基于知识能力认知诊断模型的个性化学习系统的设计与实现

发布时间：2020-05-22 23:24

【摘要】：知识能力认知诊断模型在学术研究中已被证实对个性化学习是非常有效的,但是实际教学中存在客观的局限性,因为教师没有足够的精力对每位学生的知识状态进行分析和评估。而随着大数据时代的来临和互联网在教育领域应用的不断深入,借助计算机来服务于教育已成为个性化学习领域的研究热点。通过对国内外研究现状的调研,我们发现目前在线的个性化学习系统把焦点都聚集在对学习者的学习风格的研究上,大部分都是通过分析学习者的学习行为和兴趣偏好,把类似的学习者进行聚类分组,然后针对性的推送合适的学习资源,以期达到个性化学习的目的。这种方式只是理论上的个性化,实际中的应用效果并不是很理想。因为不同学习者的基础是不同的,在没有对学习者的知识状态进行诊断,不了解学习者当前的知识结构和能力水平的情况下,盲目的推送学习资源,其有效性是没有保证的。针对上述问题,本文设计了基于知识能力认知诊断模型的个性化学习系统,旨在探索出能够有效实现在线个性化学习的方法。本文在对知识能力认知诊断模型(DINA模型)和个性化学习领域内的研究现状进行了调研的基础上,结合了一线教学的实际情况,提出了一种能够诊断学习者知识状态,较好的实现在线个性化学习的方案。首先,通过对传统的DINA模型和改进版R-DINA(Revised Deterministic Inputs,Noisy“and”Gate)模型的研究,本文提出了优化后的知识能力认知诊断模型,较好的解决了存在的问题,并设计了实验,验证了知识能力认知诊断模型的有效性。然后,本文详细的阐述了结合知识能力认知诊断模型诊断出学习者的知识状态和认知缺陷的整个过程,并针对性的给出了补救建议,充分验证了知识能力认知诊断模型的实际应用价值。最后,本文将知识能力认知诊断模型与互联网相结合,设计并实现了个性化学习系统。通过对系统的需求分析、结构设计、业务流程、模块实现和性能测试的一连串介绍,表明了系统已经达到了预期的效果。通过实证研究,我们发现基于知识能力认知诊断模型的个性化学习系统能够很好的诊断出学习者的知识结构和能力水平,并针对学习者存在的缺陷,针对性的提出补救建议,真正实现了因材施教,做到了个性化学习。
【图文】：

性框架学上册中的第四章《代数式》为例，建性，如表 3-1 所示：表 3-1 认知属性实例内容式的概念式的简单运算数式去解决情境问题的能力运用代数规则（复杂的去括号、合并同类项、推理能力（演绎推理、归纳推理和类比推理）层级关系，如图 3-3 所示：

008 1 1 0 1 1 0 0009 1 0 1 0 0 1 1010 0 1 1 1 0 1 13.3.5 项目参数估计由第 3.2 节估算知识能力认知诊断模型参数的介绍，我们结合 EM 算法估算本次测验中 7 个项目的猜测参数和失误参数。计算机实现代码可见附录部分，具体步骤如下：第一步：确定项目与属性关系的 Q 矩阵和项目反应的 Y 矩阵。第二步：给项目参数赋初值，1s 0.1，1g 0.25。第三步：求Pj(αl)，即每种掌握模式下每题答对的概率。共 9 种掌握模式，，7 个题，结果如图 3-4 所示。
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52

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