面向智慧实验室情景的自主学习过程管理系统研究

发布时间：2017-12-13 07:09

  本文关键词：面向智慧实验室情景的自主学习过程管理系统研究

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【摘要】：随着移动互联网技术和情景感知技术的高速发展,移动终端、智能设备越来越多的走进人们的生活,计算机技术发展到现阶段,研究的内容已经不仅是如何使用计算机或者智能手机,而更多的是研究计算机和移动终端如何能更便捷、更智能地为我们的生活服务。在这一波情景感知智能服务发展的浪潮中,面向校园的情景感知平台也成为了众多高校研究者研究的领域。智能学习平台或者智慧校园,是普适计算在高校情景下的一种应用,目的是将校园中的各种活动进行统一管理,能够实现校园线上管理、校园资源共享、学生智能管理等功能。尽管研究者们研究出的各种应用系统功能不尽相同,但是,一般研究范围都在校园内,研究活动都是校园活动,并未对其中的学习活动进行深入探讨。基于这样的背景,论文将研究范围深入到实验室内,研究对象细化到学习者的一个学习过程中,并基于情景感知技术、本体推理技术、协同推荐等技术,对学生在实验室进行自主学习过程提供智能提醒服务。系统包含两个重要研究对象,其中物理空间研究对象是智慧实验室,提醒服务的对象是学习者自主学习的过程。智慧实验室是智慧校园中的一个重要情景,是研究生学习阶段自主学习的主要场所,智慧实验室概念中所谓“智慧”是指实验室中的情景信息可以通过各种传感器和应用得以感知,通过推理技术实现对学习者学习状态的智能推理,最终能够为学习者推荐智能服务。自主学习过程是指学习者完全主动自发的学习,是一种以学习者为中心,学习者自己做主,不受外人支配,不被外界影响的学习方式,是与传统接受式教育相对立的一种学习方式。自主学习过程是现代高校学生学习的主要方式,自主学习的优点是学习者可以根据自己的特长、喜好、需求选择自己适合的学习内容,学习行为主动。缺点是自主学习过程没有教师引导,学习内容可能偏离重点,学习过程可能因为学习者不自律导致效率低下。论文在对情景感知技术、本体推理技术、协同过滤推荐算法的国内外研究现状综述的基础上,对学习者在智慧实验室情景下的自主学习过程进行了分析和研究,对实验室的情景进行了详细的描述和分类,并使用protégé对情景信息进行本体建模,设计了推理规则库,使用Jena推理学习者在实验室环境中的学习状态,为学习者推荐提醒服务,使整个自主学习过程智能高效。最后,在校园网环境下,搭建了包括树莓派、服务器和Android智能手机的系统开发环境,实现了感知层的数据采集与处理及上传到服务器存储,并通过智能手机客户端App,实现了系统的提醒服务及查看环境数据和学习过程状态分析,并能自动控制桌面环境设备改进学习环境。本文研究的主要的工作如下:(1)对高校实验室环境中的位置情景信息、校园时间情景信息、实验室内环境情景信息、用户情景信息、实验室设备情景信息进行详细描述,并建立了本体模型。(2)利用情景感知技术对校园情景信息进行采集,校园情景信息丰富,本系统通过移动终端、Raspberry Pi、摄像头和各种传感器等多种设备共同采集用户的情景信息,采集信息多样,提供的服务也更加丰富和准确。(3)建立服务规则库,通过对感知到的学习者的面部表情、时间、位置、环境、设备等情景信息进行分析,确定学习者当前的学习状态,并通过协同推荐算法为学习者推荐关于学习的提醒服务或者学习计划,并智能调节环境。(4)实验验证,实验中获取了情景信息数据,服务器对学习者做出了相关推荐,验证了系统可行性。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP399-C1

【参考文献】

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本文编号：1284233