本文關鍵詞：基于知識模型的個性化學習需求智能挖掘技術，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網在教育領域的深入發(fā)展，越來越多的專家學者參與到了數字資源的建設中，網絡教學資源得到了極大地豐富，使得學習者對網絡的依賴越來越多，網絡教學系統(tǒng)對學習者的影響和幫助也越來越深刻。但同時，也使得進入同一個教學環(huán)境的學習者在文化、知識背景、認知狀態(tài)及學習能力上的差異日益增大。認知科學研究中“先入之見”的發(fā)現為研究學習者的個性化提供了一個入手點，為適應在這種環(huán)境下的不同學習者可能存在的巨大個體差異，網絡教學系統(tǒng)在提供教學服務時，需要能夠依據學習者的不同知識背景和學習需求，因人而異地選擇教學內容并提供教學活動，以滿足更多學習者的個性化學習需求。 本文從學習者學習行為入手，分析了當前網絡教學系統(tǒng)中學習者知識模型構建和學習需求挖掘的現狀及存在的問題，以認知主義教學理論、中國網絡教育技術標準（CELTS）為理論指導，基于Java、XML、Web數據挖掘、網絡嗅探、人工智能、知識模型自動化構建、Web Services等技術，提出一種基于知識模型的個性化學習需求智能挖掘方法，并將其作為一種服務進行算法設計與實現；然后，，通過研究中搭建的個性化網絡教學系統(tǒng)平臺對研究成果的有效性和可靠性進行驗證與分析，使其可以在各種知識領域、網絡教學環(huán)境下的教學活動中推廣，發(fā)揮出網絡教學系統(tǒng)最大的功效。 本文分六章來對基于知識模型的個性化學習需求智能挖掘技術進行論述： 第一章，首先探討本文的研究背景和意義，然后對關鍵概念進行界定，闡述相關概念間的邏輯關系，最后具體介紹本文的研究目標和研究內容，以及研究方法。 第二章，引入相關理論和規(guī)范標準，分析其對本研究的指導作用，簡要介紹了本研究所采用的關鍵技術，最后闡述了研究相關指導性原則。 第三章，作為本研究一個重點，對學習者知識模型自動化構建方法的設計與實現進行闡述。通過分析學習者網絡學習行為和學習風格，結合Web數據挖掘、網絡嗅探和知識模型自動化構建等技術，設計并實現了學習者網絡學習行為的挖掘和學習者知識模型的構建。 第四章，作為本研究另一個重點，闡述了基于學習者知識概念的領域知識模型的構建，引入概念圖思想，設計并實現了基于圖匹配算法的知識模型智能匹配算法。 第五章，在前面研究的基礎上構建了個性化網絡教學系統(tǒng)平臺原型。 第六章，作為研究的最后階段，進行研究成果的驗證和評價，及研究的總結和展望。筆者基于第五章構建的個性化網絡教學系統(tǒng)平臺，設計了一個教學實踐活動，用于驗證本研究技術成果的有效性，分析和評估知識模型智能匹配算法的性能，對整個研究進行總結和反思，提出進一步的研究工作。
【關鍵詞】：知識模型 概念圖 學習需求 個性化教學 系統(tǒng)數據 挖掘網絡嗅探
【學位授予單位】：四川師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：G434;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-7
• 插圖和附表清單7-10
• 目次10-12
• 1 緒論12-20
• 1.1 研究背景和意義12-13
• 1.2 相關概念闡述13-15
• 1.3 國內外研究現狀及趨勢15-17
• 1.4 研究目標和研究內容17-18
• 1.5 研究方法18-20
• 2 研究基礎20-30
• 2.1 相關理論和標準20-21
• 2.2 關鍵技術21-28
• 2.3 研究的指導原則28-30
• 3 學習者知識模型的自動化構建30-71
• 3.1 學習者網絡學習行為30-33
• 3.2 學習者學習風格33-34
• 3.3 學習者網絡學習行為的挖掘34-40
• 3.4 學習者模型的構建40-67
• 3.5 學習者知識模型的構建67-71
• 4 基于知識模型的個性化學習需求智能挖掘71-77
• 4.1 基于學習者知識概念的領域知識模型構建72-73
• 4.2 知識模型智能匹配算法73-76
• 4.3 個性化學習需求的呈現76-77
• 5 個性化網絡教學系統(tǒng)平臺原型77-93
• 5.1 系統(tǒng)架構設計77-79
• 5.2 技術手段79-81
• 5.3 模塊實現81-87
• 5.4 系統(tǒng)平臺技術服務化87-93
• 6 研究成果的評價及總結93-101
• 6.1 評價93-96
• 6.2 總結與反思96-99
• 6.3 下一步工作重點99-100
• 6.4 對未來的展望100-101
• 參考文獻101-106
• 致謝106-108
• 研究生在校期間的科研成果108

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

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  本文關鍵詞：基于知識模型的個性化學習需求智能挖掘技術，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：297369