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针对个性化学习的需求,本文提出了一个网络课程资源支持下基于语义Web的个性化主动服务系统。系统以学习者、课程和资源对象语义建模为基础,从学习者的学习水平、学习目标、学习偏好和学习状态四个方面出发,分别与课程知识、学习资源对象等方面的语义进行匹配和推荐,设计了主动时机和方式决策机制,以实现学习路径与资源对象等的个性化主动服务。实验表明,该系统可以较好地促进学习者课程知识建构,有效地提高学习效率和学习效果。 相似文献
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在线学习环境下,探索符合学习习惯和偏好的学习活动路径能够降低学习者学习盲目性、提升学习者的课程体验。研究以教育大数据为背景,以MOOC为研究案例,以个性化学习路径为研究内容,通过对学习结果分类理论、教育目标分类法以及三维目标分类理论的分析、对比、归纳、借鉴,对MOOC平台学习者行为数据进行了维度划分,并从态度和认知两方面入手构建了包含学习兴趣、知识水平、综合能力三个维度的学习者学习画像特征模型。在此基础上,通过交叉使用Apriori All算法和贝叶斯网络对平台行为数据进行差异处理,使其转化为具有信息价值的具体数值,设计出了学习画像与个性化学习路径拟合系统。在此基础上,运用蚁群算法实现个性化学习路径的生成与推荐,为学习者提供精准的学习路径指导,降低学生迷航率。研究结果表明:基于学习画像的个性化学习路径推荐具有精准性;学习画像可以实现MOOC环境下平台数据和学习者之间的耦合;交叉使用多种算法实现不同维度数据的差异性处理,使数据分析、处理、应用具有合理性,是实现个性化学习路径生成推荐的良好基础。 相似文献
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数字学习时代,海量的学习资源不但没有促进学习效率的提升,反而加剧了资源获取的负担。该文针对数字学习资源过载现状,借鉴个性化推荐策略,就数字学习资源的服务效果提升进行研究。该文以北京师范大学泛在学习资源平台一学习元平台资源推荐设计为例,分别阐述了个体学习者与群体学习者的数字学习资源服务策略,并从推荐算法的角度阐述了学习资源个性化推荐效果提升策略。 相似文献
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为尊重学习者个体差异性,实现基于微信公众平台的泛在学习资源个性化推荐和个性化学习,增强学习者与学习资源的相关性,帮助学习者提高学习效率,论述了泛在学习的内涵,阐述了泛在学习公众平台相关研究现状。基于行为主义学习理论和因材施教理论设计了包含学习者层面、教师层面、系统层面和管理员层面的泛在学习资源个性化推荐微信公众平台相关功能模块,可为相关研究提供参考。 相似文献
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MOOC在线课程对高等教育产生了巨大影响。从学习者的角度,在学习Coursera平台三门课程和体验Coursera平台各模块功能的基础上,分析了以Coursera平台为代表的MOOC课程特点,研究了MOOC对高校课程资源设计和教学方式的影响。 相似文献
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路红 《中国教育技术装备》2020,(4):53-54,57
为解决MOOC课程利用成效低、资源重复建设等问题,基于深度学习理论,依据各MOOC平台课程和知识的关系设计一款MOOC课程重构系统,并使用Jsoup技术对大量数据进行收集和存储,使用自然语言处理技术对数据进行关键字分析,继而生成知识图谱,同时系统记录学习者学习状态,以便用户持续性学习,以期能为优化MOOC课程资源提供一定的指导。 相似文献
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《实验室研究与探索》2013,(11)
针对目前网络教学中,学习者缺乏个性化指导、学习效率低下的问题,提出了以知识点为核心进行资源组织的个性化学习推荐模型。该模型可以为学习者提供一个"因材施教"的网络教学环境,为学习者推荐有针对性的学习材料,提高学习者的学习效率。构造了用于表示知识点间关联度的客观和主观知识点关联表,给出了个性化知识点序列提取算法和针对特定知识点的个性化学习材料的推荐算法,能根据学习者模型提供适应学习者的教学方法和学习资源,并且学习者模型定期的利用关联规则挖掘进行完善更新。该模型能有效地提高学习者的学习质量和学习兴趣。 相似文献
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MOOC已经成为网络开放教育与传统学校教育资源高起点、高质量建设典范,对于创新在线教育和学历教育的发展产生了深远的影响。然而MOOC学习过程中的高辍学率和低参与度仍然是当前面临的主要问题之一,文章引入学习分析技术理念,从学习者视角出发,提出设计MOOC学习者智慧管理模块,设计了学习者用户、教师用户和管理用户三类登录用户及其可实现功能,构建了MOOC学习者智慧分析层,进一步设计了MOOC资源智慧服务流程,旨在实现MOOC平台资源个性化呈现、学习者数据智慧收集与模型转化、MOOC平台资源生态化发展的目标。 相似文献
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被喻为校园海啸的MOOC以其注册门槛低、资源开放、异步呈现和无约束使用等特点吸引了大量来自世界各地的、不同目的和背景的学习者。但这些特点决定了MOOC要获得可持续发展,必须满足学习者的个别化目的,支持学习者的个别化学习路径,支持和促进学习者的自主性、开放性、反思性、创造性和个性化学习。因此MOOC的设计必须支持和促进学习者的个性化学习。基于这一理念,本文在深入分析MOOC学习本质和特点的基础上,尝试对MOOC学习的生态设计框架进行建构,对MOOC设计框架的四个组成部分以及如何实现这四个部分进行了详细论述,以期为MOOC进一步的研究和实践奠定基础。 相似文献
