智能学习中的知识表示和知识聚类

发布时间：2018-04-19 07:09

  本文选题：智能学习 + 知识表示　； 参考：《计算机工程与应用》2003年07期

【摘要】：e-Learning中的智能化学习一直是诸多网络教育研究人员努力去解决而至今尚未有合适解决方案的一个问题。采用传统的导航方式或搜索引擎方式引导学习过程有着自身固有的缺陷。一种新的引导方式是:基于知识指定的表示和组织方式,以知识项和知识交流域(上下文)的映射来引导学习过程。这种方式以知识项得到领域专家认证为前提,通过关联规则对知识进行有效的聚类,给出一系列相关的知识项(相关案例或有关内容),向学习者提供建议性的学习内容,方便了关联学习。
[Abstract]:Intelligent learning in e-Learning has been a problem that many network education researchers have been trying to solve, but there is no suitable solution.Using traditional navigation or search engine to guide the learning process has its own inherent defects.A new approach is to guide the learning process by mapping knowledge items to knowledge communication domains (context) based on the representation and organization of knowledge assignment.On the premise that knowledge items are certified by domain experts, this method can effectively cluster knowledge through association rules, and give a series of related knowledge items (relevant cases or related contents) to provide learners with constructive learning content.It is convenient for associative learning.
【作者单位】： 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 杭州商学院计算机与信息工程系 杭州商学院计算机与信息工程系
【分类号】：TP182

【共引文献】

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本文编号：1772086