检索结果-南通市图书馆

现代远距离教育 2023年第3期 39-47页

作者：郑雅倩李新李艳燕王德亮包昊罡北京师范大学北京100089 江苏师范大学江苏徐州221116 香港大学中国香港999077 中国教育科学研究院北京100088

个性化学习路径推荐是智能技术驱动教育服务智能升级的关键力量,是实现大规模个性化教育的重要驱动。然而,目前个性化学习路径推荐的研究与实践仍未成熟,难以满足学习者因人而异、因时而变的个性化需求。个性化学习路径推荐的主流推荐... 详细信息

个性化学习路径推荐是智能技术驱动教育服务智能升级的关键力量,是实现大规模个性化教育的重要驱动。然而,目前个性化学习路径推荐的研究与实践仍未成熟,难以满足学习者因人而异、因时而变的个性化需求。个性化学习路径推荐的主流推荐框架包括基于机器学习、基于进化计算和基于知识图谱三种方式,具有不同的模型机理和适用的教育场景,经历了起步探索、预测推理、改进优化和融合创新的技术演进历程。其对教育的价值导向体现在赋能课堂教学、助力因材施教,优化在线学习、驱动服务升级,支持场馆学习、增强智能感知,改善游戏学习、优化交互体验,为破解大规模与个性化相结合的应用难题提供了重要支撑。随着智能技术的迭代升级及深入应用,未来个性化学习路径推荐呈现四大发展趋势,即关注信息要素的深度融合、迈向全方位多尺度的形式化建模,融合多种技术优势、构建以知识为主导的高性能推荐框架,注重可视化呈现和动态感知、推动个性化服务模式的优化升级,重视全景性应用策略研究、促进推荐技术与真实教育情境的紧密耦合。

关键词：个性化学习路径推荐模型机理技术演进价值导向发展趋势

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基于在线学习社区的个性化学习路径推荐研究

基于在线学习社区的个性化学习路径推荐研究

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作者：徐晨华中师范大学

学位级别：硕士

在线学习社区学习是一种具有典型社交特性的学习形态,其是在线学习顺应碎片化学习时代的一种发展形式。其具有便捷的交互沟通机制和蕴含海量学习资源,为个性化教育提供了良好实施环境。此外在线学习社区中还存储有学习者遗留的大量的学... 详细信息

在线学习社区学习是一种具有典型社交特性的学习形态,其是在线学习顺应碎片化学习时代的一种发展形式。其具有便捷的交互沟通机制和蕴含海量学习资源,为个性化教育提供了良好实施环境。此外在线学习社区中还存储有学习者遗留的大量的学习者行为记录数据,随着学习数据与资源的累积,逐渐形成了所谓的教育“大数据”,这给线上学习带来便利的同时也产生部分难以解决的问题:第一,教育“大数据”的出现会导致学习者陷入学习迷航与信息超载境地的可能性大幅增加;第二,在线学习社区中师生分离,学习者缺少干预和指引,致使学习者难以找到符合自己实际需求的学习路径,既打击了其学习热情又降低了其学习效率;第三,在线学习社区难以高效应用这些数据,且缺乏适应学生特征的学习支持手段,无法将其拥有教育大数据的优势转化为令学习者满意的学习支持服务,以支撑在线学习社区中个性化教育的实施。针对上述问题,本文对在线学习社区中的学习者模型、领域知识模型及个性化学习路径推荐算法开展研究以期提出解决方案,相关工作如下:第一,在建构主义学习理论的指导下,分析在线学习社区中路径推荐的一般流程,设计出一种应用于在线学习社区之中的个性化学习路径推荐研究框架,该框架可用于指导在线学习社区中个性化学习路径推荐服务的研究与实践。第二,研究个性化学习路径推荐在线学习社区中的个性化学习者模型以及领域知识模型。通过构建学习者模型可充分利用学习者遗留的学习特征信息并将其量化,而构建领域知识模型则可对知识进行结构化的描述,两者共同作用,以支持在线学习社区中个性化学习路径推荐服务得以顺利施行。第三,以基于传统蚁群算法的学习路径推荐算法为研究对象,重点研究其重要参数、信息素更新策略、局部搜索策略,并从三个方面提出了改进:一是信息素计算精度优化,结合个性化学习路径的特征,研究学习路径具体评分准则与方法,提出基于多因素层次模糊评价法(FAHP)的学习路径评分方法,该方法给出学习路径明确的评判准则,有效利用主客观数据将定性的学习评论数据转换为定量的学习路径评分数据,以此评分数据作为算法的信息素,可解决学习者主观评分难以精确表示信息素浓度的问题;二是信息素更新策略优化,引入信息素限制区间,限制区间的存在提供了更优探索路径的可能性的同时,确保了相似经验对于蚁群的启发作用;三是局部搜索策略优化,依据相似学习者相互“吸引”,迥异学习者选择相互“排斥”的原理,采用多蚁群并行搜索,引入异类学习者排斥因子影响决策结果,以有效发挥信息素的正负反馈作用,提高推荐路径的准确性及个性化程度。第四,以在线学习社区中《数据结构》课程为例,进行模拟实验,实现以学习者学习目标、认知水平、资源偏好等个性化特征为依据,为其推荐能发挥其特性,且满足其实际需求的学习路径,激发学习热情提高学习效果;并从多个角度使用多种指标对实验结果进行分析,证明了本研究提出方案的可行性与有效性。

关键词：在线学习社区个性化学习路径推荐模糊综合评价法蚁群算法

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数据驱动下的个性化自适应学习研究综述

引用

华南师范大学学报（自然科学版） 2020年第4期52卷 17-25页

作者：朱佳张丽君梁婉莹华南师范大学计算机学院广州510631 广州市大数据智能教育重点实验室广州510631

智能教育环境下的教学更加关注学习者的个性化诉求,而自适应学习能够为实现个性化教育提供技术和方法支持.文章从数据驱动的视角出发,通过开展国内外个性化自适应学习研究的综述分析,对其系统框架和相关组件进行阐述和解读.其中,重点从... 详细信息

智能教育环境下的教学更加关注学习者的个性化诉求,而自适应学习能够为实现个性化教育提供技术和方法支持.文章从数据驱动的视角出发,通过开展国内外个性化自适应学习研究的综述分析,对其系统框架和相关组件进行阐述和解读.其中,重点从领域知识模型、学习者特征模型和教学模型三方面对其实现机制进行探析,提出当前研究存在的问题和不足,并在此基础上介绍了近年来可促进解释性提升的相关组件技术研究,奠定进一步深入个性化自适应学习研究的基础.

关键词：个性化自适应学习教育知识图谱及其表示学习知识追踪个性化学习路径推荐

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