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Web挖掘技术在网络学习中应用,能够有效地为学习者提供个性化的服务.在分析数据挖掘技术的基础上,针对网络学习中学习者的个性化需求,提出了一种基于Web挖掘技术的适应性网络学习模型. 相似文献
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开放式e-Learning解决方案个性化推荐服务——一种面向终身学习的数字化学习服务模式的探索思路 总被引:3,自引:0,他引:3
个性化e-Learning系统一直是数字化学习研究的重要主题,然而在终身学习环境下,个性化e-Learning系统必须要考虑如何提高学习者兼容性、资源充足性、智能挖掘性和推荐整合性,才能最大限度地满足海量的差异化学习者的个性化需求.作为对终身学习的数字化学习服务模式的一种探索思路,本文构建了一个开放式e-Learning个性化推荐服务,通过向学习者推荐完整的e-Learning解决方案,提出多种个性化机制,构建开放性学习社区,并通过Web数据挖掘技术挖掘解决方案,来解决传统个性化e-Learning系统所面临的这几个挑战.本文对该服务的概念体系和技术应用进行了详细阐述,以对终身学习环境下的数字化学习体系建设提供参考. 相似文献
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本文结合个性化服务的思想,提出了一种新的基于Web挖掘的个性化远程教学模型。它能充分利用用户Web访问记录以及用户与站点的交互数据进行挖掘,以此来发现学习者的学习兴趣,从而改进页面设计,优化站点结构,更好地满足学习者的个性化需求,提升个性化远程教育的质量。 相似文献
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本文结合个性化服务的思想,提出了一种新的基于Web挖掘的个性化远程教学模型。它能充分利用用户Web访问记录以及用户与站点的交互数据进行挖掘,以此来发现学习者的学习兴趣,从而改进页面设计,优化站点结构,更好地满足学习者的个性化需求,提升个性化远程教育的质量。 相似文献
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首先介绍了Web数据挖掘的概念及常见的三种web数据挖掘模式:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web访问挖掘,然后对Web数据挖掘在个性化网络学习中的应用空间分两个方面进行分析。 相似文献
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宁彬 《洛阳工业高等专科学校学报》2007,17(1):25-27
Web使用挖掘是对Web用户的网络访问行为进行分析挖掘的过程.从挖掘数据、过程和应用三个方面详细地阐述了Web使用挖掘技术,最后提出了一个基于Web使用挖掘的应用模型. 相似文献
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传统网络服务虽然满足了人们获取信息的需要,但由于其通用的性质,仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的访问者的需求。基于Web数据挖掘技术提出了一种个性化的网络信息服务模型。Web使用挖掘就是从服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群,为用户提供个性化的信息服务。 相似文献
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在"互联网+"在线学习环境下,探索符合学习习惯和偏好的个性化推荐路径能够降低学习者学习的盲目性、提升学习者在线学习体验.文章提出了一种基于学习者画像的个性化课程推荐方法,首先,利用爬虫技术获得Bilibili网站30多万名学习者的数据,然后对学习者学习数据进行定量分析,尤其是在个性化特征最明显的情感表达方面,采用了基于注意力机制的双向长短时记忆网络进行情感分析,从而构建了包含学习者基本信息、行为和弹幕文本三个维度的学习者画像特征模型.在此基础上,利用深度神经网络建立了教学资源与学习者画像之间的关系模型,用该模型预测学习者新的学习需求.实验结果表明,当学习者登录后,输入要选择的课程,模型能够根据学习者画像推荐相似学习者学习过的课程,提供个性化课程推荐服务,且推荐评价指标也表明该模型能够提高推荐性能. 相似文献
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程南清 《宁波广播电视大学学报》2005,3(4):87-90
网络教育已成为我国教育的重要组成部分,但其发展还面临着若干瓶颈问题,网络教学缺乏个性化就是其中之一。本文针对这一问题,提出了在传统网络教学系统中引入个性化技术、数据挖掘技术,构建基于Web的个性化网络教学系统原型。系统通过实时跟踪学习者在线学习行为,动态掌握其学习进度和学习效果,以此向学习者和教师进行个性化推荐。 相似文献
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对学习者网络学习行为记录的标准是在线学习个性化研究和应用的基础。目前,SCORM标准结构的复杂性以及数据传递单一性等问题导致其无法获取完整的自身学习行为记录,特别是对于移动学习和个性化学习无法进行充分有效地支持。本文对x API(Experience API)规范下的网络学习模型进行了详细分析,对相关模型要素进行了语义成分分解,并针对学习管理系统(LMS)不同搭载源架构提出了基于x API学习记录的LMS网络系统三种架构的重构模式,从而支持x API规范下将LMS学习行为记录完整精确地传输到学习记录系统,实现跨学习环境的学习记录多维度分析,更好地支持数字化学习环境中的移动学习和个性化学习研究。 相似文献
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随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量也急剧增加,Web数据挖掘技术作为处理数据的专项技术,其优越性能在许多领域都有所体现。针对Web数据挖掘技术在数字图书馆中的应用进行研究,分别从Web数据挖掘的难点、XML在Web数据挖掘中的应用以及Web数据挖掘技术在数字图书馆个性化服务中的应用三个方面展开分析,以促进Web数据挖掘技术的不断完善,使它能够为数字图书馆提供更好的服务。 相似文献
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Web挖掘技术是将传统的数据挖掘技术与Web技术相结合。本文研究分析了与Web挖掘有关的几个重要问题,并详细论述了web挖掘在个性化搜索引擎中的应用。 相似文献
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智慧学习空间中学习行为分析及推荐系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《现代教育技术》2016,(1):100-106
智慧学习空间是智慧学习理念下构建的学习空间新形态,学习分析是智慧学习中不可或缺的组成成分。文章围绕智慧学习过程中面向学习者对于知识内容的"呈现与获取"、"个性化建构与拓展延伸"两大环节以及学习者所处的学习状态,构建了学习行为分析及推荐系统。该系统利用W eb挖掘技术,从学习内容、学习路径和空间使用记录三个方面针对智慧学习过程模型中的学习行为进行数据分类挖掘,通过与优秀学习者路径及路径知识点相关学习行为进行相似性比对,为学习者进行个性化学习推荐路径。 相似文献
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汪志云 《广东技术师范学院学报》2011,(6)
在讨论Web使用挖掘在网络学习中的应用过程中,提出一种改进的基于向量的聚类算法.在算法中,首先以学习站点的URL为行、以UserID为列建立页面用户关联矩阵,元素值为学习者的访问次数,然后使用欧氏距离进行度量向量之间的相似性,对列向量进行相似性分析得到相似学习者群体,对行向量进行相似性度量获得相关Web页面.分析表明,Web使用挖掘在网络学习中的应用是可行、有效的. 相似文献
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丛春瑜 《安徽广播电视大学学报》2004,(2):86-89
本文描述了一个基于Web的多重代理的个性化学习系统.系统中利用代理监视学习者,客户端与学习者模型服务器通过Web services进行交互,在服务器端的学习者模型可以使分布在Internet应用动态地集成,而不考虑下面的平台,保证了学习者模型的完整. 相似文献
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网络教学平台为学习者提供了不受时空限制的个性化学习,但传统网络学习平台往往忽略了学习者的个体差异,导致其学习自主性不高,从而影响了网络教学的质量.自适应网络教学平台运用学习者风格理论对学习者进行分析,动态生成学习路径和构建学习内容,形成适合于学习者学习风格的课程内容组织形式,在传统网络教学平台的基础上更好地体现因材施教的原则,有利于充分调动学生的积极性,提高学习质量. 相似文献
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