网络学习中学习者个性挖掘方法的研究

提出了一种面向个性化网络学习的学习者个性挖掘方法，以实现网络学习中学习者个性特征的自动获取．该方法首先通过对样本学习者的个性属性归并，去除冗余的个性属性；进而通过对学习者行为模式与个性特征的定量关联规则分析，得到两者间的关联规则；最终据此规则对后续学习者的行为模式进行推理，获取学习者的个性特征．此方法不仅解决了个性化网络学习中学习者个性特征的自动获取问题，而且还可表现出个性与行为间的关系．该方法已在计算机教学管理示范系统中进行了试验，结果表明该方法是有效的．     

一种基于迁移学习的学习资源推荐方法

移动互联网技术的飞速发展和智能终端设备的广泛普及为支持泛在学习(U-Learning)提供了可能.泛在学习是一种随时随地都能发生的在线学习.当前,互联网涌现了一大批可供学习的平台和资源,类似平台包括网易云课堂、Coursera、知乎网、简书网等.手动检索和个性化推荐是在线学习系统提供给用户获取学习资源的常用方式.个性化推荐因其能主动建模学习者偏好,为学习者提供个性化的学习资源推荐服务而受到了广泛关注并成为在线学习领域的研究热点.本文在传统协同过滤个性化推荐系统的基础上提出一种基于迁移学习的学习资源的推荐方法,该方法从已有的数据中学习知识,然后迁移到目标任务中,解决了目标任务中数据过少从而导致学习特征的能力不足的问题.     

学习资源网络模型构建及资源推荐策略设计

通过分析基于终身学习机制的个性化推荐系统与基于电子商务的个性化推荐系统的区别,确定基于终身学习机制的个性化推荐系统的关键问题就是如何为学习者获得想要具备的能力推荐满足他们个人需求、个人爱好以及目前已具备的知识结构的最佳学习路径.针对终身学习中正式学习和非正式学习不同的学习情况,构建了学习资源网络模型,在此基础上将基于本体的推荐技术和协同推荐技术相结合,为学习者的不同学习情况运用不同的推荐策略推荐最佳学习路径.最后通过实验对推荐结果进行分析,确定最优方案.     

基于知识结构图的个性化学习内容生成算法

在结构化知识图的基础上,根据不同学生的学习状态,提出了网络学习环境的个性化学习内容生成算法.在课程本体知识结构图的基础上,经过动态评估学习过程而形成基于不同学生的个性化知识结构图,结合其子空间及有向无环图的拓扑排序方法,设计并实现了基于目标知识点的学习路径和个性化学习内容生成算法,以及在线学习环境中个性化学习内容生成机制.经网络学习课程实例验证表明,该算法可以满足学生个性化学习的需求.     

基于学习风格理论的网络教学模型构建

就网络教学的本质和技术特质而言,网络教学的目的是为学习者提供一种不受时空限制的个性化教学,但网络教育忽略了学习者的个体差异,从而影响了网络教育的质量．通过分析学习风格理论与网络教育的特殊性及学习者的个性特征的关系,提出并构建了运用学习风格理论的网络教育个性化模型,以对网络教学实践有一定的启示,真正实现网络教育的个性化．     

基于知识状态的个性化学习资源推荐方法

针对现有的个性化学习资源推荐方法存在不能够从学习者的学习缺陷出发推荐学习资源的不足,提出一种基于知识状态的个性化学习资源推荐方法,它首先根据知识点之间的关联关系构建知识图谱,然后根据学习者知识状态进行推导生成待学习知识点向量,最后设计相似性迭代算法从学习资源库中匹配最适合学习者的学习资源.通过实验证明,该方法具有不错的推荐效果和性能.     

个性化协同学习环境领域本体模型的构建

将本体思想引入计算机支持的协同学习系统,可以根据学生的个性特征和学习进程动态地呈现教学内容,更好地满足学习者的需要。在描述个性化协同学习环境和本体相关知识的基础上,构建了计算机学科领域本体核心分层结构,并以数据结构课程为例建立了课程本体模型,为个性化协同学习系统的实现奠定了基础。     

"自主+协同+创新"网络学习过程建模

文章以网络社区为平台,提出了基于"自主+协同+创新"的学习概念(ICI),并在此基础上采用IDEF系统构建方法,建立了网络学习系统框架(GNKJ),再利用认知学徒模式方法,设计了ICI网络协同学习方法对学习过程进行重构,形成了因特网环境下的协同学习环境;结果表明,该学习环境能够满足学习者的各种协同学习需求,自发培养和提高学习者的创新思维和创造能力,是创新教育改革和网络教学方法实践的一次有益尝试.     

