能力导向的个性化学习路径生成及评测

发布时间：2018-05-31 13:33

  本文选题：能力模型 + 个性化学习　； 参考：《现代远程教育研究》2015年06期

【摘要】：自适应学习系统是网络学习系统智能化的发展趋势,能有效解决传统课堂教学不能实现的个性化教育问题。然而当前常用的网络学习系统在学习资源、教学方法、学习进度方面尚不能有效满足学习者的个性差异。能力是个体差异中最为重要的一个因素。建立能够自动诊断学习者能力,为不同特性的学习者推送"最适合"的个性化学习路径,提供个性化学习服务的自适应学习系统非常重要。而实现此功能的关键在于能力模型的构建。能力模型的构建,需要能力描述规范和标准作为支撑,对能力元数据进行描述,实现能力的可观察、可操作性及可测量,制定能力发展服务的参考框架。能力导向的个性化学习服务,基于个性特征、知识水平及个人能力应用情境维度构建的能力模型,借助可测量、可观察的任务实现对能力的量化、评估,并最终实现学习路径的推荐。经具体学习任务验证,能力导向的个性化学习路径推荐有助于提高学习者学习效率,且可能扩展MOOC个性化学习,解决认知负载问题,促进网络有效学习。
[Abstract]:Adaptive learning system is the development trend of network learning system, which can effectively solve the problem of individualized education which can not be realized in traditional classroom teaching. However, the current network learning system can not meet the personality differences of learners in learning resources, teaching methods and learning progress. Ability is the most important factor in individual difference. It is very important to establish an adaptive learning system which can automatically diagnose learners' ability and push "most suitable" learning path for learners with different characteristics. The key to realize this function lies in the construction of capability model. The construction of capability model needs the specification and standard of capability description as the support to describe the capability metadata, to realize the observability, maneuverability and measurability, and to make the reference frame of capability development service. The ability oriented personalized learning service, the ability model based on personality characteristics, knowledge level and application situation dimension of individual ability, quantifies and evaluates the ability with measurable and observable tasks. Finally, the recommendation of learning path is realized. Through the verification of specific learning tasks, the ability oriented personalized learning path recommendation is helpful to improve the learning efficiency of learners, and may expand MOOC personalized learning, solve the cognitive load problem, and promote effective learning on the network.
【作者单位】： 东北师范大学计算机科学与信息技术学院;国家开放大学教育教学部;
【基金】：教育部人文社会科学研究规划基金“大数据支持下的个性化自适应学习及教育测量研究”(15YJA880027);教育部人文社会科学研究规划基金“基于知识图谱的开放学习资源自主聚合研究”(14YJA880103) “中央高校基本科研业务费专项资金”
【分类号】：G434

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1959896