基于协同过滤的数学习题个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于数学习题,协同过滤推荐,项目反应理论,个性化推荐系统的论文, 主要内容为随着网络技术的快速发展,“互联网+教育”的模式改变着人们的学习方式,但面对着网络上越来越多的学习资源,学习者往往不知该如何选择真正适合自己的学习资源,而基于大数据和个性化推荐技术的学习资源个性化推荐系统很好的解决了这个问题,学习资源个性化推荐系统采用相关的个性化推荐算法,推荐给学习者真正需要的学习资源,势必会促进学习,提高学习效率,最终达到个性化学习的目标。本研究目的是推荐符合用户真实能力水平的数学习题学习资源,改进传统基于用户的协同过滤推荐算法中最近邻居用户集合的形成方法,设计并实现了数学习题个性化推荐系统。本研究的主要研究内容有:(1)基于项目反应理论的相似用户模型。本研究首先根据反应用户习题作答情况的用户习题数据表构建出表征习题正答概率与用户能力参数关系的项目特征曲线,根据该曲线估计出用户的能力参数,将能力参数在相同能力区间的用户聚集在一起最终形成能力水平相近的相似用户模型。(2)改进的最近邻居用户集合形成方法。传统基于用户的协同过滤推荐的最近邻居用户集合的形成方法是根据用户习题作答情况计算用户间的相似度,相似度较高的用户组成最近邻居用户。本研究为了推荐符合用户真实能力水平的数学习题,改进了传统的形成方法,最近邻居用户集合由相似用户模型中能力水平相近的用户直接组成。(3)系统的设计与实现。基于改进的协同过滤推荐算法,设计并实现了数学习题个性化推荐系统。在系统设计部分主要分析了系统的需求、业务流程以及功能结构,在实现部分完成了对系统后台题库管理系统及前台诊断测验和习题推荐功能的实现。
基于B/S架构的小学数学自适应测评系统研究
这是一篇关于B/S架构,计算机自适应测试,项目反应理论,小学数学,参数估计,信息函数的论文, 主要内容为现代信息技术的发展日新月异,极大地推动了教育现代化和教育改革进程。小学学业测评作为基础教育的一个重要环节,已经成为教育改革的重中之重。在课程改革的推动下,传统测验形式的局限性日益凸显,过于强调最终的成绩分数,与全面推进素质教育的要求不相适应。基于此,山东省教育厅推出重点科研项目“基于网络的小学学习智能化诊断与提升系统的开发与应用研究”,目的就在于设计实现一个集学业测试、个性化诊断和能力提升于一体的测评系统,并首先以语文和数学学科作为试点。本文作为该项目的一个分支,针对小学数学学科,采用自适应测试的思路对学业测试模块的实现进行相关探索研究。 目前普遍实施的测试都主要以经典测量理论为基础,通过纸笔的方式对所有的被试实施相同的题目,其中以中等难度的题目居多,没有考虑到学生能力水平的差异。这种测试对于较高水平和较低水平的被试缺乏一定的区分度,不能准确测出他们的能力水平。计算机自适应测试(Computerized Adaptive Test,简称CAT)则解决了这个问题,它在测试的过程中根据被试的表现动态抽取不同的题目,在相对较短的时间内掌握被试的学业掌握情况,实现了“因人施测”。目前CAT在国外应用比较广泛,TOEFL和GRE都采用CAT方式实施考试,在国内才CAT还基本处于实验阶段,应用规模较小,相关研究还有待进一步加强。 本文在介绍CAT发展现状的基础上,深入研究了CAT的理论基础——项目反应理论,重点分析了CAT实现的原理和流程,主要包括项目反应模型的选择、参数估计、目标题库建设、题目选择策略和测试终止条件等环节。其中参数估计是重点也是难点,本文主要采用了极大似然估计法实现被试能力的估计,相关的方法实现也是本文的研究重点。在此基础上,与学科教学专家进行了深度交流,深入研读义务教育《数学课程标准》,分析并整理相应的数学知识体系,同时收集了关于小学数学四年级上册第三单元《三位数乘两位数》的22道题目作为实验题库。在所有前期工作完成之后,开始进行相关系统设计和数据库设计,采用ASP.NET技术和面向对象的程序设计方法完成了系统原型的设计并初步实现了自适应测试功能。文章最后总结了研究中出现的问题并指出未来的研究方向。
