6个研究背景和意义示例,教你写计算机学习路径推荐论文

今天分享的是关于学习路径推荐的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到学习路径推荐等主题,本文能够帮助到你

初中物理知识图谱构建与应用研究

这是一篇关于初中物理,知识图谱,图谱构建,学习路径,学习路径推荐的论文, 主要内容为随着网络数字资源的广泛覆盖,学习者能够自主学习想要理解掌握的知识。但是学习者在面对海量的学习资源时,本身对需要的内容没有一个清晰的定位。学习者在此情况下很难在短时间内快速地定位符合要求的知识内容的学习资源,而且往往在搜寻过程中耗费大量的时间,使得学习者学习效率低下。针对上述情况中存在的问题,本研究重点探究知识图谱领域与学习路径推荐领域相结合的学习辅助工具。本研究以义务教育阶段初中物理学科为研究对象,构建了初中物理知识图谱,通过初中物理知识图谱来为广大初中物理学习者提供学习支持。并在此基础上设计与实现了基于初中物理知识图谱的学习路径推荐系统,本文具体研究内容如下:(1)初中物理知识图谱的构建。首先,根据课本教材和学科专家的建议将所有初中物理知识分为五个层级。其次,利用OCR技术提取初中物理知识的事实性知识和概念性知识。最后,采用以人工为主、Python算法为辅的半自动化方式构建了包含1056个知识节点的初中物理知识图谱。(2)基于知识图谱的学习路径推荐系统的设计与实现。本研究为了将知识图谱与学习路径推荐相结合,设计并实现了 B/S架构的学习辅助工具系统。通过遍历查询知识图谱中与检索知识点相关的所有知识点内容,将这些知识点内容按照层级关系与难易程度进行排列生成学习路径。以此来实现快速定位知识点以及生成理解掌握知识点的学习路径的功能,帮助学习者节省搜寻检索知识点、筛选学习资源的时间,提升了学习效率。(3)系统的实际应用与效果分析。本研究通过实际应用验证基于初中物理知识图谱的学习路径推荐系统的高效性和科学性。实际应用过程选取三位一线物理学科专任教师,让教师和系统分别解析三种类型输入信息中包含的知识点并推荐理解掌握知识点的学习路径。以全面性和准确性为评价标准,对比这些教师与系统推荐的学习路径。系统应用的效果分析表明系统针对初中物理知识点推荐的学习路径的效果优于新教师并且能达到甚至超过任职多年的资深教师推荐的学习路径。本研究最终得出结论,基于初中物理知识图谱的学习路径推荐的学习路径优于新教师,并且与资深教师推荐结果相似甚至更优。系统虽然存在一些限制,但其在辅助学习方面仍然具有很大的优势。总体来看,系统能够为学习者节省学习时间和成本,从而更快地理解和掌握知识。并且,本研究所采用的知识图谱的构建以初中物理知识图谱为示例,能够为其他基础学科的知识图谱构建提供一种新的思路与参考。

