近年隨著慕課（MOOC）等新興教育教學(xué)手段的快速發(fā)展,大量的學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為可以被系統(tǒng)所記錄和分析,從而為個(gè)性化教學(xué)奠定了重要基礎(chǔ)。在Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的理論基礎(chǔ)上,通過(guò)引入智能分析算法動(dòng)態(tài)地分析和識(shí)別學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格,構(gòu)建了一套融合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的"識(shí)別-推理"復(fù)合模型,通過(guò)學(xué)習(xí)者的線上學(xué)習(xí)行為、社區(qū)交互行為、學(xué)習(xí)內(nèi)容瀏覽行為、點(diǎn)擊拖動(dòng)行為等學(xué)習(xí)過(guò)程識(shí)別其學(xué)習(xí)行為特征,并使用基于門(mén)控循環(huán)單元（Gated Recurrent Unit,GRU）的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理和預(yù)測(cè)其可能的學(xué)習(xí)風(fēng)格及對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容形式的偏好,以更高效地為學(xué)習(xí)者提供適應(yīng)于其學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)內(nèi)容和路徑,優(yōu)化學(xué)習(xí)體驗(yàn),為大規(guī)模、個(gè)性化和高質(zhì)量的下一代學(xué)習(xí)平臺(tái)提供技術(shù)支撐。 

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 學(xué)習(xí)風(fēng)格動(dòng)態(tài)分析問(wèn)題
    2.1 學(xué)習(xí)風(fēng)格模型
    2.2 指標(biāo)動(dòng)態(tài)測(cè)量問(wèn)題
3 動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)風(fēng)格識(shí)別模型設(shè)計(jì)
    3.1 用戶(hù)建模
    3.2 學(xué)習(xí)行為識(shí)別
4 模型訓(xùn)練及測(cè)試
    4.1 數(shù)據(jù)集合預(yù)處理
    4.2 模型訓(xùn)練與測(cè)試結(jié)果
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3658160