共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
网络学习者特征对网络学习平台提供个性化学习服务具有重要影响。个性化学习服务指为学习者提供适应性的学习内容。基于学习者的学习风格和学习目标设计了个性化的知识组织、知识呈现和学习导航。以C语言课程为实例,针对不同类型的学习者设计出个性化的学习界面,实现了一种学习者与学习平台之间的新型交互模式。 相似文献
2.
《实验室研究与探索》2013,(11)
针对目前网络教学中,学习者缺乏个性化指导、学习效率低下的问题,提出了以知识点为核心进行资源组织的个性化学习推荐模型。该模型可以为学习者提供一个"因材施教"的网络教学环境,为学习者推荐有针对性的学习材料,提高学习者的学习效率。构造了用于表示知识点间关联度的客观和主观知识点关联表,给出了个性化知识点序列提取算法和针对特定知识点的个性化学习材料的推荐算法,能根据学习者模型提供适应学习者的教学方法和学习资源,并且学习者模型定期的利用关联规则挖掘进行完善更新。该模型能有效地提高学习者的学习质量和学习兴趣。 相似文献
3.
智能导师系统是提高网络学习者学习效率的辅助教学系统,知识表示和教学推理机是系统的核心组成部分。本文提出了一种全局知识关系图和局部知识关系树的多策略混合知识表示结构,并根据学生学习进度和循序渐进原则,设计出学生个性化学习内容的生成算法。最后,基于此策略开发出一个网络学习平台原型,试验表明,它能有效地提高学生网络学习效率。 相似文献
4.
个性化网络学习笔记系统的设计与开发 总被引：1，自引：0，他引：1
随着网络技术的发展及学习个性化、终身化的要求,个性化网络学习必将成为远程学习的发展趋势。本文试图并以个性化网络学习认知工具的实现策略为导向,设计并开发一种嵌入式个性化网络学习笔记工具,满足随想随记、笔记分享、数据推送、标签支持、离线学习等学习功能,以期达到网络学习平台中学习个性化的要求。 相似文献
5.
当今时代,网络远程教育在蓬勃发展的同时也出现了“课本搬家,教室搬家”等许多问题。提高网络远程教育的质量要求网络远程教学设计密切关注学习者的心理因素,对学习者的个性因素与网络远程教育效果相关性进行研究。文章就如何根据学习者的个性因素进行远程教学设计进行了一些探讨,提出了基于学习者的个性因素建构个性化教学环境,个性化资源库、个性化学习系统和个性化学习支持服务系统的远程教学设计策略。 相似文献
6.
刘东波 《濮阳教育学院学报》2014,(4):144-145
本文研究了远程教育个性化虚拟学习社区的设计与实现技术。该远程教育个性化虚拟学习社区核心功能模块主要有数字虚拟学习平台、综合门户和网络爬虫三个模块。学习者通过综合门户进入数字虚拟学习平台,通过可定制的网络爬虫掘取网上资源进行个性化学习。 相似文献
7.
文章以全面服务型为建设理念,按照学习者个性化需求构建适应性学习模型,从培养理念更新、个性化学习模型研究、教学模式和质量保障体系等方面创新网络课程体系并设计了服务型创新网络课程平台运行机制,创新远程教育网络课程个性化社会人才培养体制,适应终身教育和社会经济发展需要。 相似文献
8.
基于个性化的网络远程教学设计策略探讨 总被引：2，自引：0，他引：2
当今时代，网络远程教育在蓬勃发展的同时也出现了“课本搬家，教室搬家”等许多问题。提高网络远程教育的质量要求网络远程教学设计密切关注学习者的心理因素，对学习者的个性因素与网络远程教育效果相关性进行研究。文章就如何根据学习者的个性因素进行远程教学设计进行了一些探讨，提出了基于学习者的个性因素建构个性化教学环境，个性化资源库、个性化学习系统和个性化学习支持服务系统的远程教学设计策略。 相似文献
9.
10.
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
11.
随着大数据时代的到来和在线学习的蓬勃发展,个性化自适应学习日益成为人们关注的热点。本文从教育数据挖掘的目标和关键技术出发,在个性化自适应学习系统中应用教育数据挖掘技术,研究了学习者模型、领域知识模型和社交网络模型的构建、融合和应用,设计出基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统的架构和流程,探讨了模型的构建和个性化自适应学习引擎机制的建立,提出了基于聚类的个性化自适应学习内容呈现、基于序列挖掘和关联规则的最佳学习路径推荐、基于协同过滤和社交网络的个性化资源推荐方法。 相似文献
12.
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
13.
王嵬 《安阳师范学院学报》2023,(2):23-27
个性化学习内容推荐是提升学习者个性化学习质量的关键,建立个性化学习内容推荐模型,以提升学习者个性化学习满意度。通过对学习者个性化标签进行分析,构建了学习者学习状态监测指标体系,提升学习者个性化学习效率和质量。在此基础上结合学习者个性化学习内容生成框架得到个性化知识图生成规则,最终得到学习者个性化学习内容。将提出的基于学习状态的个性化学习算法与传统算法进行对比,结果表明,基于学习状态监测的个性化学习算法得到的个性化学习内容能够大大提升学习者个性化学习的满意度。基于学习状态监测的个性化学习算法所得到的个性化学习内容针对性更强,对提升学习者个性化学习质量具有一定的参考价值。 相似文献
14.
蒋志辉 《中国远程教育(综合版)》2013,(2):48-51,95
网络环境下的个性化学习突破了原有个性化学习的局限,具有新的内涵和特征。本文在梳理个性化学习概念的基础上,提出了基于网络的个性化学习过程模型,并对其要素和特点进行了详细分析,探讨了网络环境下个性化学习的优化策略。 相似文献
15.
通过对现有网络教学系统进行分析,根据Agent的原理,构建了一个基于多Agent的个性化网络教学模型。利用Agent的智能推理能力,设计了一种教学模式选择的适应性选择策略,探讨了根据学习特征、学习难度进行个性化学习推荐的方案等,实现了学生的按需学习和教师的因材施教。 相似文献
16.
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
17.
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
18.
马伟杰 《河南广播电视大学学报》2012,(3):108-110
决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。对网络课程知识点个性化设计中的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策树C4.5算法对所给数据进行处理,选取决策属性,构造决策树,提取分类规则,获取每一个知识点与不同类型的学生之间的关系。通过实验仿真发现,C4.5决策树算法取得了较为理想的分类预测效果。 相似文献
19.
20.
文章以U-Learning视角设计网络课程学习资源,旨在弥补现有的网络课程对自主学习和个性化动态学习支持的不足,具体分析U-Learning下的学习资源的特点,提出基于U-Learning视角下的网络课程学习资源的设计策略。 相似文献