本文關(guān)鍵詞： iData 大學生自主學習能力預(yù)測評估 馬爾科夫鏈預(yù)測模型 模糊綜合評判法　出處：《大連海事大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：當今世界,對于大學生來說,自主學習能力的培育舉足輕重,而對自主學習能力進行預(yù)測評估則是提升自主學習能力的有效方法。iData被稱為"小數(shù)據(jù)"或"我數(shù)據(jù)",是以個人為中心的數(shù)據(jù)。小數(shù)據(jù)以單人為唯一對象,可以被全方位、全天候、深入、準確地挖掘和利用,且重點放在深度上。自主學習能力的預(yù)測評估是以個人為研究對象的,本文將大學生自主學習能力的預(yù)測評估與iData技術(shù)相結(jié)合,研究基于iData的大學生自主學習能力預(yù)測模型,具有重要的實際應(yīng)用價值。針對自主學習能力評估的目前研究狀況,在分析和研究iData、大學生自主學習能力相關(guān)理論與技術(shù)的基礎(chǔ)上,給出了預(yù)測的總體框架。設(shè)計了基于馬爾科夫鏈的大學生自主學習能力預(yù)測模型及預(yù)測誤差的檢驗方法,同時給出了大學生自主學習能力評估方法。針對馬爾科夫鏈預(yù)測模型,狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的求解是重點研究對象。針對大學生自主學習能力綜合評估及單項指標評估方法,主要使用模糊綜合評判法。本文實現(xiàn)了大學生自主學習能力預(yù)測總體框架的主要功能模塊,包括基于馬爾科夫預(yù)測鏈模型的自主學習能力預(yù)測模塊、自主學習能力預(yù)測誤差檢驗?zāi)K、基于模糊綜合評判法的自主學習能力評估模塊。最后,基于該框架設(shè)計并實現(xiàn)了大學生自主學習能力預(yù)測評估平臺,該平臺實現(xiàn)了一體化的大學生自主學習能力預(yù)測、評估全過程,并采用直觀的圖表方式對結(jié)果進行展現(xiàn),該平臺包括問卷調(diào)查、自主學習情況統(tǒng)計、自主學習能力預(yù)測、自主學習能力比較以及自主學習能力分析等。通過該平臺,大學生可以不斷地對自我學習能力進行檢測、調(diào)整,最終達到提高自主學習能力的目的。
[Abstract]:In today's world, for college students, the cultivation of autonomous learning ability plays an important role. And predicting and evaluating autonomous learning is an effective way to improve autonomous learning. IData is called "small data" or "my data," and it's individual-centric data. The prediction and evaluation of autonomous learning ability is aimed at individuals. This paper combines the prediction and evaluation of autonomous learning ability of college students with iData technology. It is of great practical value to study the prediction model of autonomous learning ability of college students based on iData. On the basis of analyzing and studying the theory and technology of iDataand college students' autonomous learning ability, this paper gives the overall framework of prediction, and designs the prediction model of college students' autonomous learning ability based on Markov chain and the test method of prediction error. At the same time, the evaluation method of college students' autonomous learning ability is given. For Markov chain prediction model, the solution of state transition probability matrix is the key research object, and the comprehensive evaluation of college students' autonomous learning ability and the single index evaluation method. In this paper, the main functional modules of the overall framework for predicting autonomous learning ability of college students are realized, including the prediction module of autonomous learning ability based on Markov predictive chain model. The prediction error test module of autonomous learning ability, the evaluation module of autonomous learning ability based on fuzzy comprehensive evaluation method. Finally, the prediction and evaluation platform of autonomous learning ability of college students is designed and implemented based on the framework. The platform realizes the integrated prediction of college students' autonomous learning ability, evaluates the whole process, and presents the results by using intuitive chart. The platform includes questionnaire survey, statistics of autonomous learning, prediction of autonomous learning ability. Through this platform, college students can constantly test and adjust their self-learning ability, and finally achieve the goal of improving their autonomous learning ability.
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：G642.0;O211.62

【參考文獻】

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本文編號：1500387