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自适应学习系统ALEKS与学科课程整合案例研究

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自适应学习系统ALEKS与学科课程整合案例研究

作者：师蒙山西师范大学

学位级别：硕士

面对社会需求的多样化,发掘学生的个体潜能,适应学生的个体差异,培养学生个性化学习成为各国教育的关注重点,然而在我国现有的教育条件下,面向人人,实现因材施教还难以成为现实。由于自适应学习技术是实现个性化学习的有效途径,国外的... 详细信息

面对社会需求的多样化,发掘学生的个体潜能,适应学生的个体差异,培养学生个性化学习成为各国教育的关注重点,然而在我国现有的教育条件下,面向人人,实现因材施教还难以成为现实。由于自适应学习技术是实现个性化学习的有效途径,国外的相关研究先与我国,且已构建多个全球范围使用的自适应学习平台,并在提高学习成绩等方面均取得良好的效果,故本研究将以美国自适应学习平台ALEKS为研究对象,通过搜集相关课堂使用案例,结合我国教育现状,探索出将自适应学习系统应用于课堂的教学模式。本研究聚焦于国外自适应学习系统ALEKS,利用文献研究法了解ALEKS系统的理论基础、核心组件以及运行机制等,再搜集相关课堂使用案例,结合案例分析研究法,总结其与课堂教学实践整合的教学模式,再根据国内教育现状,厘清国内外自适应学习系统的差异,提炼出我国自适应学习系统支持下的课堂应用模式。研究主要分为以下五部分。第一部分从个性化学习、自适应学习系统的相关研究作为研究背景,提出了研究问题和研究意义。第二部分界定了研究相关的核心概念,从掌握学习、最近发展区和信息技术与课程整合三个理论阐述了研究的理论基础,并梳理了国内外相关自适应学习的研究、自适应学习系统的应用及技术与课程整合的优势。第三部分从搭建背景、算法基础、学习理论支持、核心组件、学生端运行模式和教师端功能分析全面剖析了自适应学习系统ALEKS。第四部分搜集了三个典型的ALEKS系统使用案例,从课堂实施条件及安排、教学目标与时间、数据分析与应用和学习评估与反馈四方面分析了ALEKS系统在课堂实施的关键要素,并总结出ALEKS系统的课堂实施模式。第五部分结合我国教育现状,选择国内典型的自适应性学习系统科大讯飞AI学习机,对比两种自适应学习系统的差异,提炼出科大讯飞AI学习机在课堂中的使用模式,并呈现其具体的应用案例。

关键词：自适应学习系统 ALEKS 信息技术与课程整合案例研究法

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自适应学习系统中推荐方法的研究与应用

自适应学习系统中推荐方法的研究与应用

作者：周希禹内蒙古大学

学位级别：硕士

网络学习平台已经成为学习者获取学习资源的重要途径,在带给人们便利的同时也出现了个性化信息获取困难的问题。自适应学习系统能够根据不同学习者的兴趣偏好为其推荐个性化的学习资源,从而解决这一问题。目前自适应学习系统大多依据用... 详细信息

网络学习平台已经成为学习者获取学习资源的重要途径,在带给人们便利的同时也出现了个性化信息获取困难的问题。自适应学习系统能够根据不同学习者的兴趣偏好为其推荐个性化的学习资源,从而解决这一问题。目前自适应学习系统大多依据用户学习行为进行推荐,忽略了用户的评价信息及学习资源自身相关性,对用户兴趣挖掘不够全面。针对上述的问题,本文提出了基于情感分析、知识图谱和协同过滤的混合推荐算法(SA-KG-CFRA)。首先,获取网络学习平台真实用户评价数据和课程信息,构建了有23052条用户评价和828门课程信息的数据集。其次,在基于情感分析的推荐算法中,对Text CNN、LSTM、Bi-LSTM和BERT情感倾向判定模型进行对比实验,选取效果最好的BERT模型作为后续推荐算法的基础,依据情感倾向计算用户的情感分值,找到邻近用户并生成预测评分。在基于知识图谱的推荐算法中,根据课程基本信息构建知识图谱,通过知识图谱抽取用户到课程的推理路径,采用LSTM模型和Attention机制捕获推理路径语义,生成预测评分。在基于用户的协同过滤推荐算法中,构建了用户-课程评分矩阵,通过改进的余弦相似度计算用户的相似性,寻找目标用户的邻近集,生成预测评分。最后,混合推荐算法将三种推荐算法对应的预测评分值按权重相加,经过Sigmoid函数产生最终预测评分,进行top N推荐。本文对基于情感分析、知识图谱、协同过滤的单一推荐算法与混合推荐算法进行对比实验,混合推荐算法的MAE值达到0.71,较单一推荐算法分别下降0.02、0.04、0.08,覆盖率达38.45%,较单一推荐算法有所提升。实验结果表明了该混合推荐算法在推荐准确性及推荐效果上有较好的提升。本文还设计开发了自适应学习系统,该系统实现了课程资源个性化推荐、课程资源管理、课程评价、个人信息管理等功能。