基于知识图谱的高中《信息技术》课程知识导航研究与应用

这是一篇关于课程知识图谱,高中《信息技术》课程,课程文本分词,学习路径推荐,知识导航的论文, 主要内容为随着信息技术的迅猛发展,教育信息化的不断推进为教育事业的发展提供了新的思路。在线教育的兴起,打破了传统的课堂学习模式,学习者能够不受时空的限制随时随地获取知识,成为当下主流的学习方式。伴随着大量在线学习平台的涌现,充斥着海量且丰富的学习资源,为学习者提供更多选择的同时,也导致学习者面对庞杂的学习资源无从选择,知识零散、碎片化、学习迷航等问题愈发凸显。因此,本文针对这些问题,以高中《信息技术》课程为例,利用知识图谱可视化展现知识结构及知识点间关系。同时结合学习路径推荐算法,设计并实现基于课程知识图谱的高中《信息技术》课程知识导航系统,为学习者提供知识检索以及知识导航服务,更好的引导学习者进行学习,提高学习效率。本文主要从以下几个方面进行研究:(1)提出一种基于CNN+Bi-LSTM+HMM模型的课程文本分词方法。为了抽取出高质量的课程知识,本文对各分词模型进行了分析,并结合课程知识数据的特点,提出了一种改进的基于CNN+Bi-LSTM+HMM的课程文本分词方法。选取本文收集的部分数据进行实验验证分词的准确率,实验结果显示该模型相比于Bi-LSTM分词模型和Bi-LSTM+HMM分词模型在准确率上分别提高了1.21%、0.42%。(2)构建高中《信息技术》课程知识图谱。本文首先在确定了课程知识数据范围以及对课程知识概念分类定义以后,从教材、相关教辅书籍和资料、百科类网站以及各类教育资源网站收集获取课程知识数据,构建高中《信息技术》课程知识语料库。然后利用提出的基于CNN+Bi-LSTM+HMM分词模型对文本进行分词,并对分词后的课程知识数据依次进行词性标注,基于规则的实体抽取,基于依存句法的关系抽取。最后将抽取出的课程知识三元组进行关系类型的分类定义,并将得到的三元组形式的课程知识存入Neo4j图数据库中,为后续的学习路径推荐提供支持。(3)研究基于知识图谱的高中《信息技术》课程学习路径推荐方法。基于构建的高中《信息技术》课程知识图谱,首先从学习者基本信息、认知水平、学习风格、学习行为信息四个方面构建学习者模型。然后依据学习者有无历史学习记录,分别采用基于Prefix Span目标知识点的学习路径推荐策略和基于学习者学习风格聚类的学习路径推荐策略。最后为学习者推荐合适的学习路径。(4)设计并实现基于知识图谱的高中《信息技术》课程知识导航系统。在构建的课程知识图谱以及学习路径推荐方法的基础上设计并实现基于高中《信息技术》课程知识图谱的知识导航系统,并应用于实际教学中,为学生提供知识检索以及导引服务,根据学生使用的反馈来验证该系统在一定程度上能够帮助学生提高学习效率,促进个性化学习。

在线学习路径推荐算法研究

这是一篇关于在线学习,长短期记忆网络,学习路径推荐,聚类的论文, 主要内容为“互联网+教育”正不断变革在线教育的教学模式,个性化学习被认为是未来教育的一种重要学习方式。但由于互联网中各种学习资源同质化与优质资源的供给不足并存的现象,导致学习者在学习过程中面临着选择什么样的资源进行学习以获得最佳效果等问题,有必要研究适合不同学习者自我调节的适应性学习策略,以根据学习者的学习特征与偏好推荐合适的学习资源,进而满足学习者的个性化学习需求,这些已成为当前在线学习领域研究的热点问题。论文以大规模在线学习环境为背景,构建学习路径模型和学习者模型,并利用长短期记忆网络(LSTM)构建一种新颖学习路径推荐方法,为学生在线个性化学习提供导航,以帮助其提高学习效率。主要工作主要包括两个方面:提出了基于聚类的学习路径生成算法(Clustering-based learning path generation algorithm)。该方法基于学习者的基本特征计算学习者之间的相似度,将相似度较高的学习者划分到同一个聚类簇中,然后在同一个簇里寻找与目标用户相似的学习者的学习路径,根据聚类结果生成目标用户的推荐学习路径。该方法通过对学习者和学习路径进行初始推荐,可进一步为LSTM训练提供输入。提出了基于长短期记忆网络的学习路径推荐改进算法(Learning path recommendation based on Long Short-Term Memory Network)。该方法通过训练一个扩展的长短期记忆网络模型,将最近的学习路径推荐给学习者并利用该模型预测学习者的学习效果,根据预测结果选择合适的学习路径推荐给学习者。实验结果表明,所提出的模型与其他传统推荐模型相比较具有更好的适配性和准确性。

