本文關(guān)鍵詞：E-Learning中學習者建模研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 個性化教學是網(wǎng)絡教學發(fā)展的必然趨勢。在個性化教學系統(tǒng)中，學習者模型能為系統(tǒng)提供與學習相關(guān)的重要的學習者信息。建立可共享、動態(tài)的學習者模型不僅可以增強系統(tǒng)間的互操作性，提高數(shù)據(jù)共享性，減少重復工作，還可以了解學生興趣愛好的新近動態(tài)，學習的進度，為個性化教學提供重要依據(jù)。 本文以網(wǎng)絡教育技術(shù)標準、網(wǎng)絡學習者特征和Web數(shù)據(jù)挖掘為基礎(chǔ)，，研究網(wǎng)絡學習中學習者建模問題，主要研究內(nèi)容包括： (1)設計學習者模型。針對當前網(wǎng)絡學習個性化的需求，將個性化服務的理念應用到網(wǎng)絡學習中。在分析國內(nèi)外遠程教育技術(shù)標準和結(jié)合人們對網(wǎng)絡學習行為特征分析的基礎(chǔ)上，參照CELTS和學習風格定義網(wǎng)絡學習中學習者信息的概念模型。 (2)領(lǐng)域知識建模。通過劃分知識點，建立知識樹來描述知識點以及知識點間的偏序關(guān)系，并通過學生學習、參與討論、練習和測試等情況綜合評價學生的學習進度。 (3)非領(lǐng)域知識建模。非領(lǐng)域知識建模是提取與網(wǎng)絡學習緊密相關(guān)的學習者特征的過程。文章在研究Web數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，定義了事務庫和Web訪問頻繁項集等概念，并通過用戶興趣特征采集和數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則算法獲取學習者的個性特征，解決網(wǎng)絡學習中學習者個性特征的自動獲取和動態(tài)變化問題。 (4)學習者模型的描述和輸出。用可擴展標記語言XML和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來描述和存儲學習者模型。 研究表明，本文提出的學習者模型從領(lǐng)域知識和非領(lǐng)域知識兩個方面對學習者進行描述和評價，是比較完整的模型。學習者模型能動態(tài)跟蹤學習者的學習進度、興趣愛好的變化，可以在學生信息管理系統(tǒng)、網(wǎng)絡教學系統(tǒng)等多種場合重復使用。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡學習 學習者模型 個性化教學 Web數(shù)據(jù)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：G434
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 常見的學習者模型9-10
• 1.2.2 學習者建模存在問題10-11
• 1.3 論文的研究意義11-12
• 1.4 論文的研究內(nèi)容與組織12-14
• 第二章 學習者建模的相關(guān)理論和技術(shù)14-24
• 2.1 遠程教育技術(shù)標準現(xiàn)狀研究14-15
• 2.2 學習者相關(guān)標準15-18
• 2.2.1 IEEE P1484標準中PAPI信息16
• 2.2.2 IMS學習者信息包16
• 2.2.3 CELTS-11學習者模型規(guī)范16-18
• 2.3 Web數(shù)據(jù)挖掘18-24
• 2.3.1 Web數(shù)據(jù)挖掘概述18-19
• 2.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法19-24
• 第三章 網(wǎng)絡教學環(huán)境下學習者模型設計24-34
• 3.1 網(wǎng)絡學習者特征分析現(xiàn)狀24-25
• 3.2 學習者模型設計的原則與方法25-26
• 3.2.1 學習者模型設計的原則25-26
• 3.2.2 學習者模型設計的方法26
• 3.3 學習者模型設計26-34
• 3.3.1 學習者模型設計概述26-27
• 3.3.2 領(lǐng)域知識模型設計27-31
• 3.3.3 非領(lǐng)域知識模型設計31-34
• 第四章 學習者建模過程34-50
• 4.1 學習者建模流程34-35
• 4.2 信息獲取35-36
• 4.2.1 學習者提供基本信息35
• 4.2.2 系統(tǒng)記錄用戶的訪問特征35-36
• 4.3 領(lǐng)域知識處理36-37
• 4.4 非領(lǐng)域知識處理37-46
• 4.4.1 實驗環(huán)境37
• 4.4.2 W3C日志文件分析37-39
• 4.4.3 數(shù)據(jù)預處理39-41
• 4.4.4 模塊統(tǒng)計41-42
• 4.4.5 模式發(fā)現(xiàn)42-45
• 4.4.6 模式分析45-46
• 4.5 學習者模型輸出46-50
• 4.5.1 學習者模型輸出46-48
• 4.5.2 學習者模型評價48-50
• 第五章 總結(jié)與展望50-52
• 參考文獻52-55
• 附錄55-58
• 攻讀碩士期間公開發(fā)表的論文和參加的科研項目58-59
• 致謝59

【引證文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 田文詩;基于學習者行為的序列模式挖掘算法研究與實現(xiàn)[D];吉林大學;2011年

2 匡哲君;基于FP點擊流跟蹤的漢語學習者個性化分組算法[D];吉林大學;2011年

3 王怡涵;能力導向終身學習個性化推薦系統(tǒng)學習者模型構(gòu)建[D];東北師范大學;2011年

4 賈冰;自適應學習系統(tǒng)中學習者模型的表示及特征值獲取方法研究[D];東北師范大學;2010年

  本文關(guān)鍵詞：E-Learning中學習者建模研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：404757