"互聯(lián)網(wǎng)+教育"時(shí)代的來(lái)臨使得e-Learning學(xué)習(xí)模式被廣泛接受,如何為e-Learning學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化學(xué)習(xí)支持服務(wù)成為學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者特征,為其推薦個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源與學(xué)習(xí)活動(dòng)序列,是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的重要手段。為提升自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑構(gòu)建的智能化程度,提出了包含學(xué)習(xí)者模型庫(kù)、學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)庫(kù)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑構(gòu)建引擎等核心功能模塊的人工智能支持下的自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑構(gòu)建模型。在該模型的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,首先,從認(rèn)知風(fēng)格及知識(shí)水平兩個(gè)維度對(duì)學(xué)習(xí)者特征進(jìn)行向量化描述和相似度計(jì)算;而后,提取相似學(xué)習(xí)者群體的歷史學(xué)習(xí)路徑和測(cè)試成績(jī)構(gòu)建學(xué)習(xí)路徑圖譜;最后,采用改進(jìn)的蟻群算法從學(xué)習(xí)路徑圖譜中挖掘出最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑推薦給目標(biāo)學(xué)習(xí)者。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法可以從繁復(fù)的學(xué)習(xí)資源和活動(dòng)中生成簡(jiǎn)潔、精準(zhǔn)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑,既能有效解決學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)迷航與認(rèn)知過(guò)載問(wèn)題,還能促進(jìn)學(xué)習(xí)資源的高效利用;通過(guò)該方法構(gòu)建的自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑可有效提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率、學(xué)習(xí)成績(jī)和學(xué)習(xí)滿(mǎn)意度,有利于學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)的主動(dòng)建構(gòu)、內(nèi)化及遷移。 

【文章來(lái)源】：現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究. 2020,32(03)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
一、引言
二、相關(guān)研究現(xiàn)狀
三、自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑構(gòu)建模型
四、模型的實(shí)現(xiàn)過(guò)程
    1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理階段
    2. 相似學(xué)習(xí)者選擇階段
    3. 學(xué)習(xí)路徑圖譜構(gòu)建階段
    4. 自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑挖掘階段
五、自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑績(jī)效實(shí)驗(yàn)分析
    1. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    2. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3. 學(xué)習(xí)滿(mǎn)意度分析
六、總結(jié)與思考


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[8]學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)肖像支撐下的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑破解——學(xué)習(xí)計(jì)算的價(jià)值賦予[J]. 牟智佳.  遠(yuǎn)程教育雜志. 2016(06)
[9]面向用戶(hù)需求的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦研究[J]. 趙學(xué)孔,岑磊.  中國(guó)教育信息化. 2016(21)
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博士論文
[1]自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)支持模型與實(shí)現(xiàn)機(jī)制研究[D]. 姜強(qiáng).東北師范大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于學(xué)習(xí)分析的適應(yīng)性學(xué)習(xí)路徑推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)[D]. 陳智慧.華中師范大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3641183