基于知识追踪的课程智能导学平台研究
这是一篇关于知识追踪,学习者画像,个性化推荐,学习路径规划,智能导学的论文, 主要内容为在网络学习资源日益丰富的当今时代,学生的学习途径更加多样化与便捷化,然而也带来了资源选择中的效率问题,在现有学习平台中,学生主要通过检索学习资源的方式来进行学习,这种方式容易产生信息迷航问题。平台中的学习资源也未能充分考虑到学习者的知识状态、能力信息和学习风格等方面的差异性,从而难以为学生提供适切性的学习资源推荐。因此,基于学习者的视角,如何使得在线学习平台更加个性化与智能化,进而提升学习者的学习成效,具有理论与实践意义,也是本文研究的出发点。为此,本文主要进行了基于知识追踪的课程智能导学平台研究,主要内容包括:(1)融合学习者特征与课程知识图谱的案例实践资源推荐算法研究。首先,引入多维知识追踪模型获取学习者在知识状态、能力信息、学习风格等三个维度上的属性取值,以构建细粒度的学习者画像;其次,依据《软件工程》课程注重实践性的特点,完成了能力知识相映射的知识图谱构建;最后,结合学习者特征与课程知识图谱,为学习者提供案例实践资源推荐服务。(2)智能导学平台原型系统设计与开发。首先,把握学习者在线学习需求,对智能导学平台进行了总体设计,包括体系框架、软件功能和数据库设计等;其次,本文在IntelliJIDEA和Visual Studio Code开发环境下,分别进行了智能导学平台后端与前端的开发。其中,后端开发采用Spring Cloud框架,前端采用Vue框架,既为学习者提供了知识图谱展示、智能导学、学习者画像可视化、习题测评、案例实践等功能,也为管理员提供了相应的后台管理功能。本文分别对推荐算法与原型系统进行了对比实验与功能测试,对比实验表明本文算法在精确率、召回率等多个指标上优于基线模型;功能测试表明平台基本实现了预期目标,能够提升学习者的学习成效,帮助学习者掌握理论知识点的同时,提升其实践能力。
学习者画像的个性化教学实践研究——以高一《信息技术》为例
这是一篇关于个性化教学,学习者画像,信息技术的论文, 主要内容为世界上诸多国家将发展学生个性和培养创新型人才视为当前教育的首要任务,个性化教学已成为中国新课程改革的目标。同时作为一门高中必修模块《信息技术》,实施个性化教学对推进信息技术教育教学改革具有重要意义,个性化教学的实施关键是因材施教,对学习者的个性化精准描绘是核心条件,本文设计了“学习者画像”支撑下的个性化教学模式,并以高中《信息技术》课程为例开展教学实践,基于学习者特征和数据挖掘的视角,分析学习者的知识点掌握水平,学习方式,学习能力等特征。以标签化的方式对画像进行个性化归纳,并根据个性化知识图谱,讨论个性化教学。通过教学和实践效果分析,基于学习者画像的个性化教学可改善和优化高中信息课堂教学,提高成绩及学习效率。本论文共分为七个章节:第一章为本文的绪论,介绍研究背景、个性化教学和学习者画像的国内、国外研究现状、现阶段《信息技术》课程教学凸显的问题以及本论文的研究内容与研究方法等;第二章节为相关理论概念介绍,包括个性化教学以及学习者画像的概念,多元智能理论、建构主义理论和学习驱动理论等;第三章学习者画像的构建,包括学习者画像的构建原则及构建流程、学习者画像框架构建;第四章:《信息技术》课程学习者个性化画像的构建,第五章详细地论述了基于学习者画像的《信息技术》课程个性化教学环境设计,以“文本信息加工与表达”这一模块内容为例,详细论述了教学环境设计、教学设备、教学实施的具体过程和教学效果的评价与分析;第六章讲述了基于学习者画像支撑下的高中《信息技术》课程教学实践过程,第七章主要内容是总结与展望,对本文的研究做出总结,提出本文的创新点以及不足之处,为后续研究提供借鉴。
学习者画像的个性化教学实践研究——以高一《信息技术》为例
这是一篇关于个性化教学,学习者画像,信息技术的论文, 主要内容为世界上诸多国家将发展学生个性和培养创新型人才视为当前教育的首要任务,个性化教学已成为中国新课程改革的目标。同时作为一门高中必修模块《信息技术》,实施个性化教学对推进信息技术教育教学改革具有重要意义,个性化教学的实施关键是因材施教,对学习者的个性化精准描绘是核心条件,本文设计了“学习者画像”支撑下的个性化教学模式,并以高中《信息技术》课程为例开展教学实践,基于学习者特征和数据挖掘的视角,分析学习者的知识点掌握水平,学习方式,学习能力等特征。以标签化的方式对画像进行个性化归纳,并根据个性化知识图谱,讨论个性化教学。通过教学和实践效果分析,基于学习者画像的个性化教学可改善和优化高中信息课堂教学,提高成绩及学习效率。