Smap:可自适应Felder-Silverman学习风格模型的动态学习路径推荐工具

发布时间：2018-01-15 20:33

  本文关键词：Smap:可自适应Felder-Silverman学习风格模型的动态学习路径推荐工具　出处：《中国远程教育》2013年05期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为了解决伴随远程学习而产生的"学习偏离"和"认知过负"问题,基于学习风格偏向性的个性化学习路径推荐是一个解决方案。但现有智能学习系统,因其底层缺乏可自组织的资源组织结构,导致学习对象无法动态选择。为了解决这一问题,本文提出基于3向可演化的语义链网络(SLN)资源组织结构,并在此基础上开发了原型系统Smap。具有不同学习风格偏向性的学习者,可以根据SLN中的语义关系获得符合其学习风格的学习路径引导。
[Abstract]:In order to solve the problem of "learning deviation" and "cognitive over-negative" caused by distance learning, personalized learning path recommendation based on learning style bias is a solution, but the existing intelligent learning system. Because of the lack of self-organizing resource organization structure in the bottom layer, learning objects can not be dynamically selected. In order to solve this problem, this paper proposes a 3-dimensional evolvable semantic chain network (SLN) resource organization structure. On this basis, the prototype system Smap.Learners with different learning style bias can be guided according to the semantic relationship in SLN.
【作者单位】： 西南大学计算机与信息科学学院;重庆邮电大学计算机科学与技术学院;四川师范大学计算机科学学院;
【基金】：四川省教育厅项目“基于涌现学习特征的智能学习网络研究”资助,项目编号“10ZA009”
【分类号】：G40-057
【正文快照】： 一、前言1.研究背景1999年,Russell利用统计学手段对各种远程教育模式和传统授课模式进行了采样分析,认为远程教育与传统教育模式在教学效果上没有显著区别。这一“无显著效应现象(the no significant differencephenomenon)”[1]使得网络教育系统在教学活动中被广泛使用成为

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本文编号：1429964