远程教学中的智能学习诊断研究

发布时间：2017-06-24 15:11

  本文关键词：远程教学中的智能学习诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在远程教学中,学习诊断是一项重要的学习支持服务。如何实现智能的学习诊断,即学习诊断主要由网络教学系统完成,是一个研究热点问题。智能学习诊断的关键环节是实现准确高效地获取学习者的知识状态,在此基础上,网络教学系统才能判断学习者的学习障碍,并有针对性的给学习者提供进一步的学习内容。 当前,智能学习诊断的研究并不系统。各种智能学习诊断方法都有一定的优点,但是相互之间没有实现优势互补。为了理清智能学习诊断的技术思路,本文在研读大量相关文献的基础上,指出智能学习诊断的两条技术路线:一是基于知识空间理论的智能学习诊断,这一技术路线致力于快速地获取学习者的知识状态,按照试题之间的逻辑关系组织测试过程,学习者必须按照程序决定的顺序答题,这不符合学习者的答题习惯;另一条技术路线是基于知识表示的智能学习诊断,其特点是将学习诊断过程分为两个步骤,首先通过测试获取学习者的知识水平信息,然后以学科知识的逻辑结构为诊断推理基础,判定学习者的薄弱知识环节。本文介绍了这两条技术路线,并分析和总结了基于这两条技术路线的智能学习诊断过程。 在明确智能学习诊断的两条技术路线的不足之处,以及二者的优点的基础上,本文通过分析学科知识结构,运用知识结构图表示学科知识的逻辑结构。在此基础上,提出了实现智能学习诊断的策略,该策略主要有以下几个环节:构建学科知识结构图;诊断测试;知识诊断,这一环节以学科知识的逻辑结构为依据,确定学习者的薄弱知识点集合以及待加强的学习路径;导学反馈,这一环节运用模糊评价方法,以及知识点可视化技术,将诊断结论以明白具体、形象的方式提供给学习者。根据该学习诊断策略,给出了在远程教学系统中实施智能学习诊断的模型。 本文指出了智能学习诊断的两条技术路线,并对这两条技术路线做了详细的介绍、分析和总结,明确了智能学习诊断当前的研究重点以及今后的发展方向;将知识结构图为学科知识表示方法,保证了学习诊断完备且高效的推理基础;在此基础上设计了学习诊断策略,并给出了智能学习诊断模型,由此可以进一步提高远程网络教学平台的智能性;尝试将自适应组卷技术、知识点的可视化技术、模糊评价技术等引入智能学习诊断过程,拓宽了智能学习诊断的研究视野,提供了新的研究思路,有利于提高远程学习者的学习绩效。
【关键词】：智能学习诊断 知识空间理论 知识表示 知识结构图
【学位授予单位】：河南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 课题的研究背景及问题的提出11-14
• 1.1.1 课题的研究背景11-12
• 1.1.2 问题的提出12-14
• 1.2 理论依据14-16
• 1.2.1 布卢姆的教学目标分类理论14-15
• 1.2.2 建构主义理论15
• 1.2.3 程序教学理论15-16
• 1.3 研究现状16-17
• 1.3.1 国外研究现状16
• 1.3.2 国内研究现状16-17
• 1.4 课题研究意义17-18
• 1.4.1 实践意义17-18
• 1.4.2 理论意义18
• 1.5 研究方法18-21
• 1.5.1 文献检索法18-19
• 1.5.2 系统方法19
• 1.5.3 模型方法19-21
• 第二章 远程教学中的智能学习诊断概述21-27
• 2.1 智能学习诊断的定义21-22
• 2.1.1 学习诊断21
• 2.1.2 智能学习诊断21-22
• 2.2 智能学习诊断的智能基础22-24
• 2.3 智能学习诊断的技术路线24-27
• 第三章 基于知识空间理论的智能学习诊断27-33
• 3.1 知识空间理论27-29
• 3.1.1 知识空间理论概述27
• 3.1.2 知识空间理论与自适应测评27-29
• 3.2 扩展知识空间理论29-30
• 3.2.1 知识空间理论面临的挑战29
• 3.2.2 扩展知识空间理论的主要内容29-30
• 3.2.3 基于扩展知识空间理论的学习诊断30
• 3.3 基于知识点的知识空间理论30-33
• 3.3.1 基于知识点描述的知识状态31-32
• 3.3.2 基于知识点的知识空间及其学习诊断应用32-33
• 第四章 基于知识表示的智能学习诊断33-41
• 4.1 学科知识的表示33-38
• 4.1.1 学科知识的表示方法34-36
• 4.1.2 基于学习诊断的知识表示36-38
• 4.2 测试单元的组织与发布38-39
• 4.3 学习诊断过程39-41
• 第五章 基于知识结构图的智能学习诊断41-49
• 5.1 基于知识结构图的学科知识表示41-42
• 5.1.1 学科知识之间的支撑关系41-42
• 5.1.2 学科知识的学习路径42
• 5.2 智能学习诊断策略42-46
• 5.2.1 学科知识结构图的构建42
• 5.2.2 诊断测试42-44
• 5.2.3 知识诊断44-45
• 5.2.4 导学反馈45-46
• 5.3 学习诊断模型46
• 5.4 诊断策略的相关问题46-49
• 5.4.1 试题集的完全诊断能力46-47
• 5.4.2 测试的信度与诊断算法的改进47-49
• 第六章 总结与展望49-51
• 6.1 主要研究成果49
• 6.2 研究不足与展望49-51
• 参考文献51-55
• 致谢55-57
• 攻读硕士学位期间的研究成果57-58

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 孙银铣;韩国智能学习环境下的智能手机汉语学习软件内容设计研究[D];华东师范大学;2013年

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本文编号：478595