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大规模开放在线课程（MOOC）为全世界学习者提供了宝贵的学习机会,在线课程的低完成率给学习者带来巨大的困扰,了解学习的困难和提供学习支持对学习者极其重要。以Coursera平台上在线课程《红楼梦》的学习者为调查对象,通过问卷调查与论坛数据分析,结果显示MOOC学习困难集中在内容理解难度大,时间投入多、自我管理欠缺、互评标准把握不准和平台操作等方面,学习者希望从推送相关资料、增加视频交流、提供随时笔记、反馈个性化学习体验等方面得到学习支持。 相似文献
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针对学习资源使用者的特点和当前网络学习模型的不足,提出运用贝叶斯网络建立一种个性化学习者模型。基于用户决策方案指导资源库的建设,提出了一种新的学习资源推荐算法,使学习资源的呈现符合学习者认知发展水平和个性特征,改善资源库的组织结构,实现智能化、个性化的学习资源库推荐系统。实践证明,对于本系统所推荐的学习资源,学习者非常满意。 相似文献
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《蒙自师范高等专科学校学报》2019,(1):138-141
文章围绕校本医学英语口语MOOC教学资源的教学实践中的不足,开展单一线上教学模式与线上教学+移动云教学平台(蓝墨云班课)混合教学模式下的MOOC课程资源学习效果的对比教学实践。其分析结果提示,移动云教学平台可显著提升MOOC课程资源学习效果,特别是MOOC课程资源教学中加强对学习者个性化学习行为过程化的评价活动对于教学效果有明显的提升作用。本文研究探讨所得结论对于全面优化MOOC教学效果具有明确理论意义与实践价值。 相似文献
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“中国式MOOC”概念在我国教育技术界的提出和展望,是基于对国外MOOC发展的分析和升华而来的,这种理论研究拓展到宏观层面,关乎MOOC如何在“中国模式”这一特定环境下立足,并由实践层面的中文MOOC平台构建直接制约.在廓清“中国式MOOC”对学习者个性化需求满足和课程文化负载的基础上,以学堂在线、超星慕课等六大中文MOOC平台为对象,以实际的网站监测为手段,系统地得出了六大平台在网络环境、教学平台、网络课程和教学支持等方面的现状;以六大平台的学习者为调研对象,采用问卷调查法对其学习环境的总体现状进行了调查分析,得出当前学习者对中文MOOC平台满意度水平较低的结论.针对其中较为突出的教师支持、内容设计和技术支持问题,以客观的MOOC教学实例为依据,提出深化责任意识、契合关联MOOC、关注学习体验的优化措施,拟在提升对中文MOOC平台认识的基础上从理论和实践的双重层面对我国后续的MOOC事业提供绵薄之力. 相似文献
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在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题.本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型.实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率. 相似文献
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随着大规模在线开放课程(MOOC)浪潮席卷全球,国内高校MOOC的发展势头十分强劲.清华大学“学堂在线”作为我国高校MOOC平台本土化的典型代表,受到了学习者的广泛关注.作者通过对“学堂在线”平台中四门MOOC课程的学习,以库伯体验学习理论为视角,基于课程的授课团队、学习者和学习同伴、以及教学内容等三个关键要素及其相互关系,对MOOC质量影响因素进行分析,从而提出提高MOOC课程质量的几点思考. 相似文献
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当大规模开放式网络课程MOOC(Massive Open Online Courses)在美国快速发展之际,其在我国也受到了前所未有的关注。文章提出了推进MOOC发展的关键视角:学习者、资源、平台、学校。文章并从这四个方面整合分析了我国MOOC发展存在的以下问题:网络学习者情感缺失的通病仍然存在;学生流失率高;兴趣激发与作弊阻止难以甄别;资源上MOOC教学模式的实质性创新有待加强,课程存在局限性;平台上存在跨国文化的学习障碍,发展同质化;学校发展MOOC不均衡,校际竞争激烈等。文章并就此提出相应的推进策略,包括创建实体化学习群体,加强学习支持服务、适度增加"学习成本",完善评价监督机制;创新MOOC课程教学设计,加强MOOC课程准入和退出机制;平台增加语言选择功能和跨文化背景介绍,建立平台标准;以及构建校际联盟等。 相似文献
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为了解决学生在线学习过程中的“认知过载”和“学习迷航”等问题,充分发挥网络课程资源的教学辅助作用,以《决策支持系统》课程为例,提出一种基于领域本体和语义相似度的个性化学习路径推荐策略。根据领域知识点及其关系构建本体库,建立知识点间语义关系,并用Protégé进行本体形式化编码;基于本体设计学习路径生成策略和相关知识协同策略;最后,结合《决策支持系统》课程现有网络资源设计并开发原型系统,实现个性化学习引导及资源空间优化。实验表明,该平台能够实现在线学习路径的有效引导,为学生提供个性化学习空间,优化在线学习效果。 相似文献