自适应学习系统述评及其优化机制研究

一些网络学习系统如Blackboard、Moodle、SaKai等提供给学习者都是千篇一律的学习资源,不能根据用户特性动态适应地呈现个性化学习内容。因此,构建自适应学习系统是解决学生需求的个性化与教学资源的静态化的有效方案。本文对国内外一些常见的自适应学习系统进行了研究分析,总结出其特点和不足,设计与实现一个面向服务的自适应学习系统,分别在系统参考模型设计、用户模型和领域模型构建、个性化学习资源推送策略、多元化学习资源建设以及系统依据学习风格模型适应性呈现学习活动序列和学习资源等方面做了大量的优化研究。     

自适应学习系统中用户模型和知识模型本体参考规范的设计

自适应学习系统是指能够为学习者提供一种个性化学习服务。实现用户适应系统和系统适应用户的双向适应,而要做到这点,构建用户模型和知识模型就显得尤为重要。本文依据自主研发的自适应学习系统的成功案例,提出采用本体技术设计一种实现个性化学习服务机制的用户模型和知识模型参考规范,然后详细阐述了利用文本编辑器protege对知识本体进行建模。最后给出了采用JAVA＋Jena＋SPARSQL技术实现对本体文件的存储和读取部分主要代码。本文研究设计的模型本体参考规范具有一定的适用价值,对后续研究自适应学习系统具有指导意义。     

自适应学习系统参考模型比较分析研究

自适应学习系统是当今教学系统的研究热点,有着广泛的应用前景.开发良构、成熟度高的自适应学习系统首先要从参考模型和系统架构入手.本文通过比较分析自适应学习系统领域比较有代表性的几种参考模型,从领域模型、各模型所具有特点和依据相关模型开发系统所具特性等角度探讨并明确系统各部分的角色和责任,为深入研究、设计开放性自适应学习系统提供了依据.     

泛在学习中自适应学习系统模型研究

泛在学习能够给予学习者随时发生的学习提供支持,更有利于培养和激发学习者的学习兴趣,促使学习者自主研究学习。从"区别传统学习系统"一点出发,考虑学习者学习风格,结合泛在环境下灵活自由的学习形式,提出了一个自适应学习系统模型。该模型主要是体现高等教育学习者自主探究学习,根据环境感知和学习者的学习偏好和认知结构、情感倾向,提供不同资源以满足学习者的需求。最后对泛在学习中自适应学习系统进行思考,为以后研究提供改进建议。     

基于多Agent的自适应学习系统的研究

目前网络教学已成为教学的重要形式,被广泛地应用于各级各类教学中。但是大多数网络教学并没有因为它独具的超媒体和丰富的学习资源而取得好的教学效果,究其原因,主要是它们不能为学生提供适应的学习内容和学习支持。本文旨在为解决此问题,分析了Agent、自适应学习的概念和特征,提出了基于多Agent的自适应学习系统的设计模型。     

智慧学习环境中自适应学习系统动力机制研究

智慧学习环境下的教学更加关注学习者的个性化诉求,自适应学习系统能够为实现个性化学习提供技术支持。文章针对传统层状自适应学习系统模型未阐明学习系统内部运行机制的不足,基于自适应逆控制理论研制了一种自适应学习系统动力模型。学习者的学习目标选择促使学习系统开始运行,学习者的初始学习目标与其后的学习成效之间的差值是维系学习系统继续运行的内在动力。学习系统在领域模型、学习者模型、认知诊断和自适应模型四者的协同作用下向学习者不断推送适切的学习资源,旨在消除学习目标与当前学习成效之间的差值,从而使系统重新归于稳定。文章从系统动力机制视角,设计了自适应学习系统包含的领域模型、学习者模型、自适应模型和认知诊断模型。研究将为自适应学习系统的设计与实现提供理论借鉴。     

学习云空间中基于情境感知的移动学习自适应模型及其应用研究

随着移动互联网等新技术的快速发展,移动学习成为网络学习空间的主要学习方式之一,然而移动学习效果的提升面临着复杂移动情境下空间化学习的自适应挑战。文章以云计算支持下的网络学习空间(即学习云空间)为背景,分析了移动学习的自适应因素,提出了一个基于情境感知的移动学习自适应模型,并探讨了移动学习的自适应实现机制及其应用策略。研究依托iStudy的移动学习自适应系统进行应用实践和实证分析,结果表明:该系统更有利于提高场独立型与场依存型两种风格学生的自我效能感,以及场依存型学生的学习成绩;不同知识类型学习中均使用该系统,其学习成绩没有差异;两种风格学生均认为该系统更加便捷适用,场依存型学生认为该系统更有利于促进学习。研究为促进移动学习的自适应和个性化理论与实践探索提供了有力支撑。     

