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1.
个性化学习推荐模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过分析个性化学习的特点,构造了个性化学习推荐模型.为保证学习效果,设计了基于ISM的学习序列生成方法,从整体上引导学习者的学习过程;在单个知识点学习时,采用关联规则挖掘,推荐符合学习者特征的学习材料. 相似文献
2.
互联网的高速发展导致网络学习资源数量迅速增长,案例教学、理论教学等教学资源的个性化推荐受到更多关注。学习者模型是实现个性化推荐的依据。文章以CELTS-11学习者模型规范为基础,针对学习者的个性差异,在学习过程中对基本信息、学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等个性化特征展开研究,解决目前资源推荐系统的学习者模型中学习者特征描述不全面、个性化程度不高等问题,构建出了个性化的学习者模型,为学习资源的推送提供了有力的依据,应用效果表明了该方法的有效性。 相似文献
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在“互联网+教育”时代,学习者模型是实现个性化网络教学的关键。通过对学习者模型研究现状的分析,在知识模型、认知模型、情感模型和行为模型的基础上,提出一种融合社交特征的学习者综合模型。首先,对模型的特征选择和形式化表征进行了详细说明;然后,针对该模型在学习资源推荐、学习路径推荐、学习伙伴推荐、学习督导和预警中的应用进行了分析。最后,研究认为该模型能够为新型互联网学习环境下的个性化教学服务提供良好的支持。 相似文献
4.
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
5.
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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王鹰王向丽 《中国教育技术装备》2023,(14):10-13
以教育技术培训为例,设计了专业的知识图谱,所有知识点与试题、学习资源相互关联,学习系统根据学习者的个性化差异智能推荐学习资源,学习者在反复自测与学习后,可以快速地提升自己的教育技术专业素养,大大提高学习效率。 相似文献
7.
个性化推荐作为解决学习者信息迷航的重要途径已成为研究热点。以生成性学习资源中学习者的个性化学习特征为基础,构建用户模型。根据布卢姆认识理论,采用贝叶斯网络评估学习者认知状态,并基于Felder-Silverman模型,利用TAN贝叶斯网络预测学习者学习风格,依据学习者的认知水平和学习风格推荐不同的学习策略,以有效提高学习效率。 相似文献
8.
随着信息技术和学习理论的发展,教育研究的焦点逐渐从"以教为中心"向"以学为中心"转变,对学习的研究也逐渐从对学习者本身的研究转向对学习环境的研究。社交网络模拟了人类社会生活与社会关系,其理念契合了社会建构主义、关联主义、分布式认知等学习理论,更加符合网络时代学习的社会性、关联性、分布性、碎片化、个性化等特征。本研究在分析现有网络学习环境的基础上,提出以社交网络模型为资源聚合与推荐框架设计新型学习环境的思路,对个人学习空间、学习资源聚合模式和个性化推荐引擎构建等学习环境设计要素进行了分析。社交网络可以实现"网络学习空间人人通",学习环境内外资源的个性化聚合,并记录学习过程。通过对大量学习行为数据的分析,可以辅助教学决策,优化学习过程,推荐符合学习者个性的学习资源,实现个性化学习。最后,本研究基于开源社会性软件Sakai OAE构建了个性化学习环境并进行了实际应用,结果表明该学习环境在用户易用性和技术接受度等方面取得了较好效果。 相似文献
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大数据环境下,从海量学习资源中为学习者提供个性化的资源推荐服务可提高学习效率。考虑到不同区域的人具有不同的文化背景,人们对事物的喜好具有区域性,以及提供个性化推荐通常面临数据稀疏和冷启动的问题,提出使用因子分解机,综合考虑学习者的知识基础、兴趣、文化和时间因素,借助学习者所处区域的文化背景,选出与其有相同或相似文化背景的学习者,并结合学习者最佳学习时间及学习体系结构,以提高个性化学习资源推荐的质量。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了推荐准确率。 相似文献