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.     

基于在线学习行为的个性化学习需求智能挖掘技术研究

随着数字化学习的普及和发展,如何及时发现网络学习过程中学习者的个体学习需求,并实时地提供满足他们需求的数字化学习资源和学习服务已日渐成为E learning研究领域的关键问题之一。利用人工智能技术,通过提取数字化学习资源中的核心概念和对在线学习行为的自动捕获,建立基于概念图的知识模型,在此基础上智能地挖掘学习者个体认知状态和学习需求,为个性化学习服务提供支持。     

基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统研究

在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题.本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型.实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率.     

基于移动学习的个性化学习系统研究

移动学习作为一种新的学习模式,已经是一个很热门的研究领域,移动学习中个性化学习系统的模型可以为学习者的个性化移动学习过程的设计提供依据。本文对移动学习的概念、特点及优势做出一定的阐述,分析了影响学习者在移动学习中进行个性化学习的关键因素。设计出基于学习者个性特征的移动学习系统模型,同时文中对系统的各个模块以及系统模型进行了论述。     

适应个性化学习需要 建设数字化学习包

数字化学习包能承载更多类型资源,能为不同类型的学习者提供个性化学习手段。建设数字化学习包应注意满足学生个性化学习资源的多样性、人才培养目标的应用性、学习过程的整体性。应发挥系统优势,建设示范性学习包,推动教学资源的建设和应用。     

MOOC自主个性化学习环境设计的策略研究

MOOC以其独特特点和独特优势如低注册门槛、资源开放在线及使用异步无限制等,吸引了来自世界各地的、大量不同背景、不同特征和不同目的学习者。这就使得MOOC要获得可持续发展,并最大化其存在价值,必须满足学习者的个别化需求和目的,支持和促进学习者的自主个性化学习过程和学习结果,因而MOOC学习环境必须支持和促进学习者的个性化学习。该研究对支持和促进学习者自主个性化学习的MOOC学习环境设计的策略进行了深入探究,以期对MOOC研究和实践的发展有所裨益。     

基于学习状态监测的个性化学习算法研究

个性化学习内容推荐是提升学习者个性化学习质量的关键,建立个性化学习内容推荐模型,以提升学习者个性化学习满意度。通过对学习者个性化标签进行分析,构建了学习者学习状态监测指标体系,提升学习者个性化学习效率和质量。在此基础上结合学习者个性化学习内容生成框架得到个性化知识图生成规则,最终得到学习者个性化学习内容。将提出的基于学习状态的个性化学习算法与传统算法进行对比,结果表明,基于学习状态监测的个性化学习算法得到的个性化学习内容能够大大提升学习者个性化学习的满意度。基于学习状态监测的个性化学习算法所得到的个性化学习内容针对性更强,对提升学习者个性化学习质量具有一定的参考价值。     

融合学习者社交网络的协同过滤学习资源推荐

传统的协同过滤推荐算法存在冷启动和数据稀疏的问题,使得新学习者因历史学习行为记录稀疏或缺失而无法获得较准确的个性化学习资源推荐。鉴于此,文章提出将学习者社交网络信息与传统协同过滤相融合的方法,计算新学习者与好友之间的信任度,借助新学习者好友对学习资源的评分数据,来预测新学习者对学习资源的评分值,以填补新学习者在学习者—学习资源评分矩阵中的缺失,实现对新学习者的个性化学习资源推荐。实证研究结果表明,该方法在一定程度上能够解决传统协同过滤方法的冷启动和数据稀疏问题,提高个性化学习资源推荐的准确率。     

E-Learning环境下个性化推荐学习研究

E-Learning环境下,网络是在线学习者在线学习,在线交流的重要方法和手段。目前在线学习平台为在线学习者提供被动的学习模式,在线学习者的学习需求具有个性化的不同,学习者希望学习平台能够依据个体的差异提供不同的学习模式,在此背景下,依据学习者的不同背景研究个性化的知识推荐系统具有重要意义。本文探讨了个性化学习的基本模式,并构建了一个个性化学习模型。     

网络优势与英语习得的个性化诉求

个体差异对语言教学效果影响深刻。传统大学英语教学模式中学习者个体差异不受关注,无法实施个性化教学。网络自主学习平台与传统课堂相比有诸多优势,利用网络平台能满足学习者的个性化需求,和课堂教学优势互补,并真正实现自主学习,促进英语教学的发展。