基于知识图谱的自适应学习系统设计与实现
这是一篇关于自适应学习,知识图谱,数据挖掘,SVR回归模型,项目反应理论的论文, 主要内容为随着“互联网+”和大数据战略的正式启动,互联网创新技术与各领域的深度融合已成为人们关注的焦点,同时也推动着我国教育事业的变革和创新。2015年是我国教育大数据元年,大量在线教育产品应运而生,为人们带来了极大便利。然而面对平台上海量的学习资源,学习者经常会出现网络迷航、认知过载以及知识碎片化等问题。在这种背景下,自适应学习概念的提出,为在线教育未来发展带来了新的契机。目前,对于自适应学习的研究多集中在理论层面,对于系统技术实现上的关注还远远不够。国内在线教育产品多为数据统计和测试题库类型。虽然个别产品应用了相对复杂的逻辑推导,但离真正意义上的自适应学习还相差甚远。本文从学习者角度出发、充分考虑领域知识的结构特征,重点实现自适应学习系统中一系列大数据关键技术,以期为自适应学习的研究和应用提供参考。本文的主要工作如下:(1)基于自适应学习系统的功能需求分析,对系统的整体框架、工作流程和各单元模型进行设计。(2)基于知识图谱的关联特点完成领域模型的知识表达,给出知识图谱构建方法和应用实例。在此基础上利用FP-Growth算法对学习路径进行关联规则挖掘,实现领域模型的动态更新。(3)参照我国学生模型构建标准设计学生模型的构建方法、构建流程及存储结构,基于IRT测试模型实现学生认知水平的测试和测试题库的构建。(4)基于SVR预测回归模型实现自适应引擎中路径达成度的预测,并完成SVR预测模型的训练、参数调优和预测工作。实验结果表明,在领域模型中,知识图谱可以完成知识图谱的清晰表达,FPGrowth算法可以实现知识点间关联规则的挖掘功能,考虑系统的复杂度和精准度,折中选择最小支持度0.03;在学生模型中,IRT测试模型给出的参数估计值符合正常的学习规律,具备实用性;在自适应引擎模块中,确定了SVR预测模型四个参数的最优组合:不敏感系数为0.05、惩罚系数为8、核函数为rbf和核参数为0.08,此时SVR预测模型的预测效果最佳。本文的主要贡献和创新点如下:(1)从领域知识结构出发,利用知识图谱完成知识结构的有效表达,为领域模型的构建提出了新的研究工具。利用关联规则挖掘算法实现模型的动态更新,充分考虑学生因素对领域模型影响,提高了模型的实用性。(2)本文提出基于SVR的预测回归模型实现自适应引擎功能,将机器学习思想与教育领域相融合,是对自适应学习系统研究的一次探索和创新,为相关研究者和开发者提供了新的研究思路。(3)本文提出基于IRT的测试模型来实现学生对知识掌握程度的测评功能,对相同成绩下的学生能力进行区分,提高了学生模型的客观性和准确度。
基于WEB的个性化学习指导系统设计与开发
这是一篇关于个性化,学习指导,认知能力,难度调整,最近发展区,项目反应理论的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,信息技术已成为时代发展的主流,泛在教育已悄悄走进人们的视野开始给学习者带来巨大的知识和学习变革。教育信息化要求人们有更高的发现信息的能力和获取信息的速度,互联网时代要求人们不得不学会在网络中获取信息,具备在这个“网络社会”里学习和发展的能力和意识。由于人类个体的差异性,使得网络学习由最初的大众化向个性化方向发展,以满足不断发展的人和社会的需要。但是由于当前一些网络学习系统对于学习资源的设计和组织太过宽泛,学习者获取自己所需的学习资源并不是一件容易的事,这对网络学习者的积极性造成了很大的打击。还有一些学习系统只是简单的将传统课程搬到了网上,学习者只能按部就班的学习千篇一律的学习资源,不但不能提高学习者的兴趣还会降低学习效率,造成资源的严重浪费。为了解决当前网络学习系统存在的这些问题,研究者查阅众多相关文献发现学习者的认知能力水平是影响学习者学习效率的一个重要因素,因此本研究试图根据学习者的认知能力适时推荐合适难度的学习资源,指导学习者顺利通过“最近发展区”。