面向E-Learning的适应性学习路径推荐研究 ——以初中物理课程为例
发布时间：2020-12-25 14:28
随着信息技术在教育领域的不断渗透,E-Learning在全球教育领域已得到广泛应用。然而,我国现有的E-Learning系统仍然存在诸多问题,主要表现为当前的E-Learning教学系统缺乏适应性的决策和应变能力、缺乏对学生学习过程的有效诊断与评估能力,为此,研究者们开展了对适应性学习支持系统的研究。本研究的适应性学习路径推荐系统是适应性学习支持系统的一种具体实现方式。构建适应性学习路径推荐系统能够较好地解决“学习迷航”和“认知超载”等问题,并且能有效破解学习者对资源需求的动态性和个性化与系统教学资源的静态化之间的矛盾,以及系统总体资源的无限性与学习者个体对资源需求的有限性之间的矛盾。当前学界对适应性学习路径推荐系统方面的研究已取得了一定成果,但还存在一些不足,主要表现在：大多数系统以提高系统的智能为目的而忽略了学习者在学习过程中的主观能动性,对学习者的个性化特征掌握不够全面准确；系统向学习者推荐的适应性学习路径精确度不高；缺乏科学合理的领域知识构建模型,且各系统资源共享性不高；成功的适应性学习路径推荐系统案例较少；对系统应用效果的评价研究不够全面深入。针对上述问题,本文以初中物理课程...
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：186 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１．１论文的研巧思路??１．６．?２论文的结构安排??根据上述研究思路，本论文分为７章，其中第２章至第６章为主体部分，具体内容结构安??排如下
本体的进化、本体的表示??构建领域本体原型模型法的步驟比杜小勇提出的构建领域本体的八个步骤要更加简洁明确，??更适合本研究中物理学科领域本体的构建，该模型是一个环状的结构（如图２．１），其环形是??选择一个通用的核也本体为起点的，选取了通用本体后还需要确定提取本体的文本，构建领域??本体的专业性比较強，因此在构建过程中还需要领域专家的协作。该模型包含五个步骤：需求??分析、信息收集、术语识别、形式化编码、确认与评估。当认为初步构建的领域本体不符合要??求时，可ＬＪ重复上述过程，从而进一步对本体进行完善－最终构建出符合需求的领域本体。??巧认与?文本??一７?，自评化ｉ?ｙｔ／信息??勺？?＇?Ｘ於??圓韻片专家知识??備?信急??．ｍｍｊ?．??巧用本体??图２．１领域本化构速原巧模巧??２．３．２本体构建方法述评??上述方法各具优势与不足。巧ＥＩ巧法的优点是提化了一种与函形化语言相互对照的本体构??建体系结构，送有利于本体的理解和堇用。该方法的问题是没有循环开发的意识，认为本体一??旦构建就是不会再改变，忽视了本体构建者对本体认识的不断演化性，且由于该方法不遵循循??序渐进的开发原则，会过于强调初期开发的精确性，导致开发周期拖延。骨架法是当前比较通??①
壯学位论文??ＤＯＣＴＯＲＡＬ?ＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ??的完整性。??然而，使用ＤＶ－ｅｎｔｒｏ方法进行本体术语的提取依然存在一些问题，主要表现在Ｗ下两个方??面：一是由于所制定规则的不全面性，会导致一些错误的提取，即可能无法将一些不属于本体??术语的短语过滤掉。二是在提取处理的过程中，会出现将同一个文档内容分为多页的情况，这??样会导致ＤＶ－ｅｎｔｒｏ的值下降，从而影响本体术语提取的性能。因此，本研巧在对本体术语进行??提取时，除了采用自动提取本体术语的方法外，还增加了人工参与。??３．１．２本体术语的人工提取方法??由上述分析可知，虽然本体术语自动提取的方法能够节约大量的人工和时间成本，但是会??存在一些问题和错误，为了提高本体术语提取的正确率，本研巧将采用本体术语自动提取与人??工提取相结合的方法。??■??．．．??
