一、學(xué)習(xí)者模型標(biāo)準(zhǔn)的研究與應(yīng)用（論文文獻(xiàn)綜述）
王舒[1]（2021）在《面向“漢語(yǔ)橋”用戶畫像的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦研究》文中提出經(jīng)濟(jì)全球化以及數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下,世界發(fā)展格局轉(zhuǎn)變?yōu)槎嘣诤闲?世界各民族增強(qiáng)了溝通對(duì)話與了解,呈現(xiàn)出越來(lái)越多的文化滲透的時(shí)代現(xiàn)象?！皾h語(yǔ)熱”橫掃世界每個(gè)角落,中文影響力不斷擴(kuò)大,講中國(guó)話是時(shí)代所趨,將漢語(yǔ)作為他們的第二語(yǔ)言是很多外國(guó)人的不二選擇。同時(shí),“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)已快速融入人類社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域。教育信息化的建設(shè)也隨著信息技術(shù)的發(fā)展進(jìn)入了新的發(fā)展階段,數(shù)字教育不再是主流,以數(shù)據(jù)為支撐,依靠各類機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的智慧教育改變了人們對(duì)教育和學(xué)習(xí)的固有印象。信息技術(shù)的發(fā)展也同時(shí)伴隨著海量資源的爆炸式增長(zhǎng),從而導(dǎo)致認(rèn)知負(fù)荷和認(rèn)知迷航的可能性。對(duì)中文學(xué)習(xí)者而言,漢語(yǔ)是世界上最難的語(yǔ)種之一,知識(shí)體系龐大、知識(shí)點(diǎn)繁多,學(xué)起來(lái)費(fèi)時(shí)費(fèi)力,學(xué)習(xí)者難以抓住漢語(yǔ)學(xué)習(xí)的系統(tǒng)性和邏輯性。因此,如何有效利用龐大的數(shù)據(jù),向中文學(xué)習(xí)者提供最優(yōu)的學(xué)習(xí)推薦,使他們進(jìn)行高效的學(xué)習(xí),是漢語(yǔ)教學(xué)中亟待解決的迫切難題。因此,本文從用戶畫像和學(xué)習(xí)路徑等方面進(jìn)行了深入研究,提出一種面向“漢語(yǔ)橋”中文學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)資源推薦機(jī)制。該研究可以滿足來(lái)自世界不同的國(guó)家和地區(qū)的中文學(xué)習(xí)者的要求,為其推薦最合適的學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)資源,以達(dá)到輔助中文學(xué)習(xí)者更好更高效地學(xué)習(xí)漢語(yǔ)的效果。主要研究工作和成果如下:（1）面向漢語(yǔ)橋世界中學(xué)生中文學(xué)習(xí)者的分類研究。以近五年“漢語(yǔ)橋”世界中學(xué)生中文比賽數(shù)據(jù)為例,通過(guò)分析參賽選手的作答情況,并將其作為該地區(qū)中文學(xué)習(xí)者的代表性對(duì)象進(jìn)行分析研究,引入內(nèi)部因素評(píng)價(jià)矩陣?yán)碚撛O(shè)置各屬性的權(quán)重大小,有效解決k-近鄰算法中各屬性權(quán)重大小相同的不足,使之更適合漢語(yǔ)橋中文學(xué)習(xí)者的分類,即提出了基于內(nèi)部因素評(píng)價(jià)矩陣的K-近鄰算法的中文學(xué)習(xí)者分類方法,實(shí)現(xiàn)“漢語(yǔ)橋”中文學(xué)習(xí)者的精準(zhǔn)分類。（2）面向“漢語(yǔ)橋”中文學(xué)習(xí)者用戶畫像構(gòu)建。通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有學(xué)習(xí)者模型進(jìn)行研究分析,結(jié)合中文學(xué)習(xí)者的特點(diǎn),設(shè)計(jì)并構(gòu)建出三個(gè)維度的用戶畫像模型,分別包括學(xué)習(xí)者基本信息維度、學(xué)習(xí)者知識(shí)水平維度和學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格維度,并對(duì)其知識(shí)水平和學(xué)習(xí)風(fēng)格維度進(jìn)行初始化和基于在線學(xué)習(xí)行為的修正。以學(xué)習(xí)者在線行為數(shù)據(jù)作為支撐,增強(qiáng)了學(xué)習(xí)者模型的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。（3）基于群體用戶畫像的學(xué)習(xí)路徑生成研究。在學(xué)習(xí)者模型和領(lǐng)域知識(shí)本體的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)路徑生成方法的研究分析,結(jié)合漢語(yǔ)教學(xué)話題和文化題材的知識(shí)特點(diǎn),整合學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識(shí),采用蟻群算法對(duì)面向“漢語(yǔ)橋”中文學(xué)習(xí)者推薦最優(yōu)的學(xué)習(xí)路徑,并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)面向“漢語(yǔ)橋”中文學(xué)習(xí)者的個(gè)性化推薦系統(tǒng),并隨機(jī)選取實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組,驗(yàn)證該推薦系統(tǒng)的適用性和準(zhǔn)確性。本研究通過(guò)對(duì)“漢語(yǔ)橋”中文學(xué)習(xí)者的分類研究,在一定程度上構(gòu)建了面向“漢語(yǔ)橋”世界中學(xué)生的學(xué)習(xí)者模型,通過(guò)蟻群算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)中文學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)資源的個(gè)性化推薦,具有一定的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。
