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丛春瑜 《安徽广播电视大学学报》2004,(2):86-89
本文描述了一个基于Web的多重代理的个性化学习系统.系统中利用代理监视学习者,客户端与学习者模型服务器通过Web services进行交互,在服务器端的学习者模型可以使分布在Internet应用动态地集成,而不考虑下面的平台,保证了学习者模型的完整. 相似文献
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丛春瑜 《宁波广播电视大学学报》2004,2(3):62-64
本文描述了一个基于Web的多重代理的个性化学习系统。系统中利用代理监视学习者，客户端与学习者模型服务器通过Web services进行交互，在服务器端的学习者模型可以使分布在Internet应用动态地集成，而不考虑下面的平台，保证了学习者模型的完整。 相似文献
3.
基于Ontology的远程学习支持系统研究 总被引：2，自引：0，他引：2
随着网络技术的高速发展，WEB在学习中变得越来越重要，但是现有的WEB缺乏语义，致使WEB上的学习资源共享性和可移植性相对薄弱，然而Ontology能为各种知识系统之间的知识（资源）共享和互操作提供手段。因而本文提出了多代理结构的学习支持系统中的学习者模型Ontology及其代理对于学习者的有效学习带来的益处。 相似文献
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本文在分析了现有适应性学习系统的基础上,发现其存在学习过程的跟踪表面化和简单化、缺乏适合学习者认知过程的动态适应性、未能体现学习者的主观参与等问题,提出以认知建模为支架的适应性学习系统的设计思想,将动态适应性和学习者特征模型作为两个主要特征进行系统模型构建,重点阐述了系统动态适应性的实现和基于认知模型的学习者特征模型构建的方法。 相似文献
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网络化学习已被越来越多的人接受和认可，但目前能很好的实现网络化学习的系统较少。本文引入智能代理技术，构建了集教学代理、学习者代理等多个代理于一体的网络学习应用模型，并强调了自主学习与协作学习之间相辅相承的关系，从而实现了自主学习、协作学习有机结合的混合学习模式。 相似文献
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学习者模型是个性化学习系统的核心组件。开放性学习者模型(OLM)是允许学习者访问系统对自己的评价信息,驱动自适应教育系统个性化及维护学习者或同伴信息的学习者模型。大多数开放性学习者建模研究关注学习者个人的信息呈现,忽略了人类学习的社会性。因此,研究开放性学习者模型及其社会性,即开放性社会学习者模型(OSLM),成为学习者模型研究的一个重要趋势。美国匹兹堡大学Peter Brusilovsky教授所带领的团队对开放性社会学习者模型进行系列研究,开发了Quiz Map、Parallel Introspective Views、Progressor和Progressor+系统。对这四个系统从模型可视化的一体性、学习顺序、交互性、社会比较、模型识别度五个维度进行探讨发现,国外学者对OSLM的研究主要集中在元认知能力提升、学习者协作与交流、学习成果作用机制研究等方面。我国应在借鉴国际经验的基础上,结合具体实际,从多学科、多属性、多样性信息源和多种学习系统角度研究OSLM,为学习者创造良好的个性化学习环境。 相似文献
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《现代教育技术》2019,(1):100-106
学习风格作为主要的认知模型,是在线学习系统中常用的用户建模依据。基于此,文章首先基于被使用频率最高的学习风格模型——Kolb模型、VARK模型、Felder-Silverman模型和FDI模型,对学习风格用户模型进行了分类,并解析了其可能提供的自适应服务;随后,文章从在线学习系统中用户建模的角度,分析了整合不同学习风格用户模型的自适应策略;最后,文章总结了影响在线学习系统自适应性能的关键问题,以更好地发挥在线学习系统的自适应性能。文章对学习风格用户模型的解读及其自适应策略的分析,将有助于在线学习系统对学习者进行更准确的描述和诊断,从而提供更适合的学习资源和学习建议。 相似文献
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学习风格是自适应学习系统中学习者模型不能忽视的因素之一。为了更好地满足学习者在学习过程中的个性化差异,自适应学习系统中的学习风格模型显得越发重要。本文针对国内外关于学习风格模型在自适应学习系统中的发展现状、特征等进行了总结,并从发展阶段、研究内容、研究方式等方面进行了对比研究,指出目前存在的问题,及以后研究的发展趋势。 相似文献
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This research is aimed to assist individual learners to construct knowledge in online learning through providing them with
customized supportive services. The services go beyond simply presenting course materials, but supply a diverse range of technological
facilities, tools and services to assist individual learners to progress in the learning process. In this paper, the theoretical
background for facilitating construction of knowledge by individual learners is built at the first, through the review of
constructivist theories for learning and the objectivist ones. Then, a general conceptual model to describe any number of
practices in learning and teaching online is built. It will be used to customize online learning environments to cater for
various different learning demands. The services to support the individual’s knowledge construction are identified based on
the relevant theoretical background. After that, software agents are proposed to customize the supportive services for individual
learners based on their particular learning characteristics. Next, the implementation of these services is investigated and
a system prototype is reported. Finally the preliminary research result and the further work are presented. 相似文献
12.
通过对网络学习中学习者在感觉通道、学习材料、学习环境和思维方式等方面偏好的分析,构建网络学习者学习风格特征结构模型。以此模型作为理论依据,提出对网络学习者学习行为进行采集、诊断和个性化引导的方法,并设计网络学习行为个性化引导系统。 相似文献
13.