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于统计技术的中文术语抽取方法[J]. 刘剑,唐慧丰,刘伍颖. 中国科技术语. 2014(05)
[2]中小学生信息化教学的学习体验调查[J]. 曹培杰. 中国电化教育. 2014(09)
[3]基于概念图的关联规则知识表示[J]. 郭晓波,赵书良,刘军丹,赵娇娇,王长宾. 计算机科学. 2013(08)
[4]一种基于加权投票的术语自动识别方法[J]. 游宏梁,张巍,沈钧毅,刘挺. 中文信息学报. 2011(03)
[5]采用改进重采样和BRF方法的定义抽取研究[J]. 潘湑,顾宏斌. 中文信息学报. 2011(03)
[6]面向“服务”视角的自适应学习系统设计与实现[J]. 姜强,赵蔚. 中国电化教育. 2011(02)
[7]适应性学习支持系统的学习内容组织策略研究[J]. 陈仕品,张剑平. 电化教育研究. 2010(11)
[8]基于合一句法和实体语义树的中文语义关系抽取[J]. 虞欢欢,钱龙华,周国栋,朱巧明. 中文信息学报. 2010(05)
[9]基于神经模糊方法的数字化学习路径的优化选择[J]. 朱建东,刘名卓,蒋丽丽. 情报杂志. 2010(08)
[10]本体存储技术研究[J]. 乐超,王晓军. 电信快报. 2010(07)
博士论文
[1]自适应学习系统支持模型与实现机制研究[D]. 姜强.东北师范大学 2012
[2]基于本体知识库的教学资源自动采集技术研究[D]. 田俊华.南京师范大学 2011
[3]基于文本的领域本体学习方法及其应用研究[D]. 于娟.大连理工大学 2010
[4]领域知识的获取[D]. 李卫.北京邮电大学 2008
[5]适应性教学系统中个性化教学策略研究[D]. 柏宏权.南京师范大学 2006
[6]术语定义抽取、聚类与术语识别研究[D]. 张榕.北京语言大学 2006
[7]基于Web的适应性学习支持系统研究[D]. 陈品德.华南师范大学 2003
[8]基于动态流通语料库（DCC）的信息技术领域新术语自动提取研究[D]. 王强军.北京语言文化大学 2003
硕士论文
[1]基于Petri网的知识表示方法研究[D]. 方平.武汉理工大学 2013
[2]基于Memetic算法的个性化学习路径推荐的研究与实现[D]. 彭建伟.湖南大学 2009
[3]构造领域本体概念关系的自动抽取[D]. 陈珂.上海交通大学 2008
[4]基于中文科技论文的本体交互式构建方法研究[D]. 张新.大连理工大学 2006
本文编号：2937830
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：186 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１．１论文的研巧思路??１．６．?２论文的结构安排??根据上述研究思路，本论文分为７章，其中第２章至第６章为主体部分，具体内容结构安??排如下
本体的进化、本体的表示??构建领域本体原型模型法的步驟比杜小勇提出的构建领域本体的八个步骤要更加简洁明确，??更适合本研究中物理学科领域本体的构建，该模型是一个环状的结构（如图２．１），其环形是??选择一个通用的核也本体为起点的，选取了通用本体后还需要确定提取本体的文本，构建领域??本体的专业性比较強，因此在构建过程中还需要领域专家的协作。该模型包含五个步骤：需求??分析、信息收集、术语识别、形式化编码、确认与评估。当认为初步构建的领域本体不符合要??求时，可ＬＪ重复上述过程，从而进一步对本体进行完善－最终构建出符合需求的领域本体。??巧认与?文本??一７?，自评化ｉ?ｙｔ／信息??勺？?＇?Ｘ於??圓韻片专家知识??備?信急??．ｍｍｊ?．??巧用本体??图２．１领域本化构速原巧模巧??２．３．２本体构建方法述评??上述方法各具优势与不足。巧ＥＩ巧法的优点是提化了一种与函形化语言相互对照的本体构??建体系结构，送有利于本体的理解和堇用。该方法的问题是没有循环开发的意识，认为本体一??旦构建就是不会再改变，忽视了本体构建者对本体认识的不断演化性，且由于该方法不遵循循??序渐进的开发原则，会过于强调初期开发的精确性，导致开发周期拖延。骨架法是当前比较通??①
