傳統(tǒng)的測(cè)驗(yàn)往往只報(bào)告一個(gè)測(cè)驗(yàn)總分,而不考慮被試潛在的心理過(guò)程和認(rèn)知特點(diǎn)。不同于傳統(tǒng)測(cè)驗(yàn),認(rèn)知診斷可以評(píng)估個(gè)體認(rèn)知過(guò)程或知識(shí)結(jié)構(gòu)等信息。目前,大部分的認(rèn)知診斷測(cè)驗(yàn)都僅限于診斷學(xué)生屬性掌握情況。在診斷后學(xué)生如何進(jìn)行學(xué)習(xí),教師如何選取合適的學(xué)習(xí)材料等問(wèn)題,認(rèn)知診斷評(píng)估并沒(méi)有給出解答。當(dāng)前的教育模式主要是班級(jí)教學(xué),千篇一律的教學(xué)流程可能會(huì)使學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)失去興趣,這在一定程度上遏制了學(xué)生的發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,根據(jù)學(xué)生差異提供不同的學(xué)習(xí)資源的自適應(yīng)學(xué)習(xí)(Adaptive Learning)已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。因此,開(kāi)展基于認(rèn)知診斷的自適應(yīng)學(xué)習(xí)研究就顯得尤為必要�；谇叭说难芯�,本文建構(gòu)了基于認(rèn)知診斷的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的四個(gè)模型:材料模型,屬性模型,學(xué)習(xí)者模型和材料推送模型。學(xué)習(xí)材料推送模型是本研究的重點(diǎn)內(nèi)容。本研究將材料推送的問(wèn)題情景分成兩種:每個(gè)材料僅包含一個(gè)屬性以及每個(gè)材料可以包含多個(gè)屬性。在不同的問(wèn)題情景下,根據(jù)相應(yīng)的推薦規(guī)則,建立了懲罰函數(shù)(penalty function),同時(shí)使用遺傳算法(genetic algorithm)為每個(gè)學(xué)習(xí)者選擇合適的學(xué)習(xí)材料。本文通過(guò)兩項(xiàng)Mont... 

【文章來(lái)源】：江西師范大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

自適應(yīng)學(xué)習(xí)過(guò)程的可視化

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于混合模型（Mixed-CDMs）視角的CD-CAT及其應(yīng)用研究[J]. 高旭亮,汪大勛,蔡艷,涂冬波.  心理科學(xué). 2019(01)
[2]多分屬性層級(jí)結(jié)構(gòu)下引入邏輯約束的理想掌握模式[J]. 詹沛達(dá),丁樹(shù)良,王立君.  江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(03)
[3]Q矩陣?yán)碚撎轿J]. 丁樹(shù)良,羅芬,汪文義,熊建華.  江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版). 2017(01)
[4]學(xué)習(xí)元平臺(tái)的語(yǔ)義技術(shù)架構(gòu)及其應(yīng)用[J]. 楊現(xiàn)民,余勝泉.  現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究. 2014(01)
[5]認(rèn)知診斷CAT選題策略及初始題選取方法[J]. 涂冬波,蔡艷,戴海琦.  心理科學(xué). 2013(02)
[6]教育測(cè)量理論新進(jìn)展及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 辛濤,樂(lè)美玲,張佳慧.  中國(guó)考試. 2012(05)
[7]小學(xué)兒童數(shù)學(xué)問(wèn)題解決認(rèn)知診斷[J]. 涂冬波,戴海琦,蔡艷,丁樹(shù)良.  心理科學(xué). 2010(06)

博士論文
[1]面向基礎(chǔ)教育的自適應(yīng)學(xué)習(xí)服務(wù)系統(tǒng)研究與應(yīng)用[D]. 廖軼.北京交通大學(xué) 2017

碩士論文
[1]基于分部評(píng)分的多級(jí)評(píng)分認(rèn)知診斷模型開(kāi)發(fā)[D]. 苗瑩.江西師范大學(xué) 2017
[2]六年級(jí)學(xué)生解應(yīng)用題的認(rèn)知診斷研究[D]. 張玲.西南大學(xué) 2016
[3]基于遺傳規(guī)劃和遺傳算法的跨單元調(diào)度方法[D]. 李邈.北京理工大學(xué) 2016
[4]遺傳微粒群混合算法的研究及其在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用[D]. 賈占朝.中南大學(xué) 2009
[5]基于改進(jìn)GA的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用的研究[D]. 張芳.中南大學(xué) 2007



本文編號(hào)：2939353