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。     

基于数据挖掘的个性化学习系统研究

本文针对网络学习行为和数据挖掘技术的特点．在适用性学习系统的基础上加入了数据挖掘处理和个性化推荐模块,提出了基于数据挖掘的个性化学习系统模型：重点讨论了个性化推荐模块和基于数据挖掘个性化学习系统的数据挖掘模块的处理过程。     

大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示

“数据驱动学校,分析变革教育”的大数据时代已经来临,利用教育数据挖掘技术和学习分析技术,构建教育领域相关模型．探索教育变量之间的相关关系．为教育教学决策提供有效支持将成为未来教育的发展趋势。“大数据”的出现．将掀起人类教与学的又一次变革。2012年,美国国家教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告．对美国国内大数据教育应用领域和案例。以及应用实施所面临的挑战进行了详细的介绍。借鉴此报告．我们认为未来我国教育领域的大数据研究和应用。应加强国家和地方对相关的研究和应用在技术层面、管理体制层面以及法律制度层面的支持,按需合理规划具体研究和应用,整合现有资源,发挥后进优势,借助“大数据”实现真正意义上的个性化学习．进而实现教育公平。     

大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示CSSCI

"数据驱动学校,分析变革教育"的大数据时代已经来临,利用教育数据挖掘技术和学习分析技术,构建教育领域相关模型,探索教育变量之间的相关关系,为教育教学决策提供有效支持将成为未来教育的发展趋势。"大数据"的出现,将掀起人类教与学的又一次变革。2012年,美国国家教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告,对美国国内大数据教育应用领域和案例,以及应用实施所面临的挑战进行了详细的介绍。借鉴此报告,我们认为未来我国教育领域的大数据研究和应用,应加强国家和地方对相关的研究和应用在技术层面、管理体制层面以及法律制度层面的支持,按需合理规划具体研究和应用,整合现有资源,发挥后进优势,借助"大数据"实现真正意义上的个性化学习,进而实现教育公平。     

试论大数据与个性化教育之实现

随着云计算、移动互联网、物联网等技术的发展,我们生活的世界早已淹没在数据的海洋中,身边的一切皆可数据化。大数据的威力势如破竹,教育领域也深受影响。以教育大数据为基础的学习分析,能够全面地了解学习者的个性面貌,有助于有的放矢地为每一位学习者提供适合其个性发展需要的服务。     

基于大数据技术实现个性化学习问题初探

个性化学习与培养是教育未来发展的必然趋势,大数据技术的兴起和发展为个性化学习的实现提供了绝佳契机和平台。首先,丰富、全面的大数据存储是大数据技术成功实施的基础;其次,利用大数据技术进行数据分析及处理要具有预测及问询双重功能;第三,大数据处理的结果应具有多种形式以适应不同对象;最后,大数据系统的数据和知识应该能够及时更新和演化升级。     

大数据学习分析支持个性化学习研究——技术回归教育本质

大数据时代的来临,引领学习者学习方式发生变革,基于大数据学习分析技术的个性化学习成为教育学和认知科学的研究趋势。提供给学生有针对性的个性化学习是教育发展方向,是技术回归教育本质的实践。大数据应用需要经历数据收集、数据分析和数据可视化等三个必要阶段;大数据学习分析对个性化学习中的教师、学生和教育管理者等利益相关者均产生积极的影响;大数据对实现个性化学习的价值体现在五个方面:完善个性化的学习者档案、分析预测个性化的学习行为、优化个性化的教育决策、改善个性化的学习评估、提供个性化的学习反馈及建议。最后采用德尔菲法、头脑风暴法构建了基于大数据的个性化学习体系框架。利用大数据学习分析反思教育现状,对推动个性化学习的研究具有重要意义,同时将大数据视为一种新的思维方式和学习路径,需要辩证地看待其优势和劣势。     

