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

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.     

支持个性化学习的e-Learning系统研究

本文以个性化学习理论为指导,采用课程知识、教学方法和学习资源相互分离的策略,应用人工智能技术、数据挖掘技术和数据库技术构建了一个基于网络的个性化学习系统,该系统能根据学习者的知识结构、学习目标、学习风格、偏好等特征信息提供适应学习者的教学方法和学习资源,营造个性化的网络学习环境.同时,系统的个性化服务决策规则和模型还可通过数据挖掘修正不断加以完善.     

面向e-Learning领域的软件体系结构设计

目前,e-Learning系统已经被广泛应用于实际教学中,以其个性化的课程设置、灵活的学习时间安排等,赢得了世人的青睐.但是在应用中也存在一些问题:单一软件功能不够丰富,难以完全满足教学中的应用需求;为了满足教学中更多的应用需求,需要把不同系统中的功能整合起来,但是由于采用不同的开发技术、设计不够灵活等因素,导致系统难以整合.产生这些问题的主要原因是在软件设计与开发过程中缺少一个好的软件体系结构.在本文中,我们建立了e-Learning的领域模型、e-Learning系统的构件模型,以及基于WebService的构件集成方法.并基于信息化教学模式,提出了能够有效表达构件间语义关系、实现更高层次重用的e-Learning领域抽象框架.在此基础上,形成了一种面向e-Learning领域,具有构件库层、应用框架层和应用层的层次化软件体系结构.该体系结构具有分层复用且不依赖于开发语言和工具等特点.基于该软件体系结构,通过框架选择、构件的组装和替换可以像搭积木那样灵活地构建个性化的e-Learning系统.此外,我们以实例说明基于该体系结构如何构建具体的e-Leaming系统.     

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。     

视线追踪技术及其在e-Learning系统中的应用

视线追踪作为视觉心理的一种重要研究方法,正广泛应用于多个领域.将视线追踪技术应用于e-Learning系统中,将提供一种新的研究视角.本文介绍了视线追踪技术及其特点,并通过两个眼动实验案例论述了该技术在e-Learning研究中的应用,以及对e-Learning系统设计的启示.最后以AdeLE项目为例,阐述了视线追踪技术在适应性e-Learning系统中的应用及其前景.     

基于工作流的网络学习过程管理

现有的大多数e-Learning系统都以学习内容为中心,虽然信息量大、功能丰富,但缺乏对学习过程的支持.工作流技术主要应用于业务过程管理,本文讨论工作流技术在e-Learning系统中的应用,分析基于工作流的e-Learning统的设计思路以及关键业务逻辑的解决方案.     

Web挖掘技术在适应性网络学习中的应用

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.     

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。     

基于语义网络的e-Learning系统

语义网络技术能够很好地解决机器不能理解学习系统中学习内容以及不同学习系统之间的资源共享等问题。本文介绍语义网络的基本概念,分析当前e-Learning系统存在的问题,指出应用语义网络技术设计与开发e-Learning系统是学习管理系统未来发展的一个方向,并简要地介绍基于语义网络的e-Learning系统的设计与开发的基本思想。     

案例推理Agent合作框架下的个性化学习资源推荐研究

e-Learning学习环境中学习资源的极大丰富,在给学习者带来资源选择多样性和主动性的同时,也给不同背景和不同学习偏好的学习者满足个性化资源的需求带来不便,出现了在众多学习资源面前的选择迷航现象.本文基于此提出了多角色案例推理Agent间的合作框架,通过多角色Agent的合作,结合案例推理的思想尝试解决e-Learning环境下学习资源个性化推荐问题.本文阐述了案例推理在个性化学习资源推荐中的工作流程,分析了案例推理的关键技术,并结合实例说明了案例推理技术使用的过程.     

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。     

技术给学习带来什么——从e-Learning到u-Learning

随着信息技术的迅速发展,e-Learning和u-Learning成为教育信息化时代人们十分关注的两种新的学习模式。本文对e-Learning和u-Learning环境下的学习特征展开讨论,着重提出技术引发学习方式变革的关键因素不在于技术,而在于把技术应用于学习的人,并在此基础上分析了影响e-Learning和u-Learning应用的主要人为因素。     

基于数据挖掘技术解决网络学习问题的探索

数据挖掘技术的迅速发展为网络学习中个性化学习提供了可能。本文对数据挖掘方法在网络学习中的应用和研究现状进行了简单描述。首先从数据挖掘的角度介绍建模技术使用的类型以及数据挖掘问题处理的方法,最后从网络学习的角度分析各种网络学习问题与之对应的数据挖掘技术的应用。     

基于Internet的智能导学系统设计

本文通过对基于Internet的学习现状分析,指出了当前Internet环境下学习系统中普遍存在的问题.根据个性化学习理论,利用软件工程、数据挖掘和人工智能等技术,分析设计了一种智能导学系统-ITS(Intelligent Tutoring System),阐述了ITS主要对象模型、系统结构和运行机制,以及研究的关键问题.通过这种ITS可以有效地解决网络学习中现存的弊端,实现个性化、智能化教学.     

基于Internet的智能导学系统设计

本文通过对基于Internet的学习现状分析,指出了当前Internet环境下学习系统中普遍存在的问题.根据个性化学习理论,利用软件工程、数据挖掘和人工智能等技术,分析设计了一种智能导学系统-ITS(Intelligent Tutoring System),阐述了ITS主要对象模型、系统结构和运行机制,以及研究的关键问题.通过这种ITS可以有效地解决网络学习中现存的弊端,实现个性化、智能化教学.     

Web挖掘在校园网学习系统中的应用研究

数据挖掘在WWW上有广泛的应用。在校园网学习系统中嵌入Web挖掘模块，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行挖掘，可了解用户的访问行为，提供个性化的服务。本文阐明了Web挖掘在校园网学习系统中的应用方法和步骤。     

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。     

数据挖掘在远程教育中的应用

远程教育的生存和发展在很大程度上取决于能否提供个性化的教学服务,数据挖掘技术使个性化远程教育成为可能。本文就数据挖掘技术在个性化远程教育系统中的应用作了探讨和研究。     

国外个人学习环境的研究

如果说e-Learning的出现颠覆了传统的教学观和学习观,那么,Web2.0技术的勃兴与发展,以其高度的去中心化、个性化和开放性等鲜明特征,则为信息时代的教与学革新提供了适切的技术给养和服务范式,也为e-Learning向高一阶段的跃迁和迈进提供了强大的技术支撑。终身学习、非正式学习、泛在学习等新兴学习理念的盛行,不仅引发了学习方式的变革,也触发了学习环境的革新。"个人学习环     

基于语音情感识别的e-Learning教学探索

为了解决目前e-Learning教学系统中的情感交流匮乏问题,提出一种新的基于语音情感识别技术的e-Learning系统模型。语音作为人类最重要的交流媒介之一,不仅携带着大量的文字符号信息,还包含了人类丰富的情感信息。利用语音情感识别技术获取和识别学习者的学习情感状态,从而实现e-Learning教学系统的智能化和人性化。本文对该系统的关键技术作了详细阐述。