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E-Learning环境下,网络是在线学习者在线学习,在线交流的重要方法和手段。目前在线学习平台为在线学习者提供被动的学习模式,在线学习者的学习需求具有个性化的不同,学习者希望学习平台能够依据个体的差异提供不同的学习模式,在此背景下,依据学习者的不同背景研究个性化的知识推荐系统具有重要意义。本文探讨了个性化学习的基本模式,并构建了一个个性化学习模型。 相似文献
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云学习时代对网络互动学习平台的性能、用户交互和扩展性等提出了更高的要求,能够满足学习资源分布式共享、系统维护与升级简易、应用成本低廉、可构建真实感虚拟学习环境等需求的网络学习平台,对提高学习者的学习兴趣与成效极其重要.本文在分析云学习时代对网络学习平台实际需求的基础上,基于开源云操作系统设计了一种功能完善、灵活开放的网络互动学习平台,并从体系架构、功能模块、技术实现三个方面进行深入的分析与探究,以便为学习者提供优质的共享资源与个性化的云学习服务,帮助学习者更便捷地共享知识与技能.本研究对于现有学习平台的改版升级以及新型网络学习服务平台的设计与开发具有重要的借鉴和参考价值. 相似文献
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现代远程教育存在＂两个远距离＂。一个是教师和学习者的＂物理远距离＂,另一个是教师和学习者共同面对的与无生命的计算机的＂心理远距离＂。物理和心理上的远距离导致教师和学习者、学习者与学习者之间相互沟通困难,学习者与资源之间沟通困难。这种远距离的状态使得现代远程教育缺乏传统教育中师生面对面的交互及情感交流。因此要使学习者的个性化网络学习能顺利进行必须克服这两个远距离。而克服＂两个远距离＂最有效的办法是为学习者的个性化自主学习提供有效支持和人文关怀。个性化网络学习支持系统是指整合了现代网络技术和个性化支持技术的网络学习支持系统,它的本质是为学习者提供个性化的学习服务,使学习者的个性化网络学习顺利进行。概括地说,个性化网络学习支持系统就是为学习者的个性化网络学习提供支持的软件系统。 相似文献
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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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支持个性化学习的e-Learning系统研究 总被引：3，自引：0，他引：3
本文以个性化学习理论为指导,采用课程知识、教学方法和学习资源相互分离的策略,应用人工智能技术、数据挖掘技术和数据库技术构建了一个基于网络的个性化学习系统,该系统能根据学习者的知识结构、学习目标、学习风格、偏好等特征信息提供适应学习者的教学方法和学习资源,营造个性化的网络学习环境.同时,系统的个性化服务决策规则和模型还可通过数据挖掘修正不断加以完善. 相似文献
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近年来,教育界利用计算机辅助学习呈改变的趋势:越来越多的面向学习的应用程序都将其重心从以官方开发(即:资源提供者或者教育工作者)的学习平台转向以学习者为中心的学习平台。提出了由学习者自主订阅学习资源甚至开发各自的个性化学习环境,将通过iGoogle个人门户平台来构建个性化学习环境。其包括了提供能够支持各个系统之间的协作以及个人学习活动的网络应用软件以及服务。在很大程度上改变了单一的灌输式学习资源获取,为学习者提供了一个可以创造个性化学习环境的平台。通过与学校资源的共享,教育工作者与学生之间,学习者与学习者之间,可以通过此环境进行协作性交流学习。 相似文献
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在线学习作为一种新型的学习方式,能够为学习者提供个性化的学习支持。有效推荐个性化学习路径是学习服务研究中的重点问题。文章结合大数据背景下个性化学习的特征,建立学习者模型,通过数据挖掘技术深入分析学习者的学习行为信息以及知识之间的关系,结合基于内容的推荐和协同过滤的推荐方式,设计个性化学习路径推荐的具体方案,为解决在线学习过程中学习者面临的“信息过载”和“知识迷航”问题提供参考和借鉴。 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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曹良亮 《中国远程教育(综合版)》2014,(4)
本文从在线学习者的具体学习活动出发,对在线学习情境下学习者对教学内容的选择、阅读和知识的意义建构等学习行为特点进行研究和分析,应用知识建模方法对单元教学内容进行知识网络分析,设计专用在线学习平台对学习者的学习活动进行实时跟踪记录,对学习者的知识点选择和意义建构过程及其所形成的学习路径和选择性学习行为进行分析。研究表明,学习者在开放自主的学习环境下,能够主动参照教学目标的要求和教学内容的知识网络模型特点,依据自己的学习需求,选择合适的自主学习策略组织自己的学习活动。在线学习过程中学习者对教学资源的选择可以聚合成为一条较为稳定的学习路径,该路径体现了学习者在意义建构过程中对外部资源的意义建构需求。因此在线教学中依据教学内容知识网络特点设计合理的教学活动,有效应用信息技术实现个性化的教学内容信息推送,会促进在线学习者的学习效果和学习效率。 相似文献