基于多Agent的自适应学习系统的研究

目前网络教学已成为教学的重要形式，被广泛地应用于各级各类教学中。但是大多数网络教学并没有因为它独具的超媒体和丰富的学习资源而取得好的教学效果，究其原因，主要是它们不能为学生提供适应的学习内容和学习支持。本文旨在为解决此问题，分析了Agent、自适应学习的概念和特征，提出了基于多Agent的自适应学习系统的设计模型。     

自适应学习系统中双向适应交互评价实证研究

随着信息技术的快速发展,网络学习已经成为人们生活中不可或缺的一种学习方式。以实现网络个性化学习为目标的自适应学习系统成为提高网络学习质量的重要研究课题。然而目前大多数自适应学习系统仅具有单向适应能力,即实现了系统根据用户特性适应性向学习者呈现学习资源、过程和策略的功能。尽管这种功能有助于解决学习者认知超载和网络迷航问题,一定程度上提高了学习效率,但学习者在此系统中是一种被动学习,不利于培养学习者自主学习能力和创新能力,也不利于促进学习者对知识的主动建构,还容易使学习者产生惰性。因此,应该充分考虑学习者和系统之间的主客体关系,在自适应学习系统中建立双向适应交互,即用户主动选择资源的适应性交互和系统主动推送资源的自适应交互。双向适应交互最为关键的是用户模型,而认知风格是用户模型中影响学习者个体差异的一个重要元素。从学习效率和使用感受两个层面实证评价双向适应交互性,以及认知风格对其的影响发现:采用自适应学习方式,学习者具有更积极的学习态度,能够取得更好的学习绩效;但认知风格会影响到自适应学习和适应性学习的绩效。     

自适应学习模型的构建及其实现策略

文章在归纳总结学习的若干影响因素的基础上,将自适应系数定义为学习压力与学习能力的比值,并构建了自适应学习模型,将学习状态分为自适应区、"无聊"状态和"焦虑"状态。建设自适应学习系统的目的是让学习者停留在自适应区,为此文章设计了自适应学习模型的运行流程,并提出可从学习者建模、大数据系统的支持、体系化资源生态的形成、系统设计的多样化呈现、终端模型的有效规范等多方面来实现。文章的研究结果旨在提升在线学习的自适应程度和学习绩效。     

适应性教育超媒体系统与学习设计工具初探

该文通过对数字化学习中超媒体系统演进趋势的介绍,分析了适应性教育超媒体系统(AEHS)较传统教学媒体在满足用户个性化需求方面所具有的优势,同时分析了此系统研究过程中涉及到的与自适应方法与技术、自适应性超媒体模型和用户建模等问题,并对"自适应、可适应和适应"等概念进行了详细的区分;结合学习管理系统(LMS)与学习内容管理系统(LCMS),对IMS学习设计规范的特点与优势作以总结,论述了学习单元建模在支持教师创建有效教学设计工具方面的必要性及建模的基本依据。此外,强调了教师在数字化学习环境中,作为教育活动的参与者及学习单元的设计者、创建者、改编者与装配者,与教学设计工具相互作用的不同方式,从而论证了AEHS中教师角色的重要作用,为开发"高层"学习设计工具提供理论与实践基础。     

基于学习分析的自适应网络教学系统设计

文章详细分析了目前国内外现代远程教育的特点和存在的一系列问题,如教师严重不足、学习内容不能及时根据学生需求予以更新、学生无法得到有价值的个性化学习指导等。结合学习分析理论,文章提出了基于学习分析设计自适应的网络教学系统。该系统通过不断的测试,得知学生的实际学习水平,并给学生提供适应其水平的学习策略,激励学生的学习水平螺旋上升;同时,还可以帮助教师及时完善和更新课程的学习内容,并给学生提供有价值的个性化学习指导和主动的支持服务。     

