ILS中知识的聚类和表示
本文选题:智能学习 + 知识表示 ; 参考:《浙江大学学报(工学版)》2003年05期
【摘要】:在网络教育中,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,无法实现智能化、个性化学习.采用一种反映知识模块间关系的知识混合结构方式,通过对知识的规范录入和基于关联规则的知识聚类,得到一系列相关的知识项.以知识项和知识交流域(上下文)的映射来引导学习过程,能智能地向学习者提供建议性的相关学习内容及上下文,是一种有效的智能学习解决方案.
[Abstract]:In the network education, the traditional navigation method or the search engine way guides the learning process to have its own inherent flaw, cannot realize the intelligence, the individuality study. In this paper, a knowledge mix structure is adopted to reflect the relationship between knowledge modules. A series of related knowledge items are obtained through the canonical input of knowledge and the clustering of knowledge based on association rules. The mapping between knowledge item and knowledge exchange domain (context) can guide the learning process, which can intelligently provide relevant learning content and context to learners. It is an effective intelligent learning solution.
【作者单位】: 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 浙江大学研究生院学科建设办公室 浙江大学CAD&CG国家重点实验室
【分类号】:TP399
【参考文献】
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【共引文献】
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,本文编号:1831437
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