在这样的网络学习环境中,系统完全为学习者服务,随时对学习者的认知能力做出反馈,随时为学习者推荐合适的学习资源,从而实现系统的个性化指导服务。本研究将在综合分析国内外网络学习系统构建研究理论的基础上,分析影响学习者学习效率的主要因素,借鉴项目反应理论中提供的对学生能力估计的方法,实时跟踪学习者对知识的掌握情况,同时采用Chen提出的学生合作投票的方法对学习资源进行动态难度调整,构建出一个能够根据学习者认知能力水平推荐合适难度学习资源的个性化学习指导系统,应用计算机相关技术和系统开发环境进行系统的设计与开发。本研究的主要内容包括以下四个方面。(1)基础理论的研究。在相关文献资料分析的基础上对个性化学习指导系统中相关概念进行界定,分析与个性化学习指导机制相关的因素,为系统设计者提供理论支持。通过对认知主义学习理论、“最近发展区”理论和项目反应理论的分析,提出对学生认知能力准确估计的方法和对学习资源难度的设置规范,为个性化学习指导系统的构建研究奠定理论基础。(2)个性化学习指导系统理论模型的构建。通过对经典网络学习系统和自适应学习系统模型的分析,在基础理论研究的基础上,探索个性化学习指导机制的构建规则,综合应用计算机相关技术,提出个性化学习指导系统的理论模型。(3)个性化学习指导机制的实现。通过借鉴项目反应理论评价学生能力发展的思想,实现对学生能力的估计;通过运用Chen提出的学生合作投票的方法对学习资源的难度进行调整,使学习资源难度更符合学习者的认知结构;通过借鉴项目反应理论中的项目信息函数完成学生能力与资料难度之间的匹配,实现系统的个性化学习指导。(4)个性化学习指导系统的实现。在个性化学习指导系统理论模型构建的基础上,主要应用系统开发软件MyEclipse和MySQL数据库,使用tomcat作为应用服务器,开发了一款名为《PEL-S2.0》的个性化学习指导系统,本系统实例选取人教版《七年级数学》下册第八章内容,并进行了实验。本研究通过对系统的应用效果进行分析,发现取得了一定成果。系统虽然取得了一定成果,也凸显了研究者的研究理念和意图,但由于时间有限,以及个人开发技术的不足,系统还有一些不足之处。在未来的研究工作中,希望能在此系统基础上对功能进一步完善,使系统发挥更强大的作用。
大学计算机2级Visual Basic.NET考试\练习系统研究与开发
这是一篇关于考试系统,B/S架构,反射机制,经典测试理论,项目反应理论的论文, 主要内容为本论文研究的Visual Basic.NET的教学辅助系统是一个基于B/S三层结构的教学辅导和考试的网站来提供教学资源，学生可以从该网站可以下载课件、技术文章；观看教学视频；在论坛上参与技术问题讨论。在完成每个章节教学后，学生可以参加该章节的在线考试。教师不但可以在线参与学生论坛上讨论还可以根据学生在线考试数据，应用考试数据挖掘系统主动获得学生学习情况，对学生普遍存在问题进行归纳和总结，有针对性修改后续课程教学计划，提高教学质量。 本文详细地探讨了该系统的需求分析、系统分析、系统设计。着重研究程序设计题（主观题）的评分方法。最后论文对数据挖掘在辅助教学上的应用进行了探讨。 论文的创新点在于：运用.NET中的反射技术来解决考试结果的自动阅卷评分，运用经典测试理论（CTT）和项目反应理论（IRT）相结合的新思路来进行题库设计，用经典测验理论来设计题目,同时发挥项目反应理论的优势来设置试卷的生成规则，共同完成一份高质量的网络试题。同时，不理会标准化简单化原则一味消除数据库冗余，而是在设计合理的数据库表的基础上，采用增加数据库冗余的方法，更加直观清晰地显示数据之间的关系，提高数据的传输、显示、到被理解的效率，降低系统的数据复杂度等等。 系统充分体现了网络教学的时空自由性、系统开放性和资源共享性，切合教师教学实际，方便教师与学生互动；降低教师劳动强度、提高教学效率。
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