E-learning环境下的个性化学习行为研究

随着信息化社会的快速发展,基于互联网技术的网络教育逐渐成为一种有效利用社会教育资源、促进学习化社会构建的积极途径.E-learning使学习不再受到时间和空间的限制,令学习者获取知识和信息的方式发生了巨大变化.笔者针对当前在E-learning的应用与实践中存在的个性化服务方面的不足,提出对E-learning环境中的学习者主体的学习行为、学习兴趣度进行分析和研究的方法,为建立基于E-learning的网络个性化教学体系提供有力的理论依据.     

面向虚拟学习社区的学习行为特征挖掘与分组方法的研究

虚拟学习社区作为网络教育的一种新兴模式,越来越受到人们的关注.如何为不同的学习者提供良好的个性化教学服务是虚拟学习社区研究的重要问题,而学习者的学习特征的提取与分析是个性化教学的基础.以虚拟学习社区为背景,从学习者的学习过程和学习特征入手,运用模糊c均值聚类算法(FCM)挖掘并分析学习过程中学习者的学习特征,进而根据学习者的知识水平、自主学习和协作学习积极性等学习特征进行精确分组划分,以达有针对性的教学指导,实现个性化教学,提高学习者学习效率.     

基于本体技术的一体化虚拟学习环境应用研究

针对基于网络的个性化学习的要求,提出把本体技术引入到近年来兴起的一体化虚拟学习环境（IVLEs）中的设想,并给出了一套系统构建方案。利用W3C推荐的RDF对学习资源信息及用户信息进行统一格式的元数据描述,通过对本体实例的描述分析,说明了个性化学习及基于本体的智能检索的实现原理,并对本系统中的本体构建方法做了简述,利用本方案使系统较好地实现了针对不同类型用户的个性化学习及智能检索。     

数据驱动下的个性化自适应学习研究综述

智能教育环境下的教学更加关注学习者的个性化诉求，而自适应学习能够为实现个性化教育提供技术和方法支持.文章从数据驱动的视角出发，通过开展国内外个性化自适应学习研究的综述分析，对其系统框架和相关组件进行阐述和解读.其中，重点从领域知识模型、学习者特征模型和教学模型三方面对其实现机制进行探析，提出当前研究存在的问题和不足，并在此基础上介绍了近年来可促进解释性提升的相关组件技术研究，奠定进一步深入个性化自适应学习研究的基础.     

个性化智能安全中面向正示例的自组织聚类学习

针对个性化智能安全服务的需要,提出了一种新的个性化智能安全服务范式,并为此构造了面向正示例的自组织聚类学习器作为这类服务范式的核心技术,然后对提出的学习算法进行了入侵检测实验及分析.     

基于粒子群算法的学习路径推荐方法

智能训导系统（ITS）以提高学习者学习自主性,实现个性化的学习过程为目标．学习者的学习偏好根据学习者本身的属性,如学习目的,认知能力等变化．因此,为所有学生设计统一的学习路线已不能很好满足单个学习者的学习需要．首先将学习者进行特征聚类,然后将每个学习者作为一个粒子,将其在学习过程中的路径选择和评价值作为其空间代表值,使用粒子群算法进行个性化学习路径寻优,并通过实验证明其有效性．     

Enhanced Learning Resource Recommendation Based on Online Learning Style Model

Smart learning systems provide relevant learning resources as a personalized bespoke package for learners based on their pedagogical needs and individual preferences. This paper introduces a learning style model to represent features of online learners. It also presents an enhanced recommendation method named Adaptive Recommendation based on Online Learning Style(AROLS), which implements learning resource adaptation by mining learners' behavioral data. First, AROLS creates learner clusters according to their online learning styles.Second, it applies Collaborative Filtering(CF) and association rule mining to extract the preferences and behavioral patterns of each cluster. Finally, it generates a personalized recommendation set of variable size. A real-world dataset is employed for some experiments. Results show that our online learning style model is conducive to the learners' data mining, and AROLS evidently outperforms the traditional CF method.     

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.     

基于本体的适应性学习系统(OBALS)之系统模型

提出一种基于本体的适应性学习系统,在不改变现有E-Learning系统学习模式的基础上,为学习者提供一个基于广域资源共享的适应性课程学习环境,从而解决现有E-Learning系统中网络课程缺乏个性化支持、已有优质网络教育资源较难重用,以及现有的适应性教学系统研究成果不能普及应用等问题.最后构建了一个系统原型,并提供了适应性学习处理过程.     

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.     

