排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 640 毫秒
1
1.
网络环境下基于Web的个性化学习是现代远程教育与智慧教育领域研究的热点,也是数字化学习E-learning未来发展的趋势。Web个性化学习环境构建主旨是针对学习者特征差异性"分析"与"判断"其个性化需求,并以此精准推荐适当的学习资源,其实现的关键在于用户特征模型构建与分析、结构化领域知识构建以及知识个性化推荐与呈现。其中,用户静态特征与动态行为特征是个性化学习需求的逻辑起点,结构化领域知识模型是个性化推荐的数据源基础,知识个性化推荐与呈现是E-learning的宗旨。 相似文献
2.
3.
引言
网络学习社区(Networked/Online Learning Communities)作为一种新型学习方式受到越来越多研究者的青睐。网络学习社区中由于参与者之间知识结构以及认知能力的复杂多变,对于同一个问题往往会形成认知冲突,而在此环节中,成员之间即日寸的交流互动成为了他们解决冲突、获取新知识的重要环节。IWebIM是一款开源的聊天组件,能集成于网页中任何地方,从而弥补了网络学习社区中学习与聊天“非同步”的不足之处,为社区成员之间即时的交流互动搭建了桥梁。 相似文献
4.
以用户个性需求为导向构建Web环境下智能学习系统是现代远程教育与智慧教育领域研究的热点,也是E-learn?ing的未来发展趋势。推荐技术是智能学习系统的“智慧”所在,其根据学习者差异性特征属性“分析—判断—理解”个性化需求并以此精准推荐合适的学习资源。基于内容和协同过滤的混合式推荐可解决单类型推荐所引起的冷启动、非结构化内容推荐等诸多短板问题,进而有效提高推荐资源的效率与质量。该研究在分析领域相关研究现状的基础上,提出了Web环境下智能学习系统中基于内容和协同过滤的教育资源混合式推荐模型构建方案,着重对其架构设计、对象建模与推荐算法进行详细论述。 相似文献
5.
1