融合活动序列的个性化学习路径构建方法研究

发布时间：2024-09-18 10:02

　　以大数据、云计算、学习分析等技术为核心的信息技术生态系统的形成与发展,为人工智能技术的推广应用和纵向发展提供了必要支持,同时促进了人工智能方面的教育应用和研究。人工智能能够为在线学习的学习者创造独特的学习路径的能力,在线学习会产生大量的网络学习行为,大数据分析技术能够根据这些行为挖掘出有效信息,为学习者的自适应学习提供支持。Web2.0的发展为e-learning提供了丰富的不同类型的学习资源,但是随之而来是“认知过载”、“信息迷航”等问题,因此个性化学习路径的构建成为在线学习推广的首要问题。个性化学习路径能够根据学习者的学习情况和学习特点选择合适的学习路径,但是,推荐适合学习者的个性化学习路径有一定的困难。论文首先分析了国内外关于个性化学习路径的相关文献,发现目前的个性化学习路径多倾向于固定路径构建,难以满足学习者动态的个性需求。因此设计了动态的个性化学习路径,首先生成学习活动序列,再统计学习者的网络学习行为数据,根据构建的贝叶斯网络预测学习者的学习风格,并结合学习者的知识结构特点,选择相似学习者,通过相似学习者的访问记录选取适应性资源,再融合学习活动序列生成个性化学习路径;然后,以个...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1关键词可视化分析

3图1-1关键词可视化分析如今，个性化自适应学习服务是在线学习领域的一个关键点，随着许多基于网络的辅导系统的开发，创造了丰富多样的资源。这就给学习者带来了认知超负荷和学习方向丧失的现象。而传统的教学方式忽略了这些服务要求，对于具有不同背景和能力的学习者可能无效。为了设计自适应学习....

图1-2关键词可视化分析

学习风格模型中，可以分析学习风格维度之活跃型、沉思型与中间型造成了学习活动顺序的差异，根据学习者的在线学习行为，把学习者分为三种类型，活跃型、中间型和沉思型。为了实现学习目标，学习者将根据不同的学习策略开始学习活动，每种类型的学习者以不同的活动顺序学习知识点。根据不同风格的学习者....

图3-3学习活动序列

37图4-4学习资源（4）确定教学目标知识与技能：通过该章节的学习，学生能够掌握几种进制特征及其进制转换规则；掌握信息编码的表示方法；了解计算机病毒的类型、特征以及如何防范。过程与方法：通过进制转换小节的学习，提高学生的逻辑思维能力，并可以通过各种方式解决问题；通过学生搜集网上有....

图4-4学习资源（4）确定教学目标知识与技能：通过该章节的学习，学生能够掌握几种进制特征及其进制转换规则；

404.3.1平均学习时间统计及分析学习过程结束后，收集在线学习平台日志记录的学生学习时间数据，可以计算出两组学生学习每个知识点的平均学习时间，如图4-6所示。对于大部分知识点，实验组学生所用的时间明显要比控制组学生短，这是因为实验组学生根据推荐的个性化学习路径进行学习时，学生不....

本文编号：4005968