王忠洋[2]（2021）在《基于個(gè)性化推薦的高中物理在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的研究與設(shè)計(jì)》文中研究指明近年來(lái),隨著教育信息化建設(shè)的全面推進(jìn),在線教育在我國(guó)教育事業(yè)中占據(jù)越來(lái)越重要的地位,逐漸成為一種被大眾認(rèn)可并廣泛采用的學(xué)習(xí)方式。然而,在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上層出不窮、琳瑯滿目的學(xué)習(xí)資源使得認(rèn)知過(guò)載、碎片化、學(xué)習(xí)迷航等問(wèn)題也越來(lái)越突出,學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中很難快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)自己感興趣的學(xué)習(xí)資源,這在一定程度上反而降低了學(xué)習(xí)效率。在這種背景下,個(gè)性化推薦為在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的發(fā)展帶來(lái)了新的方向。個(gè)性化推薦技術(shù),可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為,分析學(xué)習(xí)者特征,挖掘?qū)W習(xí)者的需求和興趣,并主動(dòng)為學(xué)習(xí)者推薦符合個(gè)性化需求的學(xué)習(xí)資源,它是解決學(xué)習(xí)資源過(guò)載問(wèn)題的有效手段,也是目前個(gè)性化學(xué)習(xí)的一個(gè)重要的研究方向。本文以高中物理個(gè)性化在線學(xué)習(xí)為例進(jìn)行研究,充分考慮影響個(gè)性化推薦的各種因素,構(gòu)建了基于多維度學(xué)習(xí)者模型的個(gè)性化推薦策略,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于個(gè)性化推薦的高中物理在線學(xué)習(xí)平臺(tái),主要工作內(nèi)容有:（1）根據(jù)《普通高中物理新課程標(biāo)準(zhǔn)（2017版2020年修訂）》對(duì)高中物理知識(shí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析,設(shè)計(jì)了“五大模塊四級(jí)分類三級(jí)難易程度”的資源結(jié)構(gòu)組織和劃分方法,并制定了各類資源的屬性標(biāo)注規(guī)則,最后通過(guò)多方式獲取、收集、篩選構(gòu)建了包括媒體資源和習(xí)題資源的高中物理學(xué)習(xí)資源庫(kù)。（2）從學(xué)習(xí)者的基本信息、知識(shí)水平、學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)風(fēng)格四個(gè)方面分別構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型的初始子模型、知識(shí)水平子模型、學(xué)習(xí)興趣子模型和學(xué)習(xí)風(fēng)格子模型,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了高中物理學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦策略。其中,采用基于學(xué)習(xí)者基本信息推薦,解決系統(tǒng)“用戶冷啟動(dòng)”問(wèn)題。采用基于知識(shí)水平的協(xié)同過(guò)濾推薦和基于學(xué)習(xí)興趣的協(xié)同過(guò)濾推薦相結(jié)合,并通過(guò)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格模型對(duì)其進(jìn)行影響,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦。（3）在基于學(xué)習(xí)興趣的協(xié)同過(guò)濾推薦中,本文結(jié)合PCA降維和二分K-means聚類算法,提出基于PCA降維和“學(xué)習(xí)者-資源”雙向聚類的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。該算法能夠改善傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法存在的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題,降低相似度計(jì)算的復(fù)雜性,改進(jìn)了相似度計(jì)算方法和預(yù)測(cè)評(píng)分方法,提高了推薦的準(zhǔn)確性,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。（4）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了高中物理個(gè)性化在線學(xué)習(xí)平臺(tái)。對(duì)高中物理個(gè)性化在線學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)行了詳細(xì)的需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì),使用Python+Django+My SQL技術(shù)實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的所有功能。該系統(tǒng)集成了本文提出的高中物理學(xué)習(xí)資源庫(kù)、學(xué)習(xí)者模型、基于PCA降維和雙向聚類的協(xié)同過(guò)濾推薦算法和個(gè)性化推薦策略。
