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基于學(xué)習(xí)者個性的教育資源推薦服務(wù)研究

發(fā)布時間:2020-06-13 17:31
【摘要】:教育信息化飛速發(fā)展的今天,在線學(xué)習(xí)、移動學(xué)習(xí)已成為重要的學(xué)習(xí)手段,學(xué)習(xí)活動可以隨時隨地進(jìn)行,學(xué)習(xí)者可以通過多種方式獲取形式多樣的網(wǎng)絡(luò)教育資源。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)教育資源的爆炸式增長,學(xué)習(xí)者所面臨的“信息過載”和“學(xué)習(xí)迷航”等問題日益加劇。于是,教育資源推薦服務(wù)逐漸成為近幾年的研究熱點。教育資源推薦旨在為學(xué)習(xí)者提供智能化的資源推送服務(wù),使得學(xué)習(xí)活動由傳統(tǒng)的“人找資源”的單一模式轉(zhuǎn)換為“人找資源、資源找人”的智能雙向模式,它能夠有效緩解海量資源所帶來的“信息過載”以及“學(xué)習(xí)迷航”等問題,已經(jīng)受到越來越多的研究人員的關(guān)注,成為教育信息化和人工智能等領(lǐng)域的重要研究課題。學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)目標(biāo)、知識水平、學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)風(fēng)格等方面的差異會導(dǎo)致其對教育資源的需求有所不同,這使得教育資源推薦變得異常復(fù)雜,在某種程度上,系統(tǒng)必須引導(dǎo)學(xué)習(xí)者完成其個性化的學(xué)習(xí)過程。因此,在教育資源推薦中,如何挖掘?qū)W習(xí)者的個性、生成適合學(xué)習(xí)者個性的學(xué)習(xí)路徑以及設(shè)計基于學(xué)習(xí)者個性的教育資源推薦方法等,成為教育資源推薦領(lǐng)域中迫切需要解決的難題。本文以小學(xué)三年級數(shù)學(xué)教育為研究切入點,以個性化教育中的基本理論為基礎(chǔ),研究學(xué)習(xí)者個性挖掘方法,并設(shè)計相應(yīng)的教育資源推薦方法,對于提高教育資源推薦的精度、提升學(xué)習(xí)效率具有十分重要的理論價值和實用價值。論文主要研究內(nèi)容如下。(1)構(gòu)建了學(xué)習(xí)者個性模型與教育資源模型。對學(xué)習(xí)者個性等基本概念進(jìn)行了詳細(xì)的分析與闡述,研究了學(xué)習(xí)者個性挖掘方法,并構(gòu)建了動態(tài)適應(yīng)性學(xué)習(xí)者個性模型和基于模糊邏輯的教育資源模型。(2)提出了基于認(rèn)知診斷模型的知識水平獲取方法。針對現(xiàn)有的學(xué)習(xí)測驗缺乏對測驗結(jié)果的深度挖掘,即無法診斷學(xué)習(xí)者內(nèi)在的認(rèn)知結(jié)構(gòu),難以準(zhǔn)確獲取學(xué)習(xí)者的知識水平。利用認(rèn)知診斷理論中的規(guī)則空間模型,對小學(xué)三年級數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)進(jìn)行了編制診斷性測驗,并評估了測驗的有效性。結(jié)果表明,規(guī)則空間模型能夠有效診斷學(xué)習(xí)者在小學(xué)三年級數(shù)學(xué)減法運(yùn)算中的認(rèn)知結(jié)構(gòu),利用該方法可以獲取學(xué)習(xí)者的知識水平。(3)提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)路徑推薦方法。針對現(xiàn)有的路徑推薦算法的不足,利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)生成適應(yīng)性學(xué)習(xí)路徑,為基于學(xué)習(xí)者個性的教育資源推薦提供了基本的依據(jù)。在真實學(xué)習(xí)環(huán)境中進(jìn)行了實驗分析,驗證了該推薦方法的有效性。(4)提出了基于學(xué)習(xí)者個性的學(xué)習(xí)資源推薦方法。學(xué)習(xí)資源推薦需綜合考慮包括學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標(biāo)、知識水平、認(rèn)知能力以及學(xué)習(xí)風(fēng)格等多方面的個性,以滿足學(xué)習(xí)者個性化學(xué)習(xí)需求。