發(fā)布時間：2020-06-18 21:44

【摘要】：教育信息化進入了新的發(fā)展階段,正在從數(shù)字教育轉(zhuǎn)為以大數(shù)據(jù)分析、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)為支撐的智慧教育。由于具有個性服務(wù)、智能分析、自然交互、泛在接入等特征,智慧教育成為我國教育信息化發(fā)展的趨勢,也是落實黨的十九大報告中“加快教育現(xiàn)代化”的重要舉措。目前,智慧教育在導(dǎo)學(xué)、推薦、答疑、評價等環(huán)節(jié)仍存在一些技術(shù)難題,智慧教育在推薦環(huán)節(jié),由于教育資源和學(xué)習(xí)者之間存在語義鴻溝,用戶難以在眾多的教育資源中找到符合自己需要的學(xué)習(xí)資源。如何填補教育資源和學(xué)習(xí)者之間的語義鴻溝,實現(xiàn)二者在語義層面的匹配,是應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。本文就如何填補教育資源和學(xué)習(xí)者之間的語義鴻溝的課題中的兩個問題展開研究,即評估學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)能力問題和預(yù)測學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)興趣與意圖問題。評估學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)能力問題主要需要解決的問題是準(zhǔn)確的評估、預(yù)測學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力,以及準(zhǔn)確的評估教育資源的難易度,通過將學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)能力與教育資源難易度的匹配,為學(xué)習(xí)者推薦合適學(xué)習(xí)資源;預(yù)測學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)興趣與意圖問題主要解決的問題是準(zhǔn)確把握學(xué)習(xí)者在某些領(lǐng)域表現(xiàn)出的長期興趣以及在某些專業(yè)甚至課程上表現(xiàn)出的短期的學(xué)習(xí)意圖,使得在線教育平臺能夠為學(xué)習(xí)者推薦其真正感興趣的教育資源。對于學(xué)習(xí)者于學(xué)習(xí)能力評估問題,本文提出了基于項目反應(yīng)理論的學(xué)習(xí)能力評估模型,利用模型得出已有學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力值以及題目參數(shù),然后利用課程中各題目參數(shù)計算出了課程的多級難度,然后利用這些參數(shù)對新的學(xué)習(xí)者進行能力評估,針對學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)不足的學(xué)習(xí)者,本文提出了機器學(xué)習(xí)與項目反應(yīng)理論相結(jié)合的混合模型解決這類學(xué)習(xí)者能力評估的冷啟動問題;針對學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)較多的學(xué)習(xí)者,本文根據(jù)其在具體所學(xué)課程的學(xué)習(xí)情況提出了同課程學(xué)習(xí)能力評估和跨課程學(xué)習(xí)能力評估兩種評估方法。綜合以上三種評估方法,可以比較準(zhǔn)確的評估學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)能力。對于學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)興趣與意圖預(yù)測問題,本文提出了基于文本分析的學(xué)習(xí)興趣與意圖預(yù)測模型,將學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)平臺的一些行為數(shù)據(jù)整理為文本數(shù)據(jù),利用改進的TF-IDF算法和word2vec提取文本特征,將提取出的相應(yīng)向量通過利用時間窗口以及引入衰減因子分別預(yù)測學(xué)習(xí)者長期的學(xué)習(xí)興趣與短期的學(xué)習(xí)興趣。針對無法進行在線驗證的問題,提出了另一種驗證方法驗證了模型提取出的文本特征是有效的,進而說明本文預(yù)測出的學(xué)習(xí)興趣與意圖是合理的。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP181
【圖文】：

會讓學(xué)習(xí)者感到難度過大也不會讓學(xué)習(xí)者感到難度太低，從要努力就能獲得優(yōu)秀的學(xué)習(xí)動力。同時，利用課程的多級難度跨課程的學(xué)習(xí)能力。當(dāng)一名學(xué)生之后選擇相同領(lǐng)域的課程 B 果 B 課程選課的人數(shù)較多時，說明之前計算出的 B 課程難度課程之間的相似度預(yù)估出該學(xué)生在 B 課程中大概的水平，方相關(guān)資源；如果 B 課程選課人數(shù)較少，可以通過同時選擇了 生作為橋梁，擬合相關(guān)數(shù)據(jù)可以得出A課程到B課程學(xué)習(xí)能力預(yù)估出該學(xué)生在 B 課程中大概的水平。以預(yù)估的學(xué)習(xí)能力為程中的新進度帶入到模型中使得學(xué)習(xí)能力值逐步穩(wěn)定與準(zhǔn)確。項目反應(yīng)理論的學(xué)習(xí)能力評估方法反應(yīng)理論（Item Response Theory，IRT）已被廣泛用于教育和教育評估中，用于評估學(xué)習(xí)者的能力。在諸如國際數(shù)學(xué)與科學(xué)估中，通常通過分析項目的特征（項目區(qū)分度和項目偏差），使和評估測試。

圖 2-4 0-1 計分題型特征曲線算法評估出的學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力值，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力,+3]，學(xué)習(xí)能力值對應(yīng)的數(shù)值越大表明學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力學(xué)習(xí)能力越弱。本文中的很多圖的學(xué)習(xí)能力值超出這個范更加完整使直觀的分析更令人信服。結(jié)合表 2-5 和表 2-3 學(xué)習(xí)能力值是合理的。由于數(shù)據(jù)是未標(biāo)注的，所以本文利據(jù)生成軟件 WinGen 來生成數(shù)據(jù)，用本節(jié)的參數(shù)估計方法的學(xué)習(xí)能力值、題目各參數(shù)是與 WinGen 生成數(shù)據(jù)的參數(shù)表 2-5 0-1 計分測驗學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力學(xué)生編號 學(xué)習(xí)能力1 -1.19652 -0.55093 -0.8925多級計分題型數(shù)據(jù)的簡單樣例，每一行代表一名學(xué)生，

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5 許s

本文編號：2719876