自适应学习系统的研究与设计

在总结和分析当前网络学习平台的缺陷和不足的基础上,提出适应性学习是提高网上学习效果的一种有效途径,即教学内容的呈现应该适应每个学习者的学习背景、学习水平和学习风格;学习系统应该根据学习者的学习情况来给予适当的导向。在AESM的基础上,设计出系统的体系结构,对各大模块进行了详细的设计和讨论。并进一步根据领域模型和学习者模型提出自适应引擎的部分算法,构建了基于XML和J2EE的软件体系结构,为学习系统提供了统一、高效的实现平台。     

基于学习认知地图的开放学习者模型研究

学习者模型是自适应学习系统的重要组成部分,然而传统的学习者模型往往是封闭的,学习者无法知晓模型的具体内容。文章从学习者模型内容开放的视角,设计了能够表征学习者认知状态和知识结构并推送学习路径与学习同伴的开放学习者模型——学习认知地图。基于学习元平台,文章从认知状态评测、知识结构计算和可视化呈现三个方面对学习认知地图的构建过程进行了阐述。之后,文章将构建的学习认知地图应用于中学信息技术课堂,实践结果表明:学习认知地图能够提升学生的学习态度,同时学生对具有学习认知地图支持的在线学习方式满意度更高。文章设计并检验了作为一种开放学习者模型实践样态的学习认知地图的效果,以期为开放学习者模型的进一步研究提供参考。     

校园网内共建共享适应性学习资源系统的研究与实践

为了满足学生自主学习、协作学习、互助学习以及适应学习的需求,通过学生问卷调查和对某些高校校园网的学习资源及精品课程资源共享建设现状进行网络调研,并在分析学生学习状况的基础上,提出了将适应性和个性化的前沿性学习思想引入到系统设计中来,得出了共建共享适应性和个性化学习系统的设计机制和设计模型,据此设计了系统实例,真正实现了学生共建共享,并以合适的时、空及合适的方式将适应的学习信息和资源呈现给学生,保证了学生适应性个性化学习。     

基于数据分析的初中生自适应学习系统的设计与开发

现有网络学习系统提供千篇一律的学习资源,不能根据用户特性动态地呈现个性化学习内容,而构建自适应学习系统是满足学生需求个性化与教学资源动态化的有效方案。文章以电子书包为载体,构建初中生学习者模型和知识模型,设计并开发基于数据分析的初中生自适应学习系统,发现学习规律,根据每一个学习者的需求和能力为其提供个性化学习服务。     

自适应学习系统的研究与设计

在总结和分析当前网络学习平台的缺陷和不足的基础上，提出适应性学习是提高网上学习效果的一种有效途径。即教学内容的呈现应该适应每个学习者的学习背景、学习水平和学习风格；学习系统应该根据学习者的学习情况来给予适当的导向。在AESM的基础上，设计出系统的体系结构，对各大模块进行了详细的设计和讨论。并进一步根据领域模型和学习者模型提出自适应引擎的部分算法，构建了基于XML和J2EE的软件体系结构，为学习系统提供了统一、高效的实现平台。     

基于分布式认知的自适应学习模式探究

在线学习成为学生学习的新手段和途径.基于分布式认知理论,建立学生专业学习的自适应学习模型,使学生更有效地利用在线学习系统,根据自身的专业基础和兴趣爱好,更好地构建知识体系结构,达到个性化学习的目的.文章以计算机专业为例,对自适应在线学习系统模型进行了探究分析,提出了个性化、自适应的在线学习系统模型DC-ALM,对其功能模型及体系结构进行了研究,并以课程为例对模型进行了应用设计.     

基于EAHAM模型的适应性学习支持系统体系结构

适应性学习支持系统在本质上是一类支持个别化学习的在线学习环境,它针对个体在学习过程中的差异性(因人、因时)而提供适合个体特征的学习支持。本文在增强适应性超媒体应用模型(EAHAM)的基础上提出一种适应性学习支持系统的体系结构,并对其组成部件、适应过程及其特点进行分析。该系统能够根据学习者在知识基础、认知风格等方面的个体差异提供适应性学习支持,在系统实现方面具有良好的可操作性。     

自适应测试与辅导系统设计与实现

Internet的出现促进了教育环境进一步提升,可以将传统教学中的学生学习诊断与辅导延伸到网上进行。文章提出一个基于IRT的网络自适应测试与辅导系统,在阐述CAT的理论基础之后,给出系统的结构设计和运行流程。该系统应用于"大学英语语法与词汇(四级)"网络测试与辅导,能够实现对学生自适应测试与个性化辅导,使学生的课后学习取得理想效果。