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。     

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。     

适应性学习支持系统的学习内容组织策略研究

针对适应性学习支持系统(ALSS)的适应性学习内容动态组织问题,根据基于认知状态和学习风格的学生模型,在基于知识树的领域知识表示、媒体空间和面向完整任务的教学策略基础上,提出了一种适应性学习内容动态组织过程模型,从基于认知状态的学习内容组织、基于学习风格的适应性内容表示和基于学习风格的适应性导航三方面阐述了适应性学习内容的动态组织策略,并通过SCORM标准实现适应性学习内容聚合。适应性学习支持系统的学习内容组织策略为适应性学习支持系统动态地生成适合学习者个体特征的学习内容提供了一种可行的方法。     

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。     

成人在线学习导学策略与技巧探析

从微观层面看在线学习的导学策略是指导学教师对在线学生进行引导、调节和控制的一系列可操作的方法、技能和技巧。根据英国开放大学商学院的吉丽·萨曼博士的在线导学的“五步模型”及美国在线课程的学习经验,从成人学习者的特点出发,成人在线学习的导学策略应主要包括学习活动的引导策略、学习过程的督导策略、学习情感支持策略、学习交互的促进策略、知识建构的深化策略以及个体学习策略的指导等六个方面。     

面向"服务"视角的自适应学习系统设计与实现

自适应学习系统是当今乃至今后教学系统的研究热点,它是学习者实现远程个性化学习的前提条件.本文针对目前自适应学习系统的用户模型建模问题以及常见的一些网络学习服务平台实现学习者获取资源策略存在不足之处,提出了面向"服务"视角的个性化推荐策略,设计与实现了面向"服务"的自适应学习系统(SOALS,Service-Oriented Adaptive Learning System),分别从系统的架构流程(程序驱动和用户自主选择学习路径)、核心组件(用户模型和领域模型)、学习资源建设标准及实现技术和部分功能实现等方面做了深入剖析,为同行研究者提供了理论依据和实践参考.     

新型智能导学系统构建及其关键技术

智能导学系统能够提供个性化的自主学习服务，但仍然面临诸多挑战，如对学习者理解不足、用户体验较差、自动化程度有限等。针对这些挑战与问题，本研究设计并实现了涵盖领域知识层、基础模型层和用户接口层的三层架构新型导学系统，并以“雷达数学”系统为例进行介绍。领域知识层借助知识空间等理论，构建符合教学和认知规律的学科知识图谱和教学策略库；基础模型层利用深度学习、自然语言处理等技术，实现更精准的学习者模型、个性化教学策略模型和自动批阅模型，提升系统对学习者的理解和自动化程度；用户接口层基于可解释人工智能技术与游戏化设计理论，构建可解释的认知地图和个性化导航等服务，改善系统用户的体验。在此基础上，本研究针对学习者、教师、家长等不同角色，阐述了新型智能导学系统的三类典型应用场景并对其发展趋势进行了展望。     

国外开放学习者模型的研究问题及其建议

开放学习者模型作为自适应学习系统的关键模块,其研究受到了学界的广泛关注。而深入理解开放学习者模型,对促进自适应学习系统中个性化学习支持的实现与优化具有重要意义。然而,当前国内对于开放学习者模型的研究关注不足。为此,文章通过对33篇外文文献的内容分析,梳理了开放学习者模型设计要素的研究现状,并分析了开放学习者模型应用效果的实证研究特征。在此基础上,文章总结出开放学习者模型存在服务的开放对象过于单一、效果验证方式相对有限、实践应用以服务高等教育为主等问题,并从开放内容设计、开放形式设计、访问权限设计三个角度提出改进建议,以期助力基于开放学习者模型的自适应学习系统研究在我国的本土化落地应用。     

面向成人教育的个性化学习环境中学习者模型构建及推荐策略

随着以人为本的教育理念不断升温,个性化学习受到当前国内外研究者的普遍关注。其中,学习者模型反映了学习者的个性化需求,记录了学习者的个性特征,是个性化学习的重要依据。依据学习者行为,可从领域相关和领域无关两个方面,综合学习者知识水平、学习兴趣、学习风格和学习偏好四个维度,构建学习者模型,并相应地采取学习兴趣推荐策略、学习水平推荐策略、学习风格推荐策略、学习偏好策略。     

自适应学习系统学习者学习风格模型的研究现状与展望

学习风格是自适应学习系统中学习者模型不能忽视的因素之一。为了更好地满足学习者在学习过程中的个性化差异,自适应学习系统中的学习风格模型显得越发重要。本文针对国内外关于学习风格模型在自适应学习系统中的发展现状、特征等进行了总结,并从发展阶段、研究内容、研究方式等方面进行了对比研究,指出目前存在的问题,及以后研究的发展趋势。     

远程开放教育“导学”探讨一提升学习者元认知能力

本文在介绍了远程开放教育“导学”、元认知的基础上,讨论了两者的关系,认为远程开放教育教师通过“导学”提升学习者的元认知能力更有利于学习者的自主学习。因此,本文进一步探讨了从学习者的元认知知识（包括学习理念、自我认知、学习动机、课程、学习技能,学习方法）,元认知体验（包括情境、情绪）和调节（即注重学习过程）这三大方面提升学习者的元认知能力的导学策略,以期引导学习者学会自主学习。     

