。 本文以网络教育技术标准、网络学习者特征和Web数据挖掘为基础，，研究网络学习中学习者建模问题，主要研究内容包括： (1)设计学习者模型。针对当前网络学习个性化的需求，将个性化服务的理念应用到网络学习中。在分析国内外远程教育技术标准和结合人们对网络学习行为特征分析的基础上，参照CELTS和学习风格定义网络学习中学习者信息的概念模型。 (2)领域知识建模。通过划分知识点，建立知识树来描述知识点以及知识点间的偏序关系，并通过学生学习、参与讨论、练习和测试等情况综合评价学生的学习进度。 (3)非领域知识建模。非领域知识建模是提取与网络学习紧密相关的学习者特征的过程。文章在研究Web数据挖掘的基础上，定义了事务库和Web访问频繁项集等概念，并通过用户兴趣特征采集和数据挖掘中关联规则算法获取学习者的个性特征，解决网络学习中学习者个性特征的自动获取和动态变化问题。 (4)学习者模型的描述和输出。用可扩展标记语言XML和关系型数据库来描述和存储学习者模型。 研究表明，本文提出的学习者模型从领域知识和非领域知识两个方面对学习者进行描述和评价，是比较完整的模型。学习者模型能动态跟踪学习者的学习进度、兴趣爱好的变化，可以在学生信息管理系统、网络教学系统等多种场合重复使用。
【关键词】：网络学习 学习者模型 个性化教学 Web数据挖掘 关联规则
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 常见的学习者模型9-10
• 1.2.2 学习者建模存在问题10-11
• 1.3 论文的研究意义11-12
• 1.4 论文的研究内容与组织12-14
• 第二章 学习者建模的相关理论和技术14-24
• 2.1 远程教育技术标准现状研究14-15
• 2.2 学习者相关标准15-18
• 2.2.1 IEEE P1484标准中PAPI信息16
• 2.2.2 IMS学习者信息包16
• 2.2.3 CELTS-11学习者模型规范16-18
• 2.3 Web数据挖掘18-24
• 2.3.1 Web数据挖掘概述18-19
• 2.3.2 关联规则算法19-24
• 第三章 网络教学环境下学习者模型设计24-34
• 3.1 网络学习者特征分析现状24-25
• 3.2 学习者模型设计的原则与方法25-26
• 3.2.1 学习者模型设计的原则25-26
• 3.2.2 学习者模型设计的方法26
• 3.3 学习者模型设计26-34
• 3.3.1 学习者模型设计概述26-27
• 3.3.2 领域知识模型设计27-31
• 3.3.3 非领域知识模型设计31-34
• 第四章 学习者建模过程34-50
• 4.1 学习者建模流程34-35
• 4.2 信息获取35-36
• 4.2.1 学习者提供基本信息35
• 4.2.2 系统记录用户的访问特征35-36
• 4.3 领域知识处理36-37
• 4.4 非领域知识处理37-46
• 4.4.1 实验环境37
• 4.4.2 W3C日志文件分析37-39
• 4.4.3 数据预处理39-41
• 4.4.4 模块统计41-42
• 4.4.5 模式发现42-45
• 4.4.6 模式分析45-46
• 4.5 学习者模型输出46-50
• 4.5.1 学习者模型输出46-48
• 4.5.2 学习者模型评价48-50
• 第五章 总结与展望50-52
• 参考文献52-55
• 附录55-58
• 攻读硕士期间公开发表的论文和参加的科研项目58-59
• 致谢59

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 田文诗;基于学习者行为的序列模式挖掘算法研究与实现[D];吉林大学;2011年

2 匡哲君;基于FP点击流跟踪的汉语学习者个性化分组算法[D];吉林大学;2011年

3 王怡涵;能力导向终身学习个性化推荐系统学习者模型构建[D];东北师范大学;2011年

4 贾冰;自适应学习系统中学习者模型的表示及特征值获取方法研究[D];东北师范大学;2010年

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本文编号：404757