包容性学习：开放教育资源和云服务

许多年来，技术性教育都承诺存在着能够适应每一个学习者学习经验的潜力.如果一个加入信息技术的学习环境能够了解到每一个学习者的学习偏好，那么学习环境就可能为他们提供一个独特的优化学习经验.云服务的聚合功能，以及由此发展而来的智能系统，都恰如其分地增强和替代了原有的资源，随之而来的可共享的、合理设计的以及可标记的资源又使之变为可能.为了达到这一目标，我们需要一个新的方式来看待、生产和传送教育学习资源.     

U-Learning中个性化内容提取方法

提出了一种U-Learning中个性化内容提取方法,以帮助学生在泛在环境下获取个性化的学习对象。该方法可以在混合信息的基础上,按相似度的顺序生成个性化的搜索结果。使用学生的历史信息、当前地理位置信息及输入查询信息,用以过滤掉不相关的搜索结果,提高泛在环境下学习内容的获取效率。     

形成性评价在大学英语写作教学中的实施

形成性评价是在教学过程中对学生学习效果的动态评价,通过对学习过程的及时反馈调整教学,挖掘学生的潜能,发展学生的学习能力,提高学生学习的积极性和自主性。将形成性评价运用到大学英语写作教学实践中,不仅能够促进学生写作,关注写作学习的过程,也有助于教师改革写作教学的思路,提高写作教学质量。     

一种基于本体的个性化搜索引擎模型

利用信息检索、本体和个性化搜索等相关知识,构建一种基于本体的个性化搜索引擎模型PSMBO.该模型由用户界面、查询请求处理模块、检索模块、查询结果处理模块、兴趣学习模块以及用户兴趣知识库和本体知识库七个部分组成.该模型在一定程度上提高了搜索引擎在查准率和查全率方面的性能.     

Learning Pet-Intelligent Agents for WBE

An intelligent agent is any program that can be considered by the user to be acting as an assistant or helper, rather than as a tool in the manner of a conventional direct-manipulation interface. An agent should as well display some, but perhaps not all, of the characteristics that are associated with human intelligence: learning, inference, adaptability, independence, creativity, etc.. In order to make web-based education (WBE) more vividly and instructionally with learner's independence at the same tune, the intelligent agent can act as a learning pet, which is affiliated with learner's score or grades and will grow up with learner's achievement. And during the course of study, the learning pet can provides any information required by the learner, gives hints if necessary when the learner doing his/her assignment, offers instructional guide for further study etc..     

Learning Pet -- Intelligent Agents for WBE

An intelligent agent is any program that can be considered by the user to be acting as an assistant or helper, rather than as a tool in the manner of a conventional direct-manipulation interface. An agent should as well display some, but perhaps not all, of the characteristics that are associated with human intelligence: learning, inference, adaptability,independence, creativity, etc.. In order to make webbased education (WBE) more vividly and instructionally with learner's independence at the same time, the intelligent agent can act as a learning pet, which is affiliated with learner's score or grades and will grow up with learner's achievement. And during the course of study, the learning pet can provides any information required by the learner, gives hints if necessary when the learner doing his/her assignment, offers instructional guide for further study etc..     

高校招生生源质量评价模型研究

本文通过对高校招生生源质量评价模型进行了研究，从模型中的各个因素之间的关系转化为因子进行计算和分析，通过计算综合得分来对招生生源质量进行评价，从而得到对生源地的一些有价值的信息，对以后提高生源质量采取相应的措施提供决策依据。     

本体技术在个性化推荐系统中的应用研究

针对个性化推荐系统中传统的用户建模技术的缺陷,本文将领域本体的理论与方法应用到电子商务个性化推荐中,设计了一种本体和服装信息相结合的个性化推荐模型。利用Protégé实现了服装知识本体的构建过程,在真实数据集上的实验结果验证了算法的可行性和有效性。该设计与已有的推荐算法相比,具有更高的预测准确度。     

An ontology reasoning architecture for data mining knowledge management

In order to realize the intelligent management of data mining （DM） domain knowledge, this paper presents an architecture for DM knowledge management based on ontology. Using ontology database, this architecture can realize intelligent knowledge retrieval and automatic accomplishment of DM tasks by means of ontology services. Its key features include：①Describing DM ontology and meta-data using ontology based on Web ontology language （OWL）.② Ontology reasoning function. Based on the existing concepts and relations, the hidden knowledge in ontology can be obtained using the reasoning engine. This paper mainly focuses on the construction of DM ontology and the reasoning of DM ontology based on OWL DL（s）.     

What is learner autonomy,why and how to promote it？

Learner autonomy has been discussed for a long time but it is often confused with self-instruction and self-access learning. The aim of this paper is first to examine the definition of learner autonomy and its developmental background from the perspectives of philosophy, education, and psychology, trying to demonstrate both the theoretical and practical reasons why learner autonomy should be promoted; and then try to explore how learner autonomy can be fostered.