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1.
基于数据挖掘的远程学习过程评价系统设计与实现   总被引:4,自引:0,他引:4  
远程学习过程的评价是一项难以进行的工作。本文在深入分析当代教育评价理论与方法的基础上,引进电子学档评价思想,提出将数据挖掘技术引入到电子学档的评价过程中,运用文本挖掘技术对电子学档中的信息进行关联分析,对照预先制定的评价量规得出对学生学习过程的评价结果,以实现学习过程评价的自动化。  相似文献   
2.
为了解决伴随远程学习而产生的"学习偏离"和"认知过负"问题,基于学习风格偏向性的个性化学习路径推荐是一个解决方案。但现有智能学习系统,因其底层缺乏可自组织的资源组织结构,导致学习对象无法动态选择。为了解决这一问题,本文提出基于3向可演化的语义链网络(SLN)资源组织结构,并在此基础上开发了原型系统Smap。具有不同学习风格偏向性的学习者,可以根据SLN中的语义关系获得符合其学习风格的学习路径引导。  相似文献   
3.
本文综述了利用算法进行音乐作品作曲的各种人工智能技术,并指出这些方法的优缺点,讨论了相关的一些重要的问题和未来的发展方向.  相似文献   
4.
科学引文网络反映了科学知识的动态演化,作为一个复杂的网络系统已得到广泛研究。针对引文网络中主题不明确和热点问题不易跟踪的问题,提出了引文网络中的舆论评价计算方法和网络社区主题提取与表示方法。首先采用正则表达式和模板匹配方法提取元数据;并计算文献作者对参考文献的舆论评价,建立带有舆论评价权值的文献引用网络,并对网络中的突现语义进行描述;然后以此网络结构为基础,结合信息熵和网络中文献重要性权重改进TDIDF算法,计算得到每个社区主题的关键词概率描述,从而得到社区主题。本文的方法和实验对解释引文网络的演化、社区主题发现、文献的共享等有借鉴意义。  相似文献   
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