智能教育背景下个性化学习特征及保障机制

智能教育时代为学习者个性化学习的实现提供了无限可能,智能技术的高速发展及智能教育产品的不断优化为个性化学习赋能.从个性化学习的历史回溯、基本内涵两方面探明个性化学习的本质,指出当前智能教育背景下,个性化学习进程中呈现出学习分析可预测性、资源推送针对性以及学习诊断精准性、学习评价科学性等特征.未来要进一步实现智能技术对个性化学习的赋能,需建立规范的个性化学习体系,创设完备的个性化学习设施,构建个性化学习协同共同体,探索高效个性化学习路径.     

个性化教育——远程教育的基本模式

从学生的学习动机个性化,学习群体多样性,学习形式个性化,学习过程个性化,论述了远程教育的基本模式——个性化教育的特点,并对教学管理的个性化提出了设想.     

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.     

E-learning中的个性化服务研究

E-learning已经成为现代教育的重要手段,但是现有的E-learning系统的教学模式、教学过程还过分单一,缺乏个性化．如何根据学习对象的学习基础、掌握程度等建立个性化的学习环境,实施自适应学习成为E-learning重要的研究课题．为此提出了一种基于知识点管理的教育资源管理模式,建立了个性化的E-learning学习模型,并实现了学习过程的个性化推荐．     

基于个性化学习的个人数字图书馆的构建

介绍了个人数字图书馆的概念，指出构建个人数字图书馆是个性化学习的必然需要，分析了个人数字图书馆在个性化学习中的功用，阐述了基于个性化学习的个人数字图书馆的构建。     

基于Web内容挖掘的个性化学习系统

基于Web的个性化学习是在远程学习和个性化服务相结合的基础之上发展起来的.利用Web挖掘的方法,针对用户的兴趣变化,搭建了个性化学习系统.并且通过模拟实验,验证该系统的有效性.     

大数据教学平台推动学生个性化学习的路径分析

在互联网和大数据等信息技术的推动下,有效改变了传统学习行为的局限性,为个体学习带来了诸多便利,实现了个性化学习,对于教育教学发展具有十分重要的推动作用。大数据平台在推动学生个性化学习方面发挥了十分重要的作用。然而,在学生个性化学习和大数据教学平台应用方面还存在诸多的问题。该文在对其进行详细分析的基础上,提出相应的对策建议,以借助大数据平台更好地推动学生个性化学习,提升学习效果,为教育教学改革提供必要的经验借鉴。     

基于AGENT个性化Web协作学习系统的模型设计

利用AGENT技术,机器学习和数据挖掘的方法,提出了个性化Web协作学习系统的设计模型,并重点介绍了个性化学习的实现过程.     

用XML实现远程教育系统中的个性化学习环境

个性化学习环境是网络学习系统中提供给“不定时学习者”的重要场所，用XML实现这个环境将能更加快捷、方便地显示个性化的内容。提出了用XML实现三层体系结构的个性化学习环境。     

IPv6环境下个性化网络学习系统设计及实现

针对个性化网络学习在学习内容、学习环境等方面的特点,利用IPv6网络在网络带宽、移动设备支持等方面的优势,设计和实现了大学选修课个性化网络学习系统.该系统采用双协议栈方案构建了网络环境,采用概率矩阵分解的协同过滤方法实现了学习内容的个性化推荐,采用Java EE软件架构实现了多平台的学习环境访问,并通过分布式系统部署解决了高并发访问的问题.基于已建成平台上用户的学习行为数据统计结果,提出教学管理要统计学生的学习时间分布,关注学生对课程的反馈.统计分析结果有助于优化学习时间的安排和个性化学习资源的设计,从而提高在线学习效果.     

基于Agent的个性化智能导学系统的研究

文章给出了基于Agent的个性化智能导学系统的设计模型,阐述了总体设计思路。将Agent技术应用于模型中,突出了个性化与智能化。根据学生实际学习过程,合理利用网络资源,个性化的生成学习路径,因材施教性很强,同时具有较强的自适应性。     

一个基于Multi-agent理论的个性化计算机导师系统

设计了一个基于Multi-agent的个性化计算机导师系统模型,引入了新颖的经验交流与共享学习机制,充分利用网上资源,通过协同式的强化学习,为用户提供个性化的学习资源,真正做到因材施教.     

基于学习分析的中小学教师继续教育管理系统

为了满足当前中小学教师继续教育系统的个性化服务需求,提高继续教育的效果,提出了一种新的基于学习分析的继续教育系统.首先基于LDA算法,提出了关注点的提取算法,用于生成具备个性化学习特点的学习序列,然后建立基于学习分析的个性化学员模型,对学习序列进行优化,最后利用该系统对考核成绩进行实验分析.该系统具备很好的鲁棒性和稳定性,能有效提高学员的学习成绩.     

面向学生的个性化智能型教学平台的构成和应用

本文结合“电大在线”教学平台和作者开发的个性化智能学习服务系统,依据现代教学设计理论和学习理论建立了面向学生的个性化智能教学平台的组成模块,分析了各模块的特点,并设计教学平台,支持面向学生的个性化教学。     

应用型本科院校在“个性化”学习模式构建中存在的问题与对策

本文针对应用型本科类院校在人才培养方面出现的不足,分析了当前社会环境下,高校学生进行"个性化"学习的迫切性。随后对高校学生基于职业发展与个体兴趣产生的"个性化"学习模式进行了阐述,对应用型本科院校在"个性化"学习模式构建中存在的主要问题进行了归纳,并对相应的应对策略进行了探讨。     

个性化网络学习推荐系统设计

本文针对个性化网络学习的特点,设计了基于WEB挖掘的个性化网络学习推荐系统,本系统包括离线部分和在线部分。离线部分主要采用数据挖掘技术实现,在线部分用于在线推荐资源。同时本文还给出了个性化推荐系统的推荐流程。     

用BLOG构建个性化学习协同指导空间

在现代教育中，建构主义思想被广泛运用，学生主体性的个性化学习越来越受到重视。但是片面强调个性，极易造成学习的无方向性。同时学生的信息获取环境复杂，家长与教师之间又缺少有效的沟通机制，致使对学生的个性化学习指导缺乏连贯性与系统性，使个性化学习效率低下。Blog以其简单易用，即事即写，即时发布的特点成为个性化学习中思想共享和信息共享的承载平台。为此，本文对Blog构建个性化学习协同指导空间的作用与实施进行了探讨。     

基于MoodIe平台适应性学习环境的构建 ——以陈设艺术设计课程为例

针对Moodle教学平台的技术赋能,创建适应性的学习环境,开展个性化的学习.实践表明,适应性学习环境有助于提高学习者的学习效率,并在一定程度上满足学习者个性化学习的需求.这为"金课"建设和个性化教学的改革与实践提供参考.     

基于Web的个性化远程学习模型的研究与应用

目前,基于Web的个性化服务是智能信息检索、电子商务、远程教育等领域研究的热点,本文在分析当前远程教育系统存在的问题的基础上,提出了一种基于Web的个性化远程学习模型,利用Web数据挖掘、多Agent、XML技术构建个性化学习环境,并对其实现的关键技术进行了讨论,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。     

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.