目前的学习系统只能机械地呈现给学习者一些学习材料,而不能满足学习者个性化学习的需求,不能根据学生认知模型智能地组织符合学习者特点和需求的教学内容和教学策略．将本体运用到智能学习系统中,是一种基于本体的智能学习系统的系统架构,对系统的组成部分进行详细描述,以帮助学习者更好定位学习内容． 相似文献
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Supachanun Wanapu Chun Che Fung Nittaya Kerdprasop Nisachol Chamnongsri Suphakit Niwattanakul 《Education and Information Technologies》2016,21(5):1113-1134
The issues of accessibility, management, storage and organization of Learning Objects (LOs) in education systems are a high priority of the Thai Government. Incorporating personalized learning or learning styles in a learning object management system to improve the accessibility of LOs has been addressed continuously in the Thai education system. A proposed Learning Object Management Model (LOMM) is discussed in this paper which aims to adapt and optimize the learning process based on characteristics of the individual learners. This study aims to find the correlation between learning styles and LOs characteristics in the LOMM. Decision Tree and Apriori algorithms were used to generate a predictive model for the classification of learners. Development of the predictive model was based on survey results from 1,586 high school students in Nakhon Ratchasima province, Thailand. The diverse LOs characteristics were analyzed in order to find the correlation with learning styles of the learners. The classification model consists of 24 sub-models used to predict a learner’s class based on 8 groups of LOs characteristics. The best accuracy obtained in the study was 80.23%. Finally, for the next phase this approach has been designed to support the proposed LOMM and it is expected that it could be readily applied to other e-learning systems and digital repositories. 相似文献
15.
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
16.
本介绍了学习代理人在学习系统中所扮演的角色及与学习之间的关系，提出了基于网络的智能代理实验学习系统。在学习过程中，学习和学习代理人根据学习情况扮演教师、学伴和学生，使学习以不同的心态思考问题，激发了学习的学习兴趣，提高了学习的认知水平和实验应用能力。 相似文献
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随着信息技术的快速发展,网络学习已经成为人们生活中不可或缺的一种学习方式。以实现网络个性化学习为目标的自适应学习系统成为提高网络学习质量的重要研究课题。然而目前大多数自适应学习系统仅具有单向适应能力,即实现了系统根据用户特性适应性向学习者呈现学习资源、过程和策略的功能。尽管这种功能有助于解决学习者认知超载和网络迷航问题,一定程度上提高了学习效率,但学习者在此系统中是一种被动学习,不利于培养学习者自主学习能力和创新能力,也不利于促进学习者对知识的主动建构,还容易使学习者产生惰性。因此,应该充分考虑学习者和系统之间的主客体关系,在自适应学习系统中建立双向适应交互,即用户主动选择资源的适应性交互和系统主动推送资源的自适应交互。双向适应交互最为关键的是用户模型,而认知风格是用户模型中影响学习者个体差异的一个重要元素。从学习效率和使用感受两个层面实证评价双向适应交互性,以及认知风格对其的影响发现:采用自适应学习方式,学习者具有更积极的学习态度,能够取得更好的学习绩效;但认知风格会影响到自适应学习和适应性学习的绩效。 相似文献
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在线学习是一种师生分离的自主学习,对学习者的学习行为进行监控,能提高在线学习效率。利用电子学档对学习者的在线学习行为进行监控,不仅有助于促进学习者的学习反思、激发学习动机、开展更为有效的学习,而且有助于实现对学习者学习行为的全面监控。基于电子学档的在线学习行为监控模型一般包括行为信息的提取模块,整理和分析模块,成果及评价模块,反思模块,行为标准制定模块等五部分。采用这个模型,可以实现对在线学习行为的全面监控。 相似文献
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将智能导学系统应用于现代远程教育中,系统运用数据挖掘技术对学习者访问网络记录进性分析,提取出学习者的学习过程以及对知识点的掌握情况,从而针对学习者个体评价学习效果、优化学习方案、以及督促和鞭策学习者学习,真正实现个性化智能导学。 相似文献
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Chih‐Ming Chen Tai‐Hung Lee 《British journal of educational technology : journal of the Council for Educational Technology》2011,42(3):417-440
e‐Learning is becoming an increasingly popular educational paradigm because of the rapid growth of the Internet. Recent studies have argued that affective modelling (ie, considering a learner's emotional or motivational state) should also be considered while designing learning activities. Many studies indicated that various learning emotions markedly impact learning outcomes. In the language education field, many studies have investigated anxiety associated with learning a second language, noting that anxiety has an adverse effect on the performance of those speaking English as a second language. Therefore, how to reduce anxiety associated with learning a second language to increase learning performance is an important research issue in the language education field. Accordingly, this study employed a sensor, signal processing, wireless communication, system‐on‐chip and machine‐learning techniques in developing an embedded human emotion recognition system based on human pulse signals for detecting three human emotions—nervousness, peace and joy—to help teachers reduce language‐learning anxiety of individual learners in a web‐based one‐to‐one synchronous learning environment. The accuracy rate of the proposed emotion recognition model evaluated by cross‐validation is as high as 79.7136% when filtering out human pulse signals that have bias. Moreover, this study applied the embedded emotion recognition system to assist instructor's teaching in a synchronous English conversation environment by immediately reporting variations in individual learner emotions to the teacher during learning. In this instructional experiment, the teacher can give appropriate learning assistance or guidance based on the emotion states of individual learners. Experimental results indicate that the proposed embedded human emotion recognition system is helpful in reducing language‐based anxiety, thus promoting instruction effectiveness in English conversation classes. 相似文献