个性化学习服务模型研究

论文摘要

个性化学习服务模型以网络技术和人工智能技术为基础，突破传统教育中地域和时间的限制，为学习者提供符合其个性特征的学习指导，引导学习者高效地进行知识建构。它既能满足现代社会规模化学习的要求，也能为学习者提供个性化的学习服务，因而，具有较高的学术价值和应用前景。论文以建构主义学习理论为基础，以个性化学习服务模型为中心，对个性化学习服务模型、学习材料的组织、学习者模型进行研究，主要工作在于：研究个性化的学习材料的生成技术，从宏观上引导学习者按知识点逻辑结构顺序进行学习，在单个知识点学习时，推荐学习材料供学习者自由选择，提高学习效率；通过协同预测方法来判断学习者的学习效果，指导学习者在线学习速度；用S型函数来衡量学习者对知识点掌握的熟练程度，引导学习者进行复习巩固。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.3 本文研究内容和章节安排
• 第二章 个性化学习服务模型
• 2.1 个性化学习的概念
• 2.2 个性化学习服务模型结构
• 2.3 本章小结
• 第三章 学习材料库的组织
• 3.1 知识点学习材料的存储
• 3.2 知识点间关系的表示
• 3.3 本章小结
• 第四章 学习者模型
• 4.1 学习者模型的建立
• 4.2 学习过程中页面浏览信息采集
• 4.2.1 传统页面浏览信息采集方法分析
• 4.2.2 基于 AJAX 的页面浏览信息采集
• 4.3 本章小结
• 第五章 个性化学习材料的生成
• 5.1 个性化学习序列的生成
• 5.1.1 基于知识点间整体树局部图结构的知识点学习序列生成方法
• 5.1.2 基于 ISM 的知识点学习序列生成方法
• 5.2 知识点学习资料的推荐
• 5.2.1 基于知识点结构的学习材料推荐
• 5.2.2 基于关联规则发现的学习材料推荐
• 5.3 本章小结
• 第六章 学习过程的监控、分析与指导
• 6.1 人工评价指导
• 6.2 计算机自动指导
• 6.2.1 个性化知识点学习速度指导
• 6.2.2 知识点测试与指导
• 6.3 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 未来工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历
• 发表论文