基于用户模型的个性化本体学习资源推荐研究

如何基于学习者的个性化学习特征,使学习者在大量学习资源和学习活动中快速定位自己最适合的内容已成为当前热点问题.本文研究的SAELS(Semantic Adaptiv-Learning System)实现以本体技术为核心,以用户模型为依据的个性化本体学习资源推荐.文中首先以课程为例构建本体,然后介绍了如何构建一个成功的用户模型,接着提出了个性化本体学习资源推荐模型,最后重点探讨了如何根据Felder-Silverman学习风格量表和学习过程行为模式,推断学习风格,和基于概念累积计分法推断认知水平两个层面加以整合实现个性化本体学习资源推荐.     

基于OWL的网络管理领域本体构建方法

为了解决网络管理信息语义描述的问题,通过研究本体理论、OWL本体语言和描述逻辑,提出基于OWL语言的网络管理领域本体构建方法．领域专家首先获取网络管理领域已有知识,然后定义类、属性、实例以及公理并用OWL语言形式化本体．最后通过用Protege工具构建局域网部分本体的实验验证,结果表明该方法是可行的．     

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。     

数字图书馆中基于本体的个性化推荐框架

为了提高数字图书馆信息服务的能力,描述了一个基于本体的用户浏览和搜索个性化推荐系统框架.该框架将本体的优点应用于检索周期中,包括提问相关测度、语义化的用户兴趣表达和自动更新、以及个性化的检索结果排序等.在用户访问数字图书馆的交互过程中,可通过本体来构造用户提问和文档内容的匹配机制以实现语义化的内容检索,并可进一步使用本体来构造用户兴趣偏好的概念向量以实现面向用户的个性化推荐反馈.     

各种用户建模方法在个性化服务中的比较研究

用户建模是个性化服务的核心技术,针对目前用户需求和个性化服务中出现的问题,通过研究国内外用户建模的现状,以建模获取方法、模型表示等为切入点,比较分析主流建模方法的使用情况和各自的优劣,总结出用户建模重点研究方向和研究热点。     

基于云计算的个性化知识模型研究

传统网络教学在个性化知识评估和隐性知识构建方面存在着明显的不足,本文基于概念图提出了一种新的知识模型STKM(Support Tacit Knowledge Model),该模型支持云计算环境下个性化知识评估,知识存储,以及学习主体隐性知识的建构,并给出知识模型的BNF范式描述,及其评估方法。通过对云计算平台中知识模型系统的分析和仿真实验,验证了云计算环境中知识模型系统的可行性和可扩展性。     

教育本体的追问

从本体论视角探寻教育本体,就是挖掘教育这种社会现象存在和发展的根本原因。个体社会化是教育活动产生、开展以及对教育结果进行评价的依据,是教育活动的本体。个体社会化的过程中必然伴随着个性化。在现实社会教育活动中,缺乏社会力量"庇护"的个体个性化的发展,只能在个体社会化的夹缝中寻求生机。     

基于大学课程本体的个性化学习系统开发与应用

现有的基于本体的个性化学习系统的研究存在若干问题,广泛使用的学习管理系统缺乏描述概念与概念、概念与资源等各种关系的本体处理,而通用的本体编辑器对普通教师而言使用过于复杂。综合使用Flex、Java的JenaAPI与Moodle的二次开发技术,实现了一个由可视化课程本体编辑工具、课程本体处理子系统和课程管理子系统集成的个性化学习系统,该系统能够较好地解决上述问题。最后给出了该个性化学习系统在课堂教学与提高学生学习成绩方面的实用性与有效性评价及结论。     

基于本体的微博客用户行为模型研究

介绍了微博客的功能特点与应用价值,并在利用本体描述微博客的基础上,设计了一个基于本体的微博客用户行为分析模型构架.该模型通过分析微博客系统产生的信息资源,从中挖掘出微博客用户的特征属性,建立了微博客本体知识库,最终实现了微博内容的共享,提高了Micro-blog的商业价值.最后详细阐述了构架内部的层次关系.     

基于多Agent的个性化网络教学模型研究

通过对现有网络教学系统进行分析,根据Agent的原理,构建了一个基于多Agent的个性化网络教学模型。利用Agent的智能推理能力,设计了一种教学模式选择的适应性选择策略,探讨了根据学习特征、学习难度进行个性化学习推荐的方案等,实现了学生的按需学习和教师的因材施教。     

基于网络的个性化教育关键环节研究

论述了个性化教育的意义和网络在个性化教育中的重要作用，指出了基于网络的个性化教育的关键环节，分析了各个环节中可以采用的主要技术和手段。     

基于本体的搜索引擎模型设计

目前,常用的全文搜索引擎都是基于关键词检索的,其查准率和查全率都较低,并且返回记录太多,重复信息过多,使得搜索引擎的查询效率很低。基于此,提出了一种基于本体的搜索引擎模型,通过提取的文档中概念,确定其所属的领域本体,以此归类,并用文档—概念匹配系数建立索引。搜索时,采用基于概念匹配的方式进行检索,对属于不同领域本体的文档,分类输出。提高搜索引擎的查准率和查全率,减少冗余信息,从而提高搜索引擎的查询效率。     

