基于大数据的自适应学习分析模型研究

当前我国科学技术发展速度不断加快,传统教学模式已经无法满足现阶段人们的实际需求。在互联网的背景下,人们对于个性化的重视程度不断加深,在进行学习时,更喜欢用自己的方式。终身学习、碎片化学习以及移动学习等新兴的学习方式,让人们有更多的选择。自适应学习可以满足人们个性化的需求,因此当前对于自适应学习设计进行研究分析,可以为之后自适应学习系统的发展提供相关的理论依据。本文对于大数据分析以及应用现状进行阐述,分析基于大数据的自适应学习模型,探讨自适应学习设计未来发展趋势,希望可以推动我国自适应学习方式得到进一步的发展。     

智能教育下基于情境感知的自适应学习系统构建

伴随着大数据和人工智能在教育领域的渗透和融合,个性化学习成为当前和未来教育关注的焦点,而自适应学习系统为个性化学习提供了一种实践路径.在分析自适应学习基本模型的基础上,结合自适应超媒体系统通用模型AEHS,引入了学习情境,构建了基于情境感知的自适应学习系统模型.为了提高自适应结果的精准性,根据学习情境中的学习者要素、时间要素、空间要素和设备要素,对学习者进行学习情境分组,以此为基础,通过学习者模型、领域模型和教学模型的协同作用,在自适应引擎的驱动下,生成自适应学习结果.最后,结合动态变化的时间因素,提供了个性化资源推荐的实现思路.     

基于数据的在线学习个性化学习支持服务模式构建与实现途径

后疫情时代在线学习的地位得到进一步提升。基于文献研究与开发研究,构建了基于数据的在线学习个性化学习支持服务理论模型,并探讨了其实现途径,指出基于大数据的在线学习个性化学习支持服务能有效提升学习质量,提高学习支持服务与学习者需求的匹配程度,实现“类同伴”的陪伴效果,减少在线学习参与的孤独感,提高情感体验,实现高品质学习。基于此,构建了人、大数据、资源、时机、方式和途径为作用元素的学习支持服务模型,实现数据支持的精准决策和智能服务。提出实现基于大数据的在线学习个性化学习支持服务需要关怀生命,系统培育大数据驱动的积极学习支持服务理念;完善基础,构建大数据收集平台对学习者精准画像;建设资源,围绕学习者个性化学习支持服务形成优质学习支持资源;强化体验,围绕“高品质学习”优化学习支持服务机制。     

基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统研究

随着大数据时代的到来和在线学习的蓬勃发展,个性化自适应学习日益成为人们关注的热点。本文从教育数据挖掘的目标和关键技术出发,在个性化自适应学习系统中应用教育数据挖掘技术,研究了学习者模型、领域知识模型和社交网络模型的构建、融合和应用,设计出基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统的架构和流程,探讨了模型的构建和个性化自适应学习引擎机制的建立,提出了基于聚类的个性化自适应学习内容呈现、基于序列挖掘和关联规则的最佳学习路径推荐、基于协同过滤和社交网络的个性化资源推荐方法。     

基于大数据支持的农村初中生数学个性化自主学习研究

当前农村初中生所表现出来的个性化特征对数学学习的影响越来越明显,在学习与生活当中形成的能够支撑数学学习的思维能力表现出很强的个性化特征.大数据对农村初中生数学个性化自主学习具有明显的支持作用,文章基于教学实践,对其进行了阐述.     

基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现

通过大数据学习分析模型,能够深入探究学习者的学习过程与情境,发现学习规律,根据每一个学生的需求和能力为其提供个性化自适应学习。本研究综述了大数据的内涵及应用,从微观视角提出了大数据之“大”,不在于其表象的“大容量”,而在于分析数据的全面性和潜在的“大价值”。基于大数据分析,从数据与环境(What)、关益者(Who)、方法(How)和目标(Why)等4个维度构建个性化自适应在线学习分析模型。以《C语言程序设计》课程学习为例,从基于大数据个性化自适应的学习过程结构、学习过程可视化及学习效果实证等方面进行分析,研究结果表明对学生学习行为与知识掌握的数据分析,能够推荐合理的学习路径与恰当难度的学习资源,可对学生的学习效果做及时准确的反馈,提供个性化服务干预,有利于促进教与学。     

大数据在推动终身教育质量提升中的运用

随着现代信息技术的高速发展,大数据技术为我国教育创新发展注入了新活力,尤其是对于推动终身教育质量提升更是发挥着不可替代的作用.当前,我国终身教育发展受多种因素影响与制约,使实践教育工作中存在诸多不足与问题,影响教育质量提升.基于此,结合当前终身教育实际情况深刻地研究了终身教育发展所面临的困境,提出了大数据在推动终身教育质量提升中的实践运用路径,以期能够切实有效地推动终身教育的创新发展,实现终身教育质量全面提升.     

基于大数据的自适应学习模型研究及实现

大数据时代,高等职业院校传统教育教学模式已不能完全满足社会对新型人才培养的需要,如何将大数据的自适应学习模式与高等职业教育充分融合是当前亟待解决的问题。从大数据自适应学习概念出发,在综述大数据自适应模型及工作流程的基础上,介绍了基于大数据的自适应学习实现过程,并与传统教学进行对比。利用大数据自适应学习,有利于学生对于知识点的掌握,提高学习成绩,并激发学生学习兴趣。     

我国高校教育学分银行管理体制改革探析

在终身学习潮流的影响下,我国社会也进入了终身学习的发展阶段,构建终身教育体系,建设学习型社会是当前时代发展的潮流和趋势。学分银行不仅为人才发展和成长搭建了平台,同时也为我国终身教育体系的构建和学习型社会的建设提供了强有力的支持。文章主要是就终身教育视野下我国高校教育学分银行管理体制的改革进行了分析与探讨。     

基于大数据与人工智能的教师继续教育模式研究

大数据和人工智能技术引发了教师继续教育翻天覆地的变革。本研究旨在探讨基于大数据与人工智能视角的教师继续教育新模式。文章分析了当前教师继续教育中存在的问题,提出了相应的策略,包括优化数据采集和处理流程、采用人工智能技术实现教育个性化以及强化技术与实际教学应用的整合,构建教师继续教育的新模式,如构建基于AI的自适应学习平台、设计大数据驱动的教师培训课程以及促进多元化学习资源与技术的整合。期望通过这些策略和路径,能为教师继续教育带来更高效的个性化和创新性的学习体验。