运用现代教育技术促进农村学生个性化学习

以运用现代教育技术促进农村学生个性化学习为主题展开论述,首先对运用现代教育技术促进农村学生个性化学习的必要性进行简要分析,然后重点针对运用现代教育技术促进农村学生个性化学习的具体策略进行分析探讨。     

Web数据挖掘技术在个性化网络学习中的应用分析

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。     

基于学习者建模和数据挖掘的个性化学习路径推荐研究

在线学习作为一种新型的学习方式,能够为学习者提供个性化的学习支持。有效推荐个性化学习路径是学习服务研究中的重点问题。文章结合大数据背景下个性化学习的特征,建立学习者模型,通过数据挖掘技术深入分析学习者的学习行为信息以及知识之间的关系,结合基于内容的推荐和协同过滤的推荐方式,设计个性化学习路径推荐的具体方案,为解决在线学习过程中学习者面临的“信息过载”和“知识迷航”问题提供参考和借鉴。     

高校学生个性化培养途径探析

高等学校在育人过程中,在培养学生专业素质的同时,还应突出学生个性发展教育.要改革专业人才培养方案,构建多样化的课程体系,改进教学评价手段,重构教师角色,发掘学生个性潜在力,探索一条能充分发挥学校教育功能、全面提高学生素质、促进学生个性发展的有效途径.     

论高校学生的个性化教育

加强高校学生个性化教育是培养学生创新能力的根本途径。本文就个性化教育的重要性和必要性进行了论述，并对实施个性化教育的途径进行了探讨。     

开放教育个性化学习探究

智能导学系统应用于开放教育学习中，可以提供丰富的学习方式和学习服务，还可以根据学生的学习行为数据和知识掌握程度生成学生画像，并通过个性化学习平台匹配合适的学习内容，从而不断提升学生的学习效果。预警与干预模块设计实现了学生学习的全程跟踪服务，大大提高了学生的成绩；学习激励模块激发了学生的主动性和积极性，使开放教育学生的学习更高效。     

基于数据挖掘技术的个性化远程教育系统的研究

基于Internet的现代远程教育为学习者提供了极大的方便。而目前的远程学习系统缺乏智能化、个性化服务,为改善这一不足,本文提出了一个基于数据挖掘技术的个性化学习系统模型,并详细描述了应用决策树及BP神经网络算法对系统进行设计的方法。基于本模型实现的个性化学习系统真正体现了因才施教的教育理念。     

基于教育大数据的高职学生个性化学习模式研究

本文以建构主义学习理论、多元智能理论和个性化学习理论为指导,通过调研高职院校学生并分析其在网络云平台中大量的学习数据,依据高职学生的特点,以学生为中心,探索设计基于教育大数据的高职学生个性化学习模式.该模式一定程度上优化现有的学习过程、学习方式和学习习惯,为高职教育教学改革研究提供有价值的参考与借鉴.     

网络个性化学习学生特征分析系统的分析与设计

本探讨了网络教育中实现个性化学习的一个重要技术即如何收集、分析学习在学习过程中的动态和静态信息，如学习的认知风格、学习习惯、态度倾向等，并提出了学生特征分析系统的理论模块。     

论高校学生的个性化教育

加强高校学生个性化教育是培养学生创新能力的根本途径。本文就个性化教育的重要性和必要性进行了论述 ,并对实施个性化教育的途径进行了探讨。     

学习分析视域下的大学生满意度教育数据挖掘及分析

学生满意度是一个受学生和学校等多种特征影响的复杂概念,其决定因素纷繁复杂。学界对学生满意度模型的研究众多,然而从学生特征和学校特征等综合方面挖掘大学生满意度的学习分析研究较少。文章采用逐步回归和决策树分析等教育数据挖掘技术对大学生满意度数据进行分析,同时对两种方法在获得结论的有效性上进行比较,并从学习分析视角对其结果进行解释,在学生特征及学习经历的数据集中找出真正影响其满意度的维度,识别先前未知的模式,检测并分析一系列学生特征、经历和认知与满意度的关系,以期为提高高校人才培养质量提供参考。     

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。