基于布卢姆模型的自主学习系统的设计与实现

发布时间：2017-09-21 03:03

  本文关键词：基于布卢姆模型的自主学习系统的设计与实现

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【摘要】：随着互联网的飞速发展,以互联网、信息技术为基础的在线学习变得越来越普遍。在线学习可以克服地域差异,并且可以让用户根据自身情况,自主灵活的安排学习时间,极大方便了用户。然而,目前大部分网络教育、在线学习系统,除了提供教学资源之外,并没有对用户进行区别对待。对所有用户使用统一模板一方面会对用户的积极性产生负面影响,另一方面也不能充分利用已有资源。此外,传统在线学习大都只提供了学习资源如视频、音频、文档等资料和在线测试等功能,并没有将教师的指导、监督功能加入进来,这样也容易使在线学习者产生学习效率低下、针对性不足等问题。本系统在传统在线学习基础之上,对淘卷网原有教学系统进行改进。主要包括以下几个部分:(1)为了方便用户进行学习、提高学习效率,本系统设计并实现了网络视频学习模块。收集网络中的教学视频,并调用网络中的搜索接口,让用户能够方便的寻找到质量好的视频学习资源,进行高效学习。此外,又记录了用户行为信息,采用改进的关联规则算法,主动为用户推荐学习视频。(2)为了方便用户进行信息查看,高效处理学习任务,本系统设计并实现了个人桌面模块,让用户自主设定桌面中的展示内容,从而达到快速浏览不同栏目内容的目的,节省了用户的宝贵时间。采用XML文档存储栏目信息,并使用统一规范,使系统具有跨平台、可扩展性。(3)为了方便用户进行能力自测、巩固学习内容,本系统设计并实现了自主答题模块。通过引入布卢姆认知模型,对题库中的试题难度值进行难度细分,从传统的单一维度,扩充到认知模型上的六维空间中,并且根据用户做题反馈,动态调整各个维度上的难度系数,达到为用户进行针对性训练的目的。
【关键词】：关联规则 信息抽取 布卢姆认知模型 RSS规范
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G434;TP391.3

【参考文献】

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1 何中胜;庄燕滨;;基于Apriori & Fp-growth的频繁项集发现算法[J];计算机技术与发展;2008年07期

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本文编号：891969