学生个性化学习资源推送系统的设计与实现

发布时间：2021-05-19 17:33

　　近年来,随着“互联网+教育”建设的不断发展,我国的教育事业得到了不断的变革和创新。伴随着我国教育行业的发展,网络平台上不断涌现出新的在线学习平台,为学习者的学习提供了极大的便利。由于在线学习平台上存在着海量的学习资源,当学习者在学习的过程中容易出现学习迷航、认知过载以及碎片化的学习所导致无法全面掌握学习课程的问题。在这种背景下,个性化学习概念为在线学习平台的发展带来了新的方向。本文从学习者角度出发,充分考虑了影响个性化学习的各种因素,设计与实现了学生个性化学习资源推送系统,为个性化学习的研究和应用提供了参考。本文主要完成了以下三部分工作:首先,本文通过对国内外对个性化学习、个性化推荐的研究资料进行收集、整理和分析。结合在线学习的特点,从学习者、教师、学习环境及学习资源四个角度分析了影响个性化学习的因素。学习了课程知识点、课程知识图谱的概念以及构建课程知识图谱的步骤和Unity移动开发技术,为系统的设计与实现提供基础。其次,通过分析目前个性化学习存在的问题,并对广州市内部分公立学校、私立学校和培训机构的教师和学生进行走访和了解,确定了教师用户和学生用户对系统的实际需求。根据用户需求,完成... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 个性化学习研究及其应用现状
        1.2.2 个性化推荐算法研究现状
    1.3 本文主要工作
    1.4 文章结构安排
    1.5 本章小结
第二章 相关概念及技术基础
    2.1 影响个性化学习的因素
        2.1.1 学习者因素
        2.1.2 教师因素
        2.1.3 学习环境因素
        2.1.4 学习资源因素
    2.2 知识图谱
        2.2.1 知识图谱概述
        2.2.2 知识图谱的构建流程
    2.3 知识点
        2.3.1 知识点基本概念
        2.3.2 知识点关联关系
    2.4 Unity移动应用开发技术
    2.5 本章小结
第三章 系统分析与设计
    3.1 系统需求分析
    3.2 系统总体设计
        3.2.1 系统架构设计
        3.2.2 系统功能模块设计
    3.3 系统流程设计
    3.4 本章小结
第四章 学生个性化学习资源推送系统的实现
    4.1 开发环境
    4.2 移动应用端实现
        4.2.1 学生端应用
        4.2.2 教师端应用
    4.3 后台数据模块实现
        4.3.1 资源库
        4.3.2 课程知识图谱构建
        4.3.3 学生模型构建
    4.4 个性化学习资源推送模块
        4.4.1 学习路径规划
        4.4.2 个性化学习资源推送
    4.5 本章小结
第五章 测试与分析
    5.1 测试环境
    5.2 系统功能测试
    5.3 系统性能测试
    5.4 系统可行性测试
    5.5 本章小结
总结和展望
    工作总结
    工作展望
参考文献
学位期间的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种准确而高效的领域知识图谱构建方法[J]. 杨玉基,许斌,胡家威,仝美涵,张鹏,郑莉.  软件学报. 2018(10)
[2]2016年全国教育事业发展统计公报[J].   中国地质教育. 2017(04)
[3]“互联网+”形势下在线教育发展的挑战及对策[J]. 穆然,陈琳,叶煦安.  现代商贸工业. 2017(35)
[4]《中国基础教育大数据发展蓝皮书（2015）》发布[J]. 卢秋红.  中小学信息技术教育. 2016(05)
[5]混合学习渐行渐近——国外K12在线教育发展现状与趋势[J]. 张渝江.  中小学信息技术教育. 2016(02)
[6]“互联网+”行动计划的实施背景、内涵及主要内容[J]. 宁家骏.  电子政务. 2015(06)
[7]节点重要度贡献的复杂网络节点重要度评估方法[J]. 张喜平,李永树,刘刚,王蕾.  复杂系统与复杂性科学. 2014(03)
[8]学习分析:更好地理解学生个性化学习过程——访谈学习分析研究专家George Siemens教授[J]. 魏雪峰,宋灵青.  中国电化教育. 2013(09)
[9]网络环境下个性化学习的模式建构与策略优化[J]. 蒋志辉.  中国远程教育. 2013(02)
[10]考试评价系统中的知识树表示法研究[J]. 蔡晓云.  苏州市职业大学学报. 2012(01)

博士论文
[1]大数据的教育领域应用之研究[D]. 张燕南.华东师范大学 2016

硕士论文
[1]基于知识图谱的自适应学习系统设计与实现[D]. 朱艳茹.吉林大学 2018
[2]基于学习路径图的习题推荐算法研究[D]. 丁强.西北大学 2016
[3]基于Android的个性化学习资源推送系统的设计与实现[D]. 叶福.湖北大学 2016
[4]教育资源知识单元中心度与难度量化研究[D]. 邱丹.电子科技大学 2015
[5]基于层次标签的C程序习题推荐研究[D]. 曲博婷.西北大学 2014
[6]基于1：1数字化学习环境的中小学课程教学设计研究[D]. 胡晓琼.华东师范大学 2012



本文编号：3196163