基于分类本体的web集成

在web信息集成领域,为消除语义异构、实现语义融合,将分类本体引入WWW信息集成,设计了一种基于本体集成的web信息集成系统.通过构建标准分类本体以获取局部分类本体,并建立二者间的映射,以获得多源统一视图.通过计算概念间的统领匹配度、关联匹配度、从属匹配度来完成概念的映射.实现了基于分类本体的web信息集成系统,该系统能很好地解决web信息分类语义异构问题,并能实现多web信息源的集成以及用户个性化定制.     

基于个性化的网络远程教学设计策略探讨

当今时代，网络远程教育在蓬勃发展的同时也出现了“课本搬家，教室搬家”等许多问题。提高网络远程教育的质量要求网络远程教学设计密切关注学习者的心理因素，对学习者的个性因素与网络远程教育效果相关性进行研究。文章就如何根据学习者的个性因素进行远程教学设计进行了一些探讨，提出了基于学习者的个性因素建构个性化教学环境，个性化资源库、个性化学习系统和个性化学习支持服务系统的远程教学设计策略。     

本体理论视角下高职网络课程知识管理模型的构建

本文分析了当前高职精品网络课程在知识管理中存在的问题,提出了在本体理论视角下构建课程知识管理模型的设计思想和建模步骤,并以《C程序设计》课程为案例,建立了基于本体的知识管理模型,同时分析了课程知识语义检索机制的实现方法。     

基于文本挖掘的领域本体半自动构建方法研究——以教学设计学科领域本体建设为例

目前知识工程研究已逐渐成为教育技术学研究领域的热点问题,其中构建领域本体是知识工程的一个重要方面。从已有的基于本体的应用研究来看,领域本体可以在学习者模型建立、网络教学支撑平台开发、智能答疑系统开发、资源库建设等诸多方面发挥重要作用,而构建领域本体是各种应用得以实现的前提。然而构建领域本体是一项浩大的工程,需要大量领域专家的参与,当前是手工完成的,建设周期长。面对一个知识迅速增长的时代,仅仅依靠领域专家来手工构建领域本体显然不能满足需求。因此,本研究提出一种基于文本挖掘的领域本体半自动构建方法,即借助于面向文本的智能信息处理技术从教科书或科技资料中提炼出概念、概念定义和概念之间的关系,并辅之以学科专家和知识工程师的参与,从而加快领域本体建设速度。整个构建过程由“文献材料选取”、“文献材料文本处理”、“概念关系标注”、“形式化表示与存储”、“知识库评价”等五个环节组成,涉及信息提取、中文分词、术语自动提取、术语定义自动抽取等技术以及基于术语部件的概念间属种关系、并列关系半自动发现方法和基于术语互信息值的概念关联关系半自动发现方法等方法。文章还针对当前开展的全国中小学教师教育技术能力培训的学习资源需求,选取“教学设计”这一课程作为研究个案,以基于文本挖掘的领域本体半自动构建方法来建设教学设计学科领域本体,以便进一步丰富和优化教师教育技术能力远程培训的学习资源。     

基于本体的个性化E-Learning研究

本文研究了在开放的知识空间中利用本体构建个性化E—Learning系统的方法与技术。文中，首先讨论了E—Learning中本体的理论模型，包括知识实体、知识技术和知识管理三个维度；在此基础上，提出了基于本体的个性化E—Learning系统结构；探讨了在开放的知识空间中使用本体来支持个性化E—Learning的系统方法。     

基于本体的学习资源语义检索系统研究与设计

现今的网络教育平台中存在着数量、种类众多的学习资源,但也存在学习资源检索困难、检索结果冗余度大、只能按关键字检索而缺乏语义支持等问题。本文通过将语义网中的核心技术本体引入到学习资源的检索中,设计一个运用学科知识点本体作为知识描述的学习资源语义检索系统,通过本体解析、本体推理以及本体中概念相似度计算等环节对学习资源进行语义检索,以减少检索结果的信息冗余度并实现相关度高的资源的展现。     

基于本体与粗糙集的教育资源检索模型的关键技术研究

为提高教育资源的检索效率和准确性,提出了一个基于本体与粗糙集的教育资源检索模型.该模型使用粗糙集理论对教育资源实例基于知识点分类,并且定义了一个模板使用多个加权描述关键字来表示教育资源实例.通过对查询关键字与描述关键字的相似度综合计算,从而提高对教育资源的检索效率.