关键词：混合推荐算法情感分析知识图谱协同过滤自适应学习系统

基于ISSM和TAM模型的自适应学习系统评价指标体系构建

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图书馆工作与研究 2022年第S1期 10-17+32页

作者：李振周东岱童婷婷东北师范大学信息科学与技术学院

个性化学习是教育改革发展和教育信息化建设的必然要求，而自适应学习系统是支撑该目标实现的重要抓手，科学合理地评价自适应学习系统的建设效果具有重要意义。本研究针对自适应学习系统的评价指标体系构建问题，从系统和用户双视角出... 详细信息

个性化学习是教育改革发展和教育信息化建设的必然要求，而自适应学习系统是支撑该目标实现的重要抓手，科学合理地评价自适应学习系统的建设效果具有重要意义。本研究针对自适应学习系统的评价指标体系构建问题，从系统和用户双视角出发，在目标性、科学性、整体性、层次性以及独立性等原则指导下，结合信息系统成功模型和技术接受模型，初步构建了自适应学习系统的评价指标体系框架；经过两轮德尔菲法专家意见征询，修正并确立了6个一级指标以及30个二级指标；采用层次分析法对各项指标进行权重赋值，构建完整的自适应学习系统评价指标体系，以期为自适应学习系统建设和质量提升提供理论依据和判别标准。

关键词：自适应学习系统评价指标体系德尔菲法层次分析法

如何判定自适应学习系统的有效性——基于因果结构分析框架

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现代远程教育研究 2023年第2期35卷 95-101页

作者：江波章恒远魏雨昂华东师范大学教育信息技术学系华东师范大学上海数字化教育装备工程技术研究中心上海200062 华东师范大学上海智能教育研究院上海200062 华东师范大学计算机科学与技术学院

自适应学习系统是开展大规模个性化教育的重要途径之一,其有效性判定是学界关注的焦点。现有判定自适应学习系统有效性的方法大多采用实验法、问卷调查法等,存在实验周期长、实验变量控制难等问题。基于因果结构的自适应学习系统有效性... 详细信息

自适应学习系统是开展大规模个性化教育的重要途径之一,其有效性判定是学界关注的焦点。现有判定自适应学习系统有效性的方法大多采用实验法、问卷调查法等,存在实验周期长、实验变量控制难等问题。基于因果结构的自适应学习系统有效性分析框架可通过分析系统中教育数据间的因果结构关系,来判断系统的有效性及其缘由。该分析框架主要包括多维教育数据与基于因果分析的技术路线两部分。其首先利用描述性检验和显著性检验进行特征关联性分析,判断系统是否有效;再利用相关性检验和马尔可夫毯方法寻找与学习成效具有因果关系的特征子集,并利用机器学习算法进行学习成效预测;最后利用基于搜索的因果结构算法确定特征之间的因果结构及影响强度,来回答系统何以有效。利用该分析框架对“均一教育平台”自适应学习系统进行分析后发现:(1)该系统的个性化推荐功能使用与否与学习收益有强因果关系;(2)学习者的练习数量、解题尝试次数和请求提示次数直接或间接影响学习成效;(3)该系统的个性化推荐可生成符合学生最近发展区的学习路径,在减少学生做题数量和错误次数的同时,提高学习效率。