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《高等工程教育研究》2008,(5)
本文分析了目前网络自主学习中存在的问题,提出了网络教育中主动知识服务的思想,分析了本体技术在用户个性化知识推送服务中的应用及网络学习系统中的本体。给出了系统中用户知识兴趣的需求模型和系统实现的模型框架。通过在网络学习系统中应用个性化知识推送服务,可以在很大程度上增加学习者网上学习的兴趣和积极性,对普及和推广网络教学模式有着重要的意义。 相似文献
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网络学习中个性化学习服务策略研究 总被引：3，自引：0，他引：3
网络学习是构建终身学习体系的重要学习模式之一.为了提高网络学习的有效性,关注个体间的差异,有针对性提供全方位个性化学习服务是必须重视的问题.本文从个性化网络学习资源服务和个性化学习过程服务两个角度,对个性化学习服务的策略进行了探讨,提出了建立统一的学习资源标准,解决资源异构问题;动态更新学习资源,保证学习资源服务可持续性发展;关注个体差异性,提供自主学习导学服务;建立电子学档,以过程性评价促个体发展;提供低成本的手机短信移动学习服务;实施个性化督学服务,提高学习者自主学习能力等一系列策略. 相似文献
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在线学习中学习者面临缺少计划、资源过载、缺乏交互、评价单一等问题,将知识地图引入在线学习系统,以期为学习者提供有针对性的学习支持服务。通过文献分析,从学习资源服务、个性化支持、知识协同共建、学习评价4个方面,构建基于知识地图的在线学习支持服务体系。基于知识地图的在线学习支持服务将零散的学习资源组织在一起,并提供资源导航、资源检索等功能;根据学习者的基本特征信息,推荐个性化学习路径;允许教师、助教、学习者共同构建知识地图、信息资源;支持学习评价以及评价反馈多元化。这些支持服务有利于引导、帮助和促进学习者自主学习,提高在线学习效率。 相似文献
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本文分析了目前网络自主学习中存在的问题,提出了网络教育中主动知识服务的思想,分析了本体技术在用户个性化知识推送服务中的应用及网络学习系统中的本体.给出了系统中用户知识兴趣的需求模型和系统实现的模型框架.通过在网络学习系统中应用个性化知识推送服务,可以在很大程度上增加学习者网上学习的兴趣和积极性,对普及和推广网络教学模式有着重要的意义. 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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随着数字化学习的普及和发展,如何及时发现网络学习过程中学习者的个体学习需求,并实时地提供满足他们需求的数字化学习资源和学习服务已日渐成为E learning研究领域的关键问题之一。利用人工智能技术,通过提取数字化学习资源中的核心概念和对在线学习行为的自动捕获,建立基于概念图的知识模型,在此基础上智能地挖掘学习者个体认知状态和学习需求,为个性化学习服务提供支持。 相似文献
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集成与通用是未来终身学习公共服务平台功能的重要特征,而突出服务的个性化是终身学习数字化公共服务平台应该重点关注的方向。终身学习平台通过服务的个性化,以服务对象为中心,提供与服务对象的需要相对应的服务,实现终身学习平台服务的个体化、个别化、差异化。终身学习平台的个性化服务应坚持主体性、生态性和可持续性等基本理念,构建以个体学习者的个性化学习、机构使用者的个性化定制、平台管理者的个性化管理为主要内容的三维结构。为了保证个性化服务的实现,必须使终身学习平台服务实现流程化和生态化管理。 相似文献
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在大规模在线学习中,个性化学习和信息导航越来越受到学习者的欢迎。由于学习者众多、学习需求多样化和学习资源海量,个体化支持服务已难以满足个性化学习和个性化资源推荐的需求。相关研究表明,将社会化支持服务引入在线学习中,能初步缓解支持服务不足的问题。文章以社会化支持服务的属性和内涵为基础,构建基于掌握学习理论的在线学习环境,深入探讨社会化支持服务框架,并结合学习资源、学习伙伴、领域专家等社会性因素对学习者在线学习产生的影响,设计了社会化支持服务流程和个性化推荐模型,旨在为学习者提供智能、精准的支持服务。最后提出“一体化”的社会化支持服务模式,为研究面向个性化学习的社会化支持服务提供参考。 相似文献