基于学习风格理论的在线导学策略设计与实践

网络学习者所具有的学习风格差异决定了指导教师必须开展个性化的导学工作。本研究基于学习风格理论,根据学习者的学习风格类型及表现出的在线学习行为特征,设计了基于学习风格和在线学习行为特征的个性化导学策略方案,并通过导学实践验证方案的可行性和有效性。     

基于移动端的智能导学系统研究

智能导学系统是学习型社会不可或缺的学习工具。通过智能导学系统,学习者可以有计划、有目的、有监督、循序渐进地自主学习。导学系统不仅可以根据学习者自身特点量身定制学习计划,而且可以和教师、专家进行无障碍交流,不断提高专业技能。基于移动端的智能导学系统,充分利用移动设备方便、灵活的优势,实现了现代教育技术专家所提出的个别化教育4W（Whoever、Wherever、 Whenever、 Whatever）目标。     

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。     

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.     

基于网络环境的干部教育学习者特征研究--以西安干部教育培训广播电视大学基地学习者为例

干部教育网络培训在全国范围内纷纷启动,培训规模日益扩大,涌现出多种培训模式。要在扩大培训规模的同时保证培训质量,这对培训机构的支持服务和导学策略提出了更高的要求。西安干部教育在线培训目前主要存在支持服务体系不够完善、导学策略单一、课程内容体系时效性和实用性不足等问题,这反映出干部教育培训机构并没有充分重视干部教育学习者的特征和学习诉求。因此,干部教育培训机构可以首先从人口学特征、支持性特征、动力特征和需求特征四个方面对干部教育学习者的特征进行调查,进而考量培训过程中与学习者密切相关的各项培训环节是否符合学习者的特征与需求,在此基础上再对原有的支持服务、导学策略和课程体系进行调整,以解决干部教育网络培训快速发展面临的瓶颈。具体而言,就是要基于干部教育学习者的特征与需求,制定合适的课程体系和资源建设原则,制定分层次、有重点、有针对性的导学策略,构建立体、多维的支持服务体系。     

基于SOM聚类法的在线学习分析研究

在E-learning学习领域,在线学习系统中大量的学习资源往往会让学习者难以及时获取适合自身的个性化学习资源。当前在线学习行为方面的研究主要关注根据学习者的学习行为和知识水平提供适切的学习资源,但学习者学习行为的差异性、学习资源的多样性和学习导航链接的复杂性成为自适应学习环境系统构建的限制因素。因此,有必要利用学习分析技术来分析学习者的相关数据,进而深入了解学习者的学习行为,并组织和维持在线学习系统中储存的学习资源。文章基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)聚类法提出了一种自适应学习环境框架,该框架有利于分析学习者相关数据并构建学习内容模型,为学习者提供适合自身需要的学习内容,最终取得高质量的学习成绩。随着E-learning中学习数据的日益增长,为了保证E-learning中学习者的学习质量,非常有必要对这些大量的学习数据进行分析,这也成为当前教育研究中的热点问题,文章有助于在E-learning环境中对学习者进行及时有效的大数据分析。     

远程开放教育导学流程设计与实施策略研究

本文在基层电大多年教学实践的基础上,以导学策略研究为出发点,提出开放教育导学流程。襄阳广播电视大学对这一导学流程进行应用实践,在中央电大学习平台上对学生进行导学、助学、督学等方面的探索,网络学习平台技术与导学策略并行发展。经实践研究表明,采用标准化导学模式,教学效果显著,充分实现国家开放大学的人才培养目标,促进优质教育资源为社会成员共享和促进终身学习的学习型社会形成。     

“5G+AI”视域下智慧学习空间的构建研究--基于开放大学的实践探索

5G与AI等新一代信息技术应用与融入教育,为高校实施教学改革、实现智慧教育的目标,提供了强大的技术支撑。开放大学的智慧学习空间模型是基于“AI+5G”等新一代信息技术,基于构建依据、空间内容、空间功能、构建路径四个方面构建的。以该模型为基础,以开放大学智慧学习空间学习者为研究对象,运用实证调查和SPSS分析开放大学智慧学习空间建设与应用的实践发现:开放大学整合社会和企业资源所构建的智慧学习空间能够有效支持教学,学习者对学习空间构建和应用的整体认同度高;不同性别的学习者在学习空间各个维度的认同度方面有明显差异;教师的技术应用能力、教学方法与学习空间的设施设备、技术支持、资源建设、教学平台、支持服务、互动协作,均显著影响学习者对学习空间的认同度;学习者对智慧学习空间的构建意义、特征和目标的认识存在一定的偏颇性。为此,基于智能时代的学习观,开放大学智慧学习空间建设与应用,应以智慧教育为目标,发挥智慧学习空间的教与学效用,以实现教与学质量的有效提升。     

基于Web使用挖掘的e-Learning自适应推荐系统

e-Learning自适应推荐系统是一种基于当前学习者联机行为,在线自动推荐学习对象而不需要学习者直接反馈的系统。该系统框架是由离线模块和在线模块构成。离线模块预处理数据建立学习者模型,在线模块使用这些模型实时识别学习者目标,运用基于协作过滤的一系列推荐策略预测推荐学习对象。实验证明:由于实现模型构建和模型应用的有效分离,该系统具有较强的伸缩性和较快的实时响应速度,适合为大规模e-Learning系统提供高质量的个性化推荐服务。