关键词：自适应学习系统有效性因果关系分析框架判定方法

基于认知诊断与资源推荐的自适应学习系统的设计研究

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基于认知诊断与资源推荐的自适应学习系统的设计研究

作者：白雪飞山西师范大学

学位级别：硕士

随着在线学习的发展,针对学生过程化学习数据的自适应学习技术已经引起了教育领域和人工智能领域的广泛关注。自适应学习出现的目的就在于改善学生无差别的在线学习弊端以及实现学生的个性化学习,有效避免学生在学习过程中出现的信息迷... 详细信息

随着在线学习的发展,针对学生过程化学习数据的自适应学习技术已经引起了教育领域和人工智能领域的广泛关注。自适应学习出现的目的就在于改善学生无差别的在线学习弊端以及实现学生的个性化学习,有效避免学生在学习过程中出现的信息迷航,信息超载现象。在大数据、人工智能和机器学习加持下的自适应学习系统,可以有效地对学生的学习能力、认知水平等进行全面分析,同时给予学生量身定制的学习方案,因此自适应学习是解决目前在线学习出现的问题的有效途径。在此背景下,本研究提出以“基于认知诊断与资源推荐的自适应学习系统的设计研究”为主题的研究。主要包括四个方面的内容:(1)对自适应学习系统的概念、相关理论进行综述,指出研究内容、研究方法、研究思路;(2)构建基于认知诊断和资源推荐的自适应学习系统模型,包括学习者模型、领域模型、认知诊断模型和资源推荐模型;(3)设计基于认知诊断和学习推荐的自适应学习系统,介绍相关算法、系统架构等;(4)基于认知诊断和自适应学习系统功能价值评价,参考技术接受模型设计问卷调查,根据分析结果对系统进行优化。首先,本研究在系统需求分析阶段,通过用户访谈了解自适应学习系统应该具备的功能;其次,本系统依据“学-测-评-辅-学”五位一体设计“LTS自适应学习平台”,真正做到“以学生为中心”;最后使用问卷调查与访谈的方法了解学习者对自适应学习系统的评价,根据调查结果提出系统的优化策略,使系统的功能更加完善,满足学习者的个性化学习需求,更好地促进学生的学习。本研究的目的是通过采用认知诊断和资源推荐等一系列技术手段,构建自适应学习框架并开发相应的自适应学习系统,以应对在线教育存在的弊端,并指出自适应学习的未来发展趋势。该研究成果有两个主要方面的作用:一方面,提高了在线学习的质量,通过认知诊断与资源推荐算法为学习者提供适合学习者认知水平的学习资源,满足学习者差异化的学习需求,真正体现“以学生为主体”的教学理念。同时这种方法有助于在线教学的不断改进和优化;另一方面,该系统还能够有效地克服传统教育模式所固有的时间和空间的限制,这不仅有助于提高教育的覆盖率和普及度,更能服务于学习型社会的建设,推动社会的全面进步和发展。

关键词：自适应学习系统认知诊断资源推荐个性化学习

高中信息技术知识图谱的构建及其在自适应学习系统中的应用研究

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高中信息技术知识图谱的构建及其在自适应学习系统中的应用研究

作者：尚梦丹中央民族大学

学位级别：硕士

“互联网+教育”模式快速发展以来,各种人工智能技术走进教育教学中,技术的发展给教育带来很大的发展动力和潜力,但也给学习者带来了诸如怎样选择学习资源的困扰。各种线上的论文、题库等在学科教学中充当着很重要的角色,为了使这些资... 详细信息

