移动情景学习下的专家调度策略研究

发布时间：2017-10-11 20:12

  本文关键词：移动情景学习下的专家调度策略研究

  更多相关文章： 移动学习 调度策略 服务质量 学习者偏好

【摘要】：随着智能移动手机、移动网络通信技术和互联网宽带带宽的不断进步与发展,人们的学习方式和学习习惯也在改变。人们不仅可以通过课堂学习,还可以通过网络使用计算机学习,甚至通过移动网络使用智能设备学习,这种趋势也越来越明显。为了更好地满足移动情景学习中学习者对专家指导的迫切需求,本文研究移动情景学习平台下如何有效和及时地进行专家调度的问题。为此,本文提出多个专家调度策略,重点对以专家服务质量和学习者偏好为中心的专家调度策略进行阐述。本文在阅读相关文献的同时,结合现有移动情景学习平台中遇到的专家调度需求,对移动情景学习下的专家调度问题进行探讨。首先,研究国内外移动情景学习的相关理论,描述了论文的研究背景及意义,在大量文献阅读的基础上,阐述了移动情景学习环境下专家调度策略的国内外研究现状。接着,对移动学习理论进行了整理归纳,简单介绍了移动情景学习系统平台的功能,介绍了相关调度基本理论和服务质量相关理论。学习者在使用移动情景学习方式时,往往在学习过程中会遇到的各种各样的学习问题。这时候,学习者往往独自解决不了问题,需要指导者的帮助。在移动情景学习平台环境下,分析专家调度的条件,建立了移动情景学习专家调度模型。基于移动情景学习平台的现有资源,研究如何为学习者调度更合适的专家资源,以便满足学习者急需专家指导解决所面临问题的需求。由于传统调度方法不能有效的满足学习平台的需求,本文提出不同的调度策略以解决学习者的需求问题。文中主要考虑调度策略所产生效果的影响,从学习者关心的服务费用和服务质量这两大角度出发提出策略。首先,本文依据移动情景学习平台的条件,结合专家单价和专家服务时间所共同决定专家的服务费用这一事实,提出专家服务费用优先的调度策略,并进一步增加了专家模型的服务费用优先排序指标公式。然后,文中重点研究专家服务质量对调度效果的影响,采用问卷调查和数据分析等方式,详细分析了专家服务质量评价的影响因素。接着,在专家服务质量优先调度模型的基础上,加入学习者的历史评价偏好权重,通过计算偏好权重,得出了改进的计算方法,即学习者偏好服务质量优先算法。最后,本文主要从专家服务费用优先、专家服务质量优先和学习者偏好的服务质量优先等方面,建立了满足学习者需求的专家调度策略。其研究目的在于提高调度准确性,提出专家指导服务质量对调度专家效果进行改进的方法。基于移动情景学习平台下的解决方案,对专家调度这一问题进行了深入的研究,本文提出了专家服务费用优先、专家服务质量优先和学习者偏好的服务质量优先这三种调度策略,并通过实验对其调度效果进行了模拟实证。基于移动情景学习平台,对学习者提问调度专家的过程进行了仿真实验。模拟实验的情景为专家对学习者进行指导,指导的目的是使学习者掌握使用故障诊断卡对计算机主板的故障检测。通过分别采用本文提出的三种专家调度策略。通过对服务质量优先调度策略、服务费用优先调度策略和学习者偏好的服务质量优先调度策略的模拟实验,研究这三种策略的专家调度服务对学习者满意度的影响情况,对比分析不同策略对调度专家的服务优劣。学习者偏好的服务质量优先调度策略主要改进了专家服务质量优先策略,通过增加学习者偏好权重的计算,提出了学习者偏好的服务质量优先策略,并且在对比实验,得出了加入了学习者偏好的服务质量优先策略比专家服务质量优先策略的学习者满意度较好,起到了积极的作用。论文还对今后的研究做了展望,将在修正和完善专家服务质量评价因素的基础上,对专家数据的分类和学习者请求队列的优化问题做进一步细化研究。同时,在学习者为调度合适专家之后,将对如何保证学习者与专家的网络质量,减少数据传输量等问题进行研究。
【关键词】：移动学习 调度策略 服务质量 学习者偏好
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要7-9
• Abstract9-12
• 1 绪论12-18
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.1.1 研究背景12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.2.1 国内研究现状13-14
• 1.2.2 国外研究现状14-15
• 1.2.3 国内外研究现状评述15-16
• 1.3 研究内容16-17
• 1.4 论文组织结构17-18
• 2 理论基础18-23
• 2.1 移动学习理论18-19
• 2.2 移动情景学习平台19
• 2.3 专家调度相关理论19-21
• 2.3.1 常用调度算法20
• 2.3.2 优先级调度算法20-21
• 2.4 服务质量相关理论21-23
• 3 移动情景学习下的专家调度策略23-37
• 3.1 移动情景学习下专家调度条件23-25
• 3.1.1 专家指导学习者的调度环境23-24
• 3.1.2 专家指导学习者的调度流程24-25
• 3.2 移动情景学习下专家调度模型25-28
• 3.2.1 专家指导学习者的调度条件25-26
• 3.2.2 专家指导学习者的调度模型26-28
• 3.3 专家服务费用优先调度策略28-29
• 3.3.1 专家服务费用优先调度分析28
• 3.3.2 专家服务费用优先调度策略研究28-29
• 3.4 专家服务质量优先调度策略29-34
• 3.4.1 专家指导的服务质量评价指标分析30-31
• 3.4.2 专家指导的服务质量评价因素分析31-33
• 3.4.3 专家指导的服务质量优先策略研究33-34
• 3.5 学习者偏好的服务质量优先调度策略34-37
• 3.5.1 专家服务质量优先策略改进分析34-35
• 3.5.2 学习者偏好的服务质量优先策略研究35-37
• 4 移动情景学习下的专家调度策略实证37-51
• 4.1 专家调度策略实施环境37
• 4.2 专家调度策略算法描述37-42
• 4.3 专家调度策略实验设计42-45
• 4.3.1 实验对象及目的42-43
• 4.3.2 实验内容及安排43-45
• 4.4 专家调度策略实施结果45-46
• 4.5 专家调度策略实验分析46-49
• 4.6 专家调度策略实验结论49-51
• 5 结论与展望51-53
• 5.1 结论51-52
• 5.2 展望52-53
• 参考文献53-56
• 附录56-60
• 附录一56-57
• 附录二57-59
• 附录三59-60
• 致谢60-61

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本文编号：1014508