基于目标设置理论的个性化网络学习模式研究

目标设置理论是近年来研究最多、影响最大的一种激励理论.将该理论引入到个性化网络学习平台的设计与实践中,并利用该平台在实践中积极探索基于目标设置理论的个性网络学习模式,很好地激发了教师对学习者学习的引导以及学习者的学习动机和学习情趣,提高了课程学习的实效性.     

学习资源精准推荐模型及应用研究

根据属性特征推荐资源,由于存在冷启动和稀疏性问题,限制了在线学习资源推荐的性能.基于知识表示和协同过滤,将学习者的学习水平和学习风格等特征融入推荐过程,进行协同过滤个性化推荐,提出了一种学习资源精准推荐模型,构建了学习者和学习资源知识表示模型;通过实验表明知识表示-协同过滤相结合的推荐算法在个性化推荐和推荐准确度方面优于传统的CF算法.     

计算机支持的协作学习设计模式

提出了代表协作学习构造最佳实践的协作学习设计模式(CLDP),建立软件开发人员与协作学习专家之间的概念共同点,探讨了用教育建模语言IMSLD对它们进行形式化的方法,使之可被软件系统处理。最后讨论了基于CLDP的学习设计创作工具的设计开发,帮助教师根据特定学习场景的需求,通过重用和定制模式,创建有效的协作学习设计。     

个性化和协作式网络学习环境的研究与应用

介绍了基于网络的学习环境的含义,重点介绍了基于网络的个性化和协作式学习环境的设计和实现。     

合作性学习的教学效果分析与改进对策

合作性学习真正体现了学习者的学习主体地位,对于提高高等教育教学质量具有重要作用。文章对合作性学习的教学效果、存在的问题进行了实证研究。研究表明,与传统教学模式相比,合作性学习可以取得更好的教学效果。但是,合作性学习实践中还存在学生参与程度低及学习方法不当等亟待解决的问题。在对产生上述问题的原因进行深入分析的基础上,提出了改进合作性学习效果的对策建议。     

大学生基于Wiki的协作学习影响因素探究

Wiki技术的“协同编著”特性和对知识积累的独特作用使得越来越多的教育者尝试将其应用于协作学习研究.本文对利用Wiki进行协作学习的影响因素做了分析,结果表明,大学生在基于Wiki的协作学习方面还处于较低水平.多元回归分析表明,教师因素和学生因素对基于Wiki的协作学习具有较大的解释效应.     

Using Agents in Web-Based Constructivist Collaborative Learning System

Web-based learning systems are one of the most interesting topics in the area of the application of computers to education. Collaborative learning, as an important principle in constructivist learning theory, is an important instruction mode for open and distance learning systems. Through collaborative learning, students can greatly improve their creativity, exploration capability, and social cooperation. This paper used an agent-based coordination mechanism to respond to the requirements of an efficient and motivating learning process. This coordination mechanism is based on a Web-based constructivist collaborative learning system, in which students can learn in groups and interact with each other by several kinds of communication modes to achieve their learning objectives efficiently and actively. In this learning system, artificial agents represent an active part in the collaborative learning process; they can partially replace human instructors during the multi-mode interaction of the students.     

合作性学习理念下的文学概论教学探讨

合作性学习作为教学理念,会在各类课程中体现出不同的方式。文章结合文学概论的教学实践,探讨适合理论课程的合作方式与可行性方案。文学概论的合作性学习应以教学目标作为理解的起点,结合人才培养目标与学生现状进行综合考虑。在理论讲授的前提下,借助于素质拓展项目与网络教学平台,针对某些理论命题进行应用性的合作性学习。这种尝试加深了对合作性学习理念的进一步理解,也取得了初步成效。