“互联网+教育”模式快速发展以来,各种人工智能技术走进教育教学中,技术的发展给教育带来很大的发展动力和潜力,但也给学习者带来了诸如怎样选择学习资源的困扰。各种线上的论文、题库等在学科教学中充当着很重要的角色,为了使这些资源更好地为信息技术课程提供系统化资源和专业化指导,也为了学习者在学习高中信息技术课程时更好地利用这些线上资源,促进学习者构建系统化的学科知识,发展计算思维,增强信息意识,树立正确的信息社会价值观,本文运用知识图谱技术,以教育部在2017年印发的《普通高中信息技术课程标准》和高中信息技术人教版(2019)为标准,将高中信息技术知识系统化、规范化,形成高中信息技术知识图谱,并在高中信息技术知识图谱构建的基础上,对高中信息技术自适应学习系统进行设计与开发。主要内容有下:1、获取论文所需研究数据。运用python爬虫技术在网上采集高中信息技术学科数据,并参考2017年印发的《普通高中信息技术课程标准》和高中信息技术人教版(2019)进行手工筛选。2、进行学科本体知识构建。参照七步法构建高中信息技术学科本体知识,用Protégé工具搭建类层级结构,并在此基础上构建高中信息技术学科知识图谱,运用Neo4j数据库进行存储。3、构建学习者参考模型。以IMS LIPS、IEEE PAPI、CETLTS-11等参考模型为基础构建学习者模型。4、设计自适应学习系统。使用SSM框架、VUE前端技术、MySQL和Neo4j数据库,Java语言、HTML前端语言等,以学习者为主要用户,根据构建的学习者模型和领域知识模型,利用基于用户的协同过滤算法和关联规则挖掘算法规划出一条个性化学习路径,构建基于高中信息技术知识图谱的自适应学习系统。

关键词：高中信息技术知识图谱自适应学习系统本体构建

初中数学自适应学习系统的持续使用意向影响因素研究

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初中数学自适应学习系统的持续使用意向影响因素研究

作者：刘鑫苗西南大学

学位级别：硕士

随着教育信息化进程的推进和“双减”政策的颁布,研究信息技术辅助课后教学不仅是时代发展的需求,也是教育发展的趋势。师资力量短缺、学生个性化学习需求未被满足是课后服务中亟待解决的问题。人工智能技术支持下的自适应学习系统为大... 详细信息

随着教育信息化进程的推进和“双减”政策的颁布,研究信息技术辅助课后教学不仅是时代发展的需求,也是教育发展的趋势。师资力量短缺、学生个性化学习需求未被满足是课后服务中亟待解决的问题。人工智能技术支持下的自适应学习系统为大规模个性化学习提供了可能。学生愿意长期使用自适应学习系统,才能使新技术发挥其效用。因此,自适应学习系统能否被学生接受并且持续使用,影响学生持续使用自适应学习系统的因素有哪些,是值得我们深入思考和探究的问题。本研究以技术接受模型TAM3(Technology Acceptance Model 3)和动机理论为理论基础,量化和质性研究相结合,系统探讨自适应学习系统持续使用意向的影响因素。首先,通过文献阅读和实地观察提出研究假设、构建模型,以川、渝、黔三地学校的初中学生为研究对象,收集有效问卷231份;其次,使用SPSS26.0和AMOS 24.0对研究数据进行描述性统计分析、探索性因子分析、验证性因子分析、信度检验、模型拟合度检验与修正、路径分析和中介效应分析。最后,根据量化分析结果对12名初中生进行了一对一访谈,采用内容分析法在Nvivo软件中对访谈资料进行编码和分析,提出六条提升持续使用意向的策略。研究结果表明:模型可以较好地解释自适应学习系统的持续使用意向。感知有用性和感知愉悦对持续使用意向有直接的显著正向影响。感知易用性、自我调节能力、系统质量、感知外部控制和计算机自我效能感对持续使用意向有间接的正向影响。影响持续使用意向的各潜在变量根据总效应值由大到小排列是:感知有用性、感知愉悦、感知易用性、自我调节能力、系统质量、感知外部控制和计算机自我效能感。本研究通过理论和实证研究,探究了自适应学习系统在课后服务中的持续使用意向的影响机制,并根据确定的影响因素提出了课后服务中提升自适应学习系统持续使用意向的策略。丰富了技术接受模型理论的内部机制,为教师提供了自适应学习系统辅助课后服务的课程组织形式的建议,同时帮助自适应学习系统开发者优化系统功能提供了参考。

关键词：自适应学习系统持续使用意向技术接受模TAM3 课后服务

基于知识图谱的陈述性知识自适应学习系统研究

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基于知识图谱的陈述性知识自适应学习系统研究

作者：卢雯雯东北石油大学

学位级别：硕士

随着智能技术的高速发展,越来越多的信息技术被运用到教育领域中,在线学习系统的产生将学习者从教室的禁锢中解放出来,学习者的学习不再是定时定点的,而是随时随地都可以进行学习,学习变得更加自由。一方面,技术与教育的紧密结合,为学... 详细信息

