面向服务的个性化智能学习社区研究

发布时间：2017-05-15 22:06

  本文关键词：面向服务的个性化智能学习社区研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：摘要 随着网络学习社区尽力设计其用户体验来适应不同学习者的学习目标、需求、兴趣、学习内容以及学历能力,所以这时个性化智能学习社区应运而生。目前,越来越多的专家研究各种技术来帮助教师改进网络学习社区。本文主要研究面向服务的个性化智能学习社区,采用面向服务的架构,通过测试学习者的学习风格和挖掘分析学习者的日志记录来了解学习者的学习风格和学习习惯,提供了一个能自适应学习者的学习风格和知识水平的个性化智能学习社区,目的在于通过个性化的学习服务,突破传统学习社区研究的一些重难点。本文深入分析了不同学习者进行在线学习时,由于其学习风格、知识水平、学习目的和兴趣不同而引起的对学习资源的学习顺序和资源类型选择不同等问题,总结出目前学习社区研究的重难点之一：如何使学习风格类型不同的学习者使用智能学习社区进行学习时,根据当前学习者的学习风格,系统能够提供个性化学习推荐服务。本文首先根据Felder-Silverman学习风格量表将学习者的学习风格进行分类,.并记录学习者学习风格测试结果；接着挖掘系统记录学习者学习活动日志分析了解其学习兴趣和学习习惯,计算出学习者的学习行为序列；最后本系统会根据学习者的特征提供推荐服务,系统会给出适合该学习者学习本门课程的个性化学习行为序列,提高学习者的学习效率。测试结果充分证明本推荐模型的自适应性,通过使用本模型,能够基于学习者的学习风格,知识和偏好对其在线学习给出相应的建议与引导。
【关键词】：面向服务 个性化 学习社区 学习风格
【学位授予单位】：四川师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 1 绪论11-16
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.3 论文研究的创新性14
• 1.3.1 分析学习风格识别模型14
• 1.3.2 面向服务的系统构建14
• 1.4 论文的研究目标、主要任务和主要工作14-15
• 1.4.1 研究目标14
• 1.4.2 主要任务14-15
• 1.4.3 主要工作15
• 1.5 论文的总体框架15-16
• 2 研究基础16-21
• 2.1 相关理论和标准16-17
• 2.1.1 学习风格(Learning Style,LS)16-17
• 2.1.2 个性化学习推荐模型17
• 2.2 关键技术17-21
• 2.2.1 Web Services17-18
• 2.2.2 MVC设计模式18
• 2.2.3 Java EE技术18-21
• 3 面向服务的个性化智能学习社区模型的设计21-26
• 3.1 SOALC的设计21-23
• 3.1.1 SOALC系统架构21-23
• 3.2 SOALC的服务设计23-26
• 3.2.1 学习风格识别服务23
• 3.2.2 学习资源推荐服务23-26
• 4 面向服务的个性化智能学习社区的实现26-37
• 4.1 系统实现26-33
• 4.1.1 持久层设计与实现26-28
• 4.1.2 Dao层设计与实现28-30
• 4.1.3 Service层设计与实现30-32
• 4.1.4 控制层设计与实现32-33
• 4.2 学习风格识别服务33-37
• 4.2.1 服务的设计33
• 4.2.2 服务的部署33-37
• 5. SOALC原型系统实验37-79
• 5.1 SOALC原型系统功能37-40
• 5.2 系统数据库设计40-63
• 5.2.1 系统数据结构字典40-42
• 5.2.2 系统的数据项字典42-60
• 5.2.3 数据流字典60-61
• 5.2.4 数据存储字典61
• 5.2.5 处理过程字典61-63
• 5.3 学习者人机交互63-71
• 5.3.1 学习风格测试63-65
• 5.3.2 在线学习65-71
• 5.4 教师人机交互71-75
• 5.4.1 身份验证71-72
• 5.4.2 个人信息管理72-73
• 5.4.3 课程管理73-75
• 5.5 系统管理员人机交互75-77
• 5.6 学习效果77-79
• 6 研究的总结及展望79-80
• 6.1 研究成果总结79
• 6.2 研究存在的不足与未来展望79-80
• 参考文献80-82
• 附录82-86
• 致谢86-87
• 研究生在校期间的科研成果87-88
• 项目支持88

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