自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在現(xiàn)代教育領(lǐng)域中逐漸普及,目前絕大部分學(xué)習(xí)系統(tǒng)的功能仍是輔助學(xué)生知識(shí)學(xué)習(xí),以培養(yǎng)學(xué)生能力為目標(biāo)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)尚無(wú)案例。在當(dāng)代社會(huì)趨勢(shì)下,以能力提升為目標(biāo)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)將代表教育技術(shù)發(fā)展的未來(lái)。本文將智能控制和數(shù)據(jù)分析引入高等教育工科教育過(guò)程,創(chuàng)建了能力導(dǎo)向的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)是一個(gè)MIMO控制系統(tǒng),以學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)力為系統(tǒng)輸入,學(xué)習(xí)過(guò)程為被控對(duì)象,學(xué)科能力為系統(tǒng)輸出和系統(tǒng)的反饋參量,學(xué)生知識(shí)和能力畫(huà)像為系統(tǒng)參數(shù)調(diào)節(jié)提供依據(jù)。能力導(dǎo)向的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)存在若干關(guān)鍵問(wèn)題,本文研究了其中最為基礎(chǔ)和重要的兩個(gè)。第一是建立科學(xué)、客觀以及具有實(shí)時(shí)性的能力測(cè)評(píng)系統(tǒng),第二是建立結(jié)合能力和知識(shí)的學(xué)習(xí)資源推薦引擎。針對(duì)這兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,本文開(kāi)展了如下主要工作:1、提出了基于思維層、學(xué)科層、知識(shí)層的三層能力空間,以及基于知識(shí)地圖技術(shù)的知識(shí)空間。2、結(jié)合能力空間與知識(shí)空間,采用多維項(xiàng)目反應(yīng)理論和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),提出了一種新的能力測(cè)量評(píng)價(jià)方法。3、在測(cè)評(píng)方法的支撐下,以基于內(nèi)容的推薦算法為核心,提出了基于學(xué)生知識(shí)模型與能力模型的學(xué)習(xí)資源推薦算法。本文將能力導(dǎo)向的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)用于某高校自動(dòng)化專業(yè)一門... 

【文章來(lái)源】：北方工業(yè)大學(xué)北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)概述
    1.2 高等教育下的能力概念和培養(yǎng)問(wèn)題
    1.3 教育測(cè)量理論
    1.4 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的推薦引擎
第二章 理論基礎(chǔ)
    2.1 項(xiàng)目反應(yīng)理論
        2.1.1 Logistic模型
        2.1.2 極大似然估計(jì)法
    2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 定義和結(jié)構(gòu)
        2.2.2 高斯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與多維高斯線性分布
    2.3 推薦算法
        2.3.1 基于內(nèi)容的推薦算法
        2.3.2 基于知識(shí)的推薦算法
第三章 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    3.1 學(xué)科能力的定義
    3.2 知識(shí)地圖
        3.2.1 知識(shí)地圖結(jié)構(gòu)
        3.2.2 知識(shí)地圖中心度
    3.3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.4 系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
第四章 學(xué)生能力測(cè)量和評(píng)價(jià)方法
    4.1 試題標(biāo)注方法
    4.2 學(xué)科能力的測(cè)量方法
    4.3 學(xué)科能力的評(píng)價(jià)方法
    4.4 系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例
第五章 學(xué)習(xí)資源與試題推薦算法
    5.1 關(guān)鍵詞貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
        5.1.1 關(guān)鍵詞貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        5.1.2 關(guān)鍵詞貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)分布
        5.1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)條件概率分布
        5.1.4 學(xué)生關(guān)鍵詞掌握程度后驗(yàn)概率計(jì)算
    5.2 推薦引擎
        5.2.1 運(yùn)行流程
        5.2.2 計(jì)算關(guān)鍵詞掌握程度
        5.2.3 計(jì)算推薦度
        5.2.4 計(jì)算匹配度
    5.3 實(shí)驗(yàn)與分析
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3170793