随着智能技术的高速发展,越来越多的信息技术被运用到教育领域中,在线学习系统的产生将学习者从教室的禁锢中解放出来,学习者的学习不再是定时定点的,而是随时随地都可以进行学习,学习变得更加自由。一方面,技术与教育的紧密结合,为学习者的学习供了海量的学习资源,但这也带来了学习知识碎片化、零散的问题,让学习者的学习变得无序,而陈述性知识是所有知识学习的基础,如果能够将陈述性知识进行科学合理的组织,那么就能够让学习者的学习变得有序,针对这一问题,本文将多种理论与技术进行融合,出了基于TPACK的陈述性知识组织模型,并给出了具体步骤,将其融入到自适应学习系统的领域知识模型中,构建了系统的领域知识模型,让学习者通过自适应学习系统不仅能够学习到知识,还能够学习到对知识进行组织的方法。另一方面,当前,虽然许多学者对自适应学习系统进行了研究,但他们在对自适应学习系统中的学习者模型进行构建时,却忽略了学习者的认知负荷对其学习的影响,因此本文在构建学习者模型时,首先,对认知负荷进行了深入研究,然后,将其融入到学习者模型中,增加了学习者模型的维度,使得推荐的效果更好。除此之外,本文设计的自适应学习系统还可以为学习者推荐合适的学习资源,让学习者不再需要自己去寻找学习资源,为学习者节省了寻找学习资源的时间和帮助学习者适应信息化社会的发展;也可以对学习者进行同质分组,让学习者进行协作学习,帮助学习者深度学习的达成与学科核心素养的形成;最后,还能够为学习者推荐学习路径,并将学习路径以知识图谱的形式进行可视化,让学习者对自己当前的水平与知识结构有所了解,并且知道自己到达学习目标还有多远。本文的主要研究工作如下:第一,通过对多种理论与技术进行研究,以教育部教育信息化技术标准委员会出的CELTS-3为基础,构建了基于TPACK的陈述性知识组织模型并给出了具体实现步骤,以《C程序设计》中的陈述性知识为例,对其进行组织,并以知识图谱的形式进行可视化,将基于TPACK的陈述性知识组织模型和《C程序设计》知识图谱作为领域知识模型中的一部分,增加领域知识模型的丰富性,让领域知识模型不再只是简单的存放知识点与学习资源,而是在此基础上传授给学习者知识组织的方法,让学习者在学习知识的同时掌握知识组织的方法。第二,认知负荷与学习者的学习息息相关,它是学习者在学习过程中必然会产生的负载,负荷过高与过低都会对学习者的学习产生不良影响,因此通过对认知负荷进行深入研究,将其作为学习者模型的一个维度,使得学习者模型更加贴近于真实的学习者,然后根据学习者模型信息进行推荐,能够增加推荐结果的精准性。第三,教学模型是实现自适应学习的关键,教学模型依据自适应源,以领域知识模型和学习者模型为基础,向学习者推荐合适的学习资源,将基于用户的协同过滤推荐和基于关联规则的推荐相结合,实现学习资源的推荐,帮助学习者适应信息化社会的发展;利用模糊C均值聚类来对学习者进行同质分组,帮助学习者协作学习的开展,更快实现深度学习和学科核心素养的形成;以蚁群算法实现学习路径的推荐,并以知识图谱的形式进行呈现,帮助学习者更好的学习。综上所述,本文以多种理论与技术为基础,构建了基于知识图谱的陈述性知识自适应学习系统,对其中的领域知识模型与学习者模型进行了详细设计,并以相关算法实现了自适应学习。

关键词：自适应学习系统陈述性知识知识图谱认知负荷

自适应学习系统学习者学习风格模型的研究现状与展望

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电化教育研究 2012年第2期33卷 32-38页

作者：高虎子周东岱东北师范大学理想信息技术研究院吉林长春130117

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... 详细信息

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。

关键词：自适应学习系统学习风格模型综述