隨著教育信息化的發(fā)展,在豐富的數字化資源以及各類學習支持系統(tǒng)的支持和輔助下,要做到能夠根據每一個學生的需求和能力為其提供個性化自適應學習的方法,對學生的學習效果做及時準確的反饋,提供個性化服務干預,就要對學生的學習行為進行全面深入的分析,從而建立學習者的個性化學習路徑,提高學習資源個性化推薦的精度和效率。但在當前開發(fā)的各類個性化路徑推送系統(tǒng)中大多僅僅使用測試題目來確定學習者的知識水平,部分系統(tǒng)加入了個性特征分析作為進行個性化學習路徑的基礎,而沒有對學生知識水平背后未表現出的認知加工過程、認知技能和問題策略以及認知結構(知識結構)等進行診斷分析。在建立學習者的個性化學習路徑,提高學習資源個性化推薦的精度和效率問題上無法實現精準有效。因此,為了實現在個性化路徑推薦過程中深入的學習者認知結構挖掘,本文提出了RSM和聚類分析相結合的認知診斷方法刻畫學生的學習路徑,認知診斷理論的提出了基于多種認知診斷模型進行認知診斷分析的方法,為深入的了解學習者的知識狀態(tài)以及認知結構間,挖掘認知加工信息提供了有效的路徑。而當前所有的認知診斷都是在編制測驗題目的基礎上進行,沒有嘗試在現有的題目中進行認知診斷的方法,但所有的自適應學習平臺中包含大量的試題可利用。所以本文提出了RSM和聚類分析相結合的認知診斷方法刻畫學生的學習路徑,為自適應平臺的個性化路徑推薦系統(tǒng)能夠真正實現個性化學習路徑的推送提供方法上的探索、應用和分析。在研究過程中,本文主要應用了文獻研究法、問卷調查法對中學考試的認知診斷方法進行探索、應用和分析,具體包括以下三個部分:第一部分,基于規(guī)則空間模型和聚類分析的認知診斷的方法探索。收集認知診斷的文獻,對其中利用規(guī)則空間模型的文獻深入研究,并在分析當前試卷中的認知診斷存在的研究不足基礎上探索基于規(guī)則空間模型和聚類算法進行認知診斷的一般過程。第二部分,以錦州八中八年級的期中考卷為研究載體,應用規(guī)則空間模型和聚類算法的一般過程對勾股定理進行認知診斷分析。第三部分,利用診斷結果推薦學習路徑實現學生個性化學習。研究發(fā)現:通過認知診斷數據分析,應用規(guī)則空間模型和聚類分析算法在數學勾股定理認知診斷上的科學性,以及教師應用認知診斷結果進行群體補救性教學,和學生個體利用認知診斷信息實現個性化學習的有效性。
【學位單位】：渤海大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：G434
【部分圖文】：

勾股定理認知屬性的層級關系圖

22個規(guī)則點分布圖

325名被試的點分布圖

【參考文獻】

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本文編號：2825823