本文關(guān)鍵詞：基于MDAFA算法的個性化移動學(xué)習(xí)路徑生成機制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為當前教育領(lǐng)域的研究熱點,移動學(xué)習(xí)顛覆了傳統(tǒng)的教育與學(xué)習(xí)方式,同時,個性化的移動學(xué)習(xí)也逐漸引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。但是對移動學(xué)習(xí)環(huán)境下個性化學(xué)習(xí)資源的推薦與學(xué)習(xí)路徑的生成仍然缺乏有效的機制,即個性化過程中對學(xué)習(xí)者的特征關(guān)注較多,而缺乏對學(xué)習(xí)資源的評價屬性的設(shè)置與量化。在此背景下,本文將移動學(xué)習(xí)資源的推薦與選取視為多屬性決策的過程,為移動學(xué)習(xí)資源的評價機制的研究提供了新的方向,并將FA算法應(yīng)用于移動學(xué)習(xí)路徑的生成,提出了基于MDAFA算法的個性化移動學(xué)習(xí)路徑生成機制。文章對移動學(xué)習(xí)者群體進行了差異化的移動學(xué)習(xí)特征分析,闡述了職業(yè)教育背景下的學(xué)習(xí)者利用移動學(xué)習(xí)平臺進行學(xué)習(xí)的困境,指出針對職業(yè)院校的學(xué)生進行移動學(xué)習(xí)資源與移動學(xué)習(xí)路徑推薦的必要性,并在此基礎(chǔ)上提出了面向職業(yè)教育背景下的學(xué)習(xí)者的移動學(xué)習(xí)路徑生成機制。同時,依據(jù)能力本位理論,針對職業(yè)院校的學(xué)生選取了移動學(xué)習(xí)資源的評價參數(shù),結(jié)合學(xué)習(xí)者特征,將移動學(xué)習(xí)資源的推薦與路徑的生成視為考慮不同決策者決策偏好的多屬性決策過程,引入正態(tài)模糊集用于決策屬性數(shù)據(jù)的表達,并在此基礎(chǔ)上對螢火蟲算法進行改進,實現(xiàn)個性化的移動學(xué)習(xí)路徑生成。本文的創(chuàng)新點主要包括:(1)引入決策屬性對移動學(xué)習(xí)資源進行評價,并確定了適用于個性化學(xué)習(xí)路徑生成的移動學(xué)習(xí)資源決策屬性;(2)基于決策屬性對螢火蟲算法進行了改進,并應(yīng)用于移動學(xué)習(xí)資源的推薦與移動學(xué)習(xí)路徑的生成。
【關(guān)鍵詞】：移動學(xué)習(xí) 螢火蟲算法 學(xué)習(xí)路徑 決策屬性 正態(tài)模糊
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：G434;G712
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-20
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究問題的提出10-12
• 1.3 研究問題現(xiàn)狀分析12-15
• 1.3.1 移動學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.3.2 移動學(xué)習(xí)環(huán)境下個性化學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.3 職業(yè)教育背景下移動學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀14-15
• 1.4 研究內(nèi)容15-16
• 1.5 概念的界定16-17
• 1.6 研究方案17-18
• 1.6.1 研究方法17
• 1.6.2 研究過程17-18
• 1.7 論文結(jié)構(gòu)18-19
• 1.8 本章小結(jié)19-20
• 2 國內(nèi)外相關(guān)研究綜述20-29
• 2.1 個性化學(xué)習(xí)研究綜述20-22
• 2.2 學(xué)習(xí)路徑研究概述22-25
• 2.3 螢火蟲算法研究概述25-27
• 2.4 國內(nèi)外相關(guān)研究總結(jié)與啟示27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 3 移動學(xué)習(xí)環(huán)境下螢火蟲算法的改進29-37
• 3.1 螢火蟲算法介紹29-31
• 3.1.1 相關(guān)術(shù)語介紹29-30
• 3.1.2 螢火蟲算法基本結(jié)構(gòu)30-31
• 3.2 移動學(xué)習(xí)環(huán)境下的多屬性決策特性分析31-34
• 3.3 基于多決策屬性改進的螢火蟲算法34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 4 個性化移動學(xué)習(xí)資源推薦與路徑生成37-44
• 4.1 基于正態(tài)模糊集的資源決策屬性表示37-38
• 4.2 個性化移動學(xué)習(xí)資源推薦與路徑生成問題描述38-41
• 4.2.1 學(xué)習(xí)資源推薦過程分析39-40
• 4.2.2 學(xué)習(xí)路徑生成過程分析40-41
• 4.3 基于MDAFA的個性化移動學(xué)習(xí)路徑生成機制41-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 5 仿真實驗及有效性驗證44-50
• 5.1 算法收斂性測試44
• 5.2 算法輸入數(shù)據(jù)仿真44-45
• 5.3 基于多決策屬性的移動學(xué)習(xí)路徑仿真45-48
• 5.4 學(xué)習(xí)路徑有效性驗證48-49
• 5.5 本章小結(jié)49-50
• 6 總結(jié)與展望50-54
• 6.1 研究結(jié)論50-51
• 6.2 研究創(chuàng)新點與難點51-52
• 6.2.1 研究創(chuàng)新點51-52
• 6.2.2 研究難點52
• 6.3 研究展望52
• 6.4 結(jié)束語52-54
• 參考文獻54-60
• 致謝60-61
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項目和成果61

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10 重慶市教育評估院院長、中國高等教育學(xué)會學(xué)習(xí)科學(xué)研究分會常務(wù)副會長 龔春燕;實施新學(xué)習(xí)，，建設(shè)學(xué)習(xí)型社會[N];中國教育報;2013年

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3 張鈺e

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