同時,學(xué)習(xí)資源的分類伴有一定的模糊性,學(xué)習(xí)資源與知識點的關(guān)聯(lián),不是有無的關(guān)系而是關(guān)聯(lián)的深淺程度,本文利用模糊邏輯方法為學(xué)習(xí)資源進(jìn)行建模。此外,學(xué)習(xí)者的知識水平也具有一定的模糊性,學(xué)習(xí)者對知識點的掌握程度不能簡單地定義為掌握或未掌握,而是掌握到什么程度。為此,本文利用模糊認(rèn)知診斷模型更新學(xué)習(xí)者的知識水平,并根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)路徑以及學(xué)習(xí)風(fēng)格等個性提取與其關(guān)聯(lián)度較高的學(xué)習(xí)資源推薦給學(xué)習(xí)者。在真實數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對比實驗分析,實驗結(jié)果表明,該方法優(yōu)于其余三種經(jīng)典的推薦方法。同時,通過實際應(yīng)用效果分析進(jìn)一步驗證了該推薦方法的有效性。(5)提出了基于學(xué)習(xí)者個性的習(xí)題資源推薦方法。針對現(xiàn)有的習(xí)題推薦方法存在的主要問題:所推薦的習(xí)題是否符合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標(biāo),習(xí)題難度是否與學(xué)習(xí)者知識水平相一致等。提出了一種基于學(xué)習(xí)者個性的習(xí)題推薦方法,該方法同時考慮了習(xí)題的知識點覆蓋問題以及知識點的層次結(jié)構(gòu)等問題,并利用作業(yè)反饋模型更新學(xué)習(xí)者知識水平,再根據(jù)知識水平為其推薦合適難度的習(xí)題。在真實數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了詳細(xì)的實驗分析,結(jié)果表明,該方法在準(zhǔn)確率(Precision)、召回率(Recall)以及F1指標(biāo)上均優(yōu)于其余兩種經(jīng)典的推薦方法。最后,通過實際應(yīng)用效果分析,進(jìn)一步證實了該習(xí)題推薦方法是有效的。本文針對教育資源推薦服務(wù)中的一些關(guān)鍵問題,進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,構(gòu)建了學(xué)習(xí)者個性模型和教育資源模型,提出了學(xué)習(xí)者個性挖掘方法,并設(shè)計了基于學(xué)習(xí)者個性的學(xué)習(xí)資源和習(xí)題資源推薦方法。論文的創(chuàng)新性工作可以概括如下。(1)構(gòu)建了動態(tài)自適應(yīng)學(xué)習(xí)者個性模型和基于模糊邏輯的教育資源模型。針對學(xué)習(xí)者個性動態(tài)更新的問題,構(gòu)建了動態(tài)自適應(yīng)學(xué)習(xí)者個性模型;并利用模糊邏輯方法構(gòu)建了相應(yīng)的教育資源模型,解決了教育資源模糊劃分的問題。(2)提出了學(xué)習(xí)者個性挖掘方法。本文詳細(xì)闡述了學(xué)習(xí)者個性的基本內(nèi)涵,并提出了基于認(rèn)知診斷理論的知識水平獲取和基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)路徑推薦等個性挖掘方法。(3)設(shè)計了基于學(xué)習(xí)者個性的學(xué)習(xí)資源推薦和習(xí)題資源推薦方法。所提方法彌補(bǔ)了現(xiàn)有的學(xué)習(xí)資源和習(xí)題資源推薦方法中的一些不足,可以為基礎(chǔ)教育領(lǐng)域其他學(xué)科的教育資源推薦系統(tǒng)的設(shè)計提供參考,研究成果可以推廣到其它相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域。
【學(xué)位授予單位】:江西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:G434;G623.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2711506

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