基于教育知识图谱的学习路径推荐研究

这是一篇关于教育知识图谱,实体识别,关系抽取,知识模型,学习路径推荐的论文, 主要内容为随着人工智能和信息化时代的到来,教育行业也得到高速发展,学习者的学习方式不再局限于传统的线下课堂学习,越来越多的学习者选择利用互联网进行学习。在线学习注重学习者的主动性,虽然拥有海量的学习资源,但是仍然需要学习者对不同形式不同来源的知识进行探索和整理。因此在面对大量碎片化知识的情况下,学习者容易出现信息过载和学习迷途的问题。近些年来,知识图谱技术得到越来越多的关注,其作为一种组织和管理知识的有效手段,在教育领域中也得到了广泛的应用。本文以计算机专业课程为例,整合多源异构教育数据,通过抽取数据中的教育实体和关系来构建高质量的教育知识图谱,并基于知识图谱推荐合适的学习路径。一方面将知识点的结构以更加直观的方式展现给学习者,另一方面结合知识图谱中的实体和关系设计课程知识点模型,针对多元教育关系提出不同的学习路径推荐策略,实现教育知识的整合和底层知识的学习路径推荐。本文的工作内容主要包含以下几点:1.针对多源异构教育数据的特点,首先抽象出教育知识图谱的模式层,数据模式包含教育实体类型和关系类型。本文中共包含结构、算法和基本术语三类实体,并为实体之间定义了五类教育关系。2.考虑到教育实体识别的专业性和领域性,本文提出一种融合教育领域词表的预训练语言模型,能够自适应地捕捉有效的领域信息,并结合双向长短期记忆网络进行上下文语义提取,最后添加条件随机场进行序列标注。实验结果显示,本文提出的模型在实体识别中表现出更好的性能。3.在关系抽取任务中,本文通过将教育实体引入到预训练语言模型中,实现教育资源中实体对语义关系的自动标注。通过与其他基线方法进行对比,本文提出的模型在关系分类中表现结果最佳。4.本文从知识点自身结构出发,设计了课程知识点模型。针对已构建的教育知识图谱,提出基于包含关系的深度推荐策略和基于其他关系的混合推荐策略。课程知识模型和学习路径推荐策略的提出对学习者具有很好的参考意义。实验证明,本文提出的实体识别算法和关系抽取算法在教育领域中具有较好的性能和表现,为构建高质量的知识图谱打下了基础。同时,根据课程知识学习模型,面向知识图谱中的不同教育关系,提出不同的学习路径推荐策略。从知识点的结构出发,不仅能够为学习者提供合理的学习顺序,更有助于学习者充分学习知识点之间的隐含信息,实现高效学习。

面向学科知识图谱的知识点先后修关系识别及应用研究

这是一篇关于先后修关系,图嵌入,个性化学习,学习路径推荐的论文, 主要内容为近年来,随着大规模在线学习平台的迅速发展,大规模开放在线课堂(Massive Open Online Course,简称 MOOC),Coursera 等得到了广泛应用。基于此,在线学习平台中学生学习过程、做题记录等数据可以大规模地获得。知识图谱作为表征知识的载体,能够有效地组织和描述课程学习中的各类知识点。基于学科知识点构建的知识图谱为教师进行因材施教的个性化教学和学生进行高效的个性化自主学习提供知识基础。学科知识图谱的构建依赖于知识点和知识点间关系的抽取,其中包含重要的先后修关系,此关系对于学生的个性化学习具有重要意义。本文针对知识点先后修关系识别进行研究,并基于此,结合学生在在线学习平台上的学习数据,进行个性化学习路径推荐。本文的工作及创新点如下。首先,本文对于知识点间的先后修关系的自动识别进行研究。本文将Wikipedia数据和MOOC学习资源相结合,提出了一种融合图嵌入的知识点先后修关系识别。利用图嵌入技术从创建的Wikipedia有向图中学习知识点的向量表示,并基于向量间的余弦相似度表示知识点之间的语义和结构相关性。通过预训练的孪生网络,利用改进的LDA模型学习的课程知识点向量表示,获取与主题分布相关的知识点相似性。最后,融合部分人工特征,并利用二分类器来识别MOOC中知识点的先后修关系。在两个MOOC数据集上的实验结果表明,本文所提出的方法性能更优。其次,本文对个性化学习路径推荐进行了研究,提出了一种基于先后修关系和学生学习状态的个性化学习路径推荐算法。该算法依据学生在在线学习平台上的学习数据构建学生关系图谱,并使用相应的图嵌入算法,从图的角度去得到相似学生群体。借助知识追踪算法,利用学生做题数据获取其不完全掌握的知识点集,并且以知识点之间的先后修关系为基础,结合深度优先算法搜索候选学习路径。最后通过所设计的特征判断候选路径的优劣。为衡量个性化学习路径推荐性能,本文设计了专门的离线评价指标。最后,利用MOOCCubeX数据集,通过实验验证了本文提出方法的优越性。最终,介绍了本文所提算法在基于学科知识图谱的个性化学习平台中的应用及可视化前端。