本论文共分为七个章节:第一章为本文的绪论,介绍研究背景、个性化教学和学习者画像的国内、国外研究现状、现阶段《信息技术》课程教学凸显的问题以及本论文的研究内容与研究方法等;第二章节为相关理论概念介绍,包括个性化教学以及学习者画像的概念,多元智能理论、建构主义理论和学习驱动理论等;第三章学习者画像的构建,包括学习者画像的构建原则及构建流程、学习者画像框架构建;第四章:《信息技术》课程学习者个性化画像的构建,第五章详细地论述了基于学习者画像的《信息技术》课程个性化教学环境设计,以“文本信息加工与表达”这一模块内容为例,详细论述了教学环境设计、教学设备、教学实施的具体过程和教学效果的评价与分析;第六章讲述了基于学习者画像支撑下的高中《信息技术》课程教学实践过程,第七章主要内容是总结与展望,对本文的研究做出总结,提出本文的创新点以及不足之处,为后续研究提供借鉴。
基于知识追踪的课程智能导学平台研究
这是一篇关于知识追踪,学习者画像,个性化推荐,学习路径规划,智能导学的论文, 主要内容为在网络学习资源日益丰富的当今时代,学生的学习途径更加多样化与便捷化,然而也带来了资源选择中的效率问题,在现有学习平台中,学生主要通过检索学习资源的方式来进行学习,这种方式容易产生信息迷航问题。平台中的学习资源也未能充分考虑到学习者的知识状态、能力信息和学习风格等方面的差异性,从而难以为学生提供适切性的学习资源推荐。因此,基于学习者的视角,如何使得在线学习平台更加个性化与智能化,进而提升学习者的学习成效,具有理论与实践意义,也是本文研究的出发点。为此,本文主要进行了基于知识追踪的课程智能导学平台研究,主要内容包括:(1)融合学习者特征与课程知识图谱的案例实践资源推荐算法研究。首先,引入多维知识追踪模型获取学习者在知识状态、能力信息、学习风格等三个维度上的属性取值,以构建细粒度的学习者画像;其次,依据《软件工程》课程注重实践性的特点,完成了能力知识相映射的知识图谱构建;最后,结合学习者特征与课程知识图谱,为学习者提供案例实践资源推荐服务。(2)智能导学平台原型系统设计与开发。首先,把握学习者在线学习需求,对智能导学平台进行了总体设计,包括体系框架、软件功能和数据库设计等;其次,本文在IntelliJIDEA和Visual Studio Code开发环境下,分别进行了智能导学平台后端与前端的开发。其中,后端开发采用Spring Cloud框架,前端采用Vue框架,既为学习者提供了知识图谱展示、智能导学、学习者画像可视化、习题测评、案例实践等功能,也为管理员提供了相应的后台管理功能。本文分别对推荐算法与原型系统进行了对比实验与功能测试,对比实验表明本文算法在精确率、召回率等多个指标上优于基线模型;功能测试表明平台基本实现了预期目标,能够提升学习者的学习成效,帮助学习者掌握理论知识点的同时,提升其实践能力。
基于学习者画像的学习路径推荐设计和研究
这是一篇关于学习者画像,学习路径,学习资源,学习分析,推荐系统的论文, 主要内容为教育现代化对学生的个性化学习提出了更高的要求。各种网络学习资源,尤其是在线学习平台在近年来得到了爆炸式的发展。面对在线学习资源更大的数据量,更强的专业性,更为复杂的知识结构,在线学习者的学习迷途以及信息过载问题尤为突出。本研究以教育大数据为背景,依托在线学习平台,借助其强大的学习行为记录与统计分析功能,将学习者个体特征和学习活动与学习轨迹相耦合,形成学习者画像。更进一步地,借助Pandas库的数据分析处理能力,结合学习行为日志数据,完成对学习者的分类工作,并配合基于协同过滤推荐算法的学习路径推荐模型,将经过处理后的以学习元为单位的粒度更低的学习路径推荐给学习者。以《网络技术基础》课程为例,以金华市某师范院校的教育技术学专业学生为研究对象,通过直接对在线学习平台的学习行为日志进行分析,从基本属性,行为特征,结果特征三个维度设计出学习者画像。基本属性由年龄、性别、地区、学习风格、学习动机组成;行为特征由学习社区参与度、学习兴趣度、学习专注度、学习资源偏好组成;结果特征由作业成绩、课程满意度组成。在考虑以上三个维度的情况下,使用向量空间模型(VSM)来完成学习者画像的建模,并以此实现基于学习者画像的学习者群组划分,进一步对学习者群组划分情况进行评价与优化。通过对在线学习平台日志的分析并结合课程设计,将学习资源进一步转化为学习元。本研究同时实现了学习者画像自动生成,以及在半监督环境下完成学习资源转化为学习路径。研究结果表明:基于学习者画像的学习路径推荐具有可行性以及一定的准确性;在线学习平台的学习数据可以通过一定的算法处理抽象成学习者画像;相比以学习资源为载体的推荐方式,以学习路径为载体,粒度更低,更为精确。
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