【摘要】：知識能力認知診斷模型在學(xué)術(shù)研究中已被證實對個性化學(xué)習(xí)是非常有效的,但是實際教學(xué)中存在客觀的局限性,因為教師沒有足夠的精力對每位學(xué)生的知識狀態(tài)進行分析和評估。而隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨和互聯(lián)網(wǎng)在教育領(lǐng)域應(yīng)用的不斷深入,借助計算機來服務(wù)于教育已成為個性化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點。通過對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的調(diào)研,我們發(fā)現(xiàn)目前在線的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)把焦點都聚集在對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格的研究上,大部分都是通過分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為和興趣偏好,把類似的學(xué)習(xí)者進行聚類分組,然后針對性的推送合適的學(xué)習(xí)資源,以期達到個性化學(xué)習(xí)的目的。這種方式只是理論上的個性化,實際中的應(yīng)用效果并不是很理想。因為不同學(xué)習(xí)者的基礎(chǔ)是不同的,在沒有對學(xué)習(xí)者的知識狀態(tài)進行診斷,不了解學(xué)習(xí)者當(dāng)前的知識結(jié)構(gòu)和能力水平的情況下,盲目的推送學(xué)習(xí)資源,其有效性是沒有保證的。針對上述問題,本文設(shè)計了基于知識能力認知診斷模型的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng),旨在探索出能夠有效實現(xiàn)在線個性化學(xué)習(xí)的方法。本文在對知識能力認知診斷模型(DINA模型)和個性化學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的研究現(xiàn)狀進行了調(diào)研的基礎(chǔ)上,結(jié)合了一線教學(xué)的實際情況,提出了一種能夠診斷學(xué)習(xí)者知識狀態(tài),較好的實現(xiàn)在線個性化學(xué)習(xí)的方案。首先,通過對傳統(tǒng)的DINA模型和改進版R-DINA(Revised Deterministic Inputs,Noisy“and”Gate)模型的研究,本文提出了優(yōu)化后的知識能力認知診斷模型,較好的解決了存在的問題,并設(shè)計了實驗,驗證了知識能力認知診斷模型的有效性。然后,本文詳細的闡述了結(jié)合知識能力認知診斷模型診斷出學(xué)習(xí)者的知識狀態(tài)和認知缺陷的整個過程,并針對性的給出了補救建議,充分驗證了知識能力認知診斷模型的實際應(yīng)用價值。最后,本文將知識能力認知診斷模型與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合,設(shè)計并實現(xiàn)了個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。通過對系統(tǒng)的需求分析、結(jié)構(gòu)設(shè)計、業(yè)務(wù)流程、模塊實現(xiàn)和性能測試的一連串介紹,表明了系統(tǒng)已經(jīng)達到了預(yù)期的效果。通過實證研究,我們發(fā)現(xiàn)基于知識能力認知診斷模型的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠很好的診斷出學(xué)習(xí)者的知識結(jié)構(gòu)和能力水平,并針對學(xué)習(xí)者存在的缺陷,針對性的提出補救建議,真正實現(xiàn)了因材施教,做到了個性化學(xué)習(xí)。
【圖文】：

性框架學(xué)上冊中的第四章《代數(shù)式》為例，建性，如表 3-1 所示：表 3-1 認知屬性實例內(nèi)容式的概念式的簡單運算數(shù)式去解決情境問題的能力運用代數(shù)規(guī)則（復(fù)雜的去括號、合并同類項、推理能力（演繹推理、歸納推理和類比推理）層級關(guān)系，如圖 3-3 所示：

008 1 1 0 1 1 0 0009 1 0 1 0 0 1 1010 0 1 1 1 0 1 13.3.5 項目參數(shù)估計由第 3.2 節(jié)估算知識能力認知診斷模型參數(shù)的介紹，我們結(jié)合 EM 算法估算本次測驗中 7 個項目的猜測參數(shù)和失誤參數(shù)。計算機實現(xiàn)代碼可見附錄部分，具體步驟如下：第一步：確定項目與屬性關(guān)系的 Q 矩陣和項目反應(yīng)的 Y 矩陣。第二步：給項目參數(shù)賦初值，1s 0.1，1g 0.25。第三步：求Pj(αl)，即每種掌握模式下每題答對的概率。共 9 種掌握模式，，7 個題，結(jié)果如圖 3-4 所示。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.52

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