壯学位论文??ＤＯＣＴＯＲＡＬ?ＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ??的完整性。??然而，使用ＤＶ－ｅｎｔｒｏ方法进行本体术语的提取依然存在一些问题，主要表现在Ｗ下两个方??面：一是由于所制定规则的不全面性，会导致一些错误的提取，即可能无法将一些不属于本体??术语的短语过滤掉。二是在提取处理的过程中，会出现将同一个文档内容分为多页的情况，这??样会导致ＤＶ－ｅｎｔｒｏ的值下降，从而影响本体术语提取的性能。因此，本研巧在对本体术语进行??提取时，除了采用自动提取本体术语的方法外，还增加了人工参与。??３．１．２本体术语的人工提取方法??由上述分析可知，虽然本体术语自动提取的方法能够节约大量的人工和时间成本，但是会??存在一些问题和错误，为了提高本体术语提取的正确率，本研巧将采用本体术语自动提取与人??工提取相结合的方法。??■??．．．??
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于统计技术的中文术语抽取方法[J]. 刘剑,唐慧丰,刘伍颖. 中国科技术语. 2014(05)
[2]中小学生信息化教学的学习体验调查[J]. 曹培杰. 中国电化教育. 2014(09)
[3]基于概念图的关联规则知识表示[J]. 郭晓波,赵书良,刘军丹,赵娇娇,王长宾. 计算机科学. 2013(08)
[4]一种基于加权投票的术语自动识别方法[J]. 游宏梁,张巍,沈钧毅,刘挺. 中文信息学报. 2011(03)
[5]采用改进重采样和BRF方法的定义抽取研究[J]. 潘湑,顾宏斌. 中文信息学报. 2011(03)
[6]面向“服务”视角的自适应学习系统设计与实现[J]. 姜强,赵蔚. 中国电化教育. 2011(02)
[7]适应性学习支持系统的学习内容组织策略研究[J]. 陈仕品,张剑平. 电化教育研究. 2010(11)
[8]基于合一句法和实体语义树的中文语义关系抽取[J]. 虞欢欢,钱龙华,周国栋,朱巧明. 中文信息学报. 2010(05)
[9]基于神经模糊方法的数字化学习路径的优化选择[J]. 朱建东,刘名卓,蒋丽丽. 情报杂志. 2010(08)
[10]本体存储技术研究[J]. 乐超,王晓军. 电信快报. 2010(07)
博士论文
[1]自适应学习系统支持模型与实现机制研究[D]. 姜强.东北师范大学 2012
[2]基于本体知识库的教学资源自动采集技术研究[D]. 田俊华.南京师范大学 2011
[3]基于文本的领域本体学习方法及其应用研究[D]. 于娟.大连理工大学 2010
[4]领域知识的获取[D]. 李卫.北京邮电大学 2008
[5]适应性教学系统中个性化教学策略研究[D]. 柏宏权.南京师范大学 2006
[6]术语定义抽取、聚类与术语识别研究[D]. 张榕.北京语言大学 2006
[7]基于Web的适应性学习支持系统研究[D]. 陈品德.华南师范大学 2003
[8]基于动态流通语料库（DCC）的信息技术领域新术语自动提取研究[D]. 王强军.北京语言文化大学 2003
硕士论文
[1]基于Petri网的知识表示方法研究[D]. 方平.武汉理工大学 2013
[2]基于Memetic算法的个性化学习路径推荐的研究与实现[D]. 彭建伟.湖南大学 2009
[3]构造领域本体概念关系的自动抽取[D]. 陈珂.上海交通大学 2008
[4]基于中文科技论文的本体交互式构建方法研究[D]. 张新.大连理工大学 2006
本文编号：2937830
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