仇婷婷[3]（2020）在《基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究 ——以《C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》為例》文中研究說(shuō)明信息技術(shù)的發(fā)展給當(dāng)今世界帶來(lái)“知識(shí)爆炸”,隨著教育信息化的發(fā)展,在線學(xué)習(xí)在教育教學(xué)中得到了普遍的應(yīng)用。人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域所蘊(yùn)含的龐大潛力將會(huì)給在線教育領(lǐng)域帶來(lái)新的活力,很大程度上推進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的發(fā)展,將“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”成為可能,為傳統(tǒng)教育以及在線學(xué)習(xí)帶來(lái)輔助和補(bǔ)充作用,在互聯(lián)網(wǎng)層面確保每個(gè)人都可以擁有平等的受教育的機(jī)會(huì),優(yōu)質(zhì)的教育資源,終身學(xué)習(xí)的能力。因此,本文以關(guān)聯(lián)主義學(xué)習(xí)理論、有意義學(xué)習(xí)理論和最近發(fā)展區(qū)理論作為自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的理論依據(jù),完成了基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架設(shè)計(jì),重點(diǎn)對(duì)該框架中的三大核心組件:領(lǐng)域知識(shí)模型、學(xué)習(xí)者模型和教學(xué)模型進(jìn)行了深入研究,并以C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)課程為例進(jìn)行了原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括以下五個(gè)部分。第一,本文研究Brusilovsky教授提出的自適應(yīng)教育超媒體通用模型作為自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)的參考模型,完成了基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的框架設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)包含五個(gè)主要組件:領(lǐng)域知識(shí)模型、學(xué)習(xí)者模型、教學(xué)模型、界面模塊和自適應(yīng)引擎。第二,參考學(xué)習(xí)對(duì)象元數(shù)據(jù)規(guī)范,以“關(guān)聯(lián)主義學(xué)習(xí)理論”和“精細(xì)化加工理論”為理論依據(jù),對(duì)知識(shí)元進(jìn)行粒度劃分,提出了知識(shí)元模型,將課程知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行抽取整合,同時(shí)劃分知識(shí)元之間的邏輯關(guān)系,提出了課程知識(shí)組織模型。在對(duì)“知識(shí)元”理論和知識(shí)圖譜理論與技術(shù)進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上對(duì)C語(yǔ)言中知識(shí)進(jìn)行建模。第三,本文提出一個(gè)新的學(xué)習(xí)者模型從而提高自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的個(gè)性化與自適應(yīng)性,該模型分為靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)模型兩種。靜態(tài)信息主要是學(xué)習(xí)者在進(jìn)入學(xué)習(xí)環(huán)境前就已經(jīng)具有的信息,動(dòng)態(tài)信息是學(xué)習(xí)者在進(jìn)入學(xué)習(xí)環(huán)境之后,隨著學(xué)習(xí)的不斷深入而出現(xiàn)的交互式信息,會(huì)隨著學(xué)習(xí)行為的改變而變化。第四,本文的教學(xué)模型是學(xué)習(xí)者在自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)方式,學(xué)習(xí)者可以主動(dòng)地選擇感興趣的學(xué)習(xí)內(nèi)容,同時(shí),學(xué)習(xí)者也可以根據(jù)系統(tǒng)推薦的自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行學(xué)習(xí),該方法以“最近發(fā)展區(qū)”理論和“有意義學(xué)習(xí)理論”為基礎(chǔ),結(jié)合蟻群優(yōu)化算法和模糊C均值算法進(jìn)行學(xué)習(xí)路徑的推薦,從而對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動(dòng)進(jìn)行合理地干預(yù),推薦給學(xué)習(xí)者下一步需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容,這樣有效提高了學(xué)習(xí)效率,實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者和系統(tǒng)之間的“雙向適應(yīng)”。第五,結(jié)合“元認(rèn)知理論”和“覆蓋建模技術(shù)”將學(xué)習(xí)者大腦中的知識(shí)結(jié)構(gòu)以知識(shí)圖譜的形式呈現(xiàn)出來(lái),該知識(shí)圖譜會(huì)隨著學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過(guò)程呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)的變化,這種可視化的方式可以幫助學(xué)習(xí)者直觀地觀察到自己的學(xué)習(xí)進(jìn)步、已掌握的知識(shí)、未學(xué)習(xí)的知識(shí)。同時(shí)這種動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制可以顯著提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)質(zhì)量并充分調(diào)動(dòng)學(xué)習(xí)者的主觀能動(dòng)性。
王冬冬[4]（2020）在《教師研修社區(qū)學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建及應(yīng)用研究 ——以“A”教師培訓(xùn)平臺(tái)為個(gè)案》文中指出伴隨我國(guó)教育事業(yè)發(fā)展得如火如荼,幫助教師隊(duì)伍建立過(guò)硬的職業(yè)素養(yǎng)與全面的行業(yè)素質(zhì),將是未來(lái)教育事業(yè)發(fā)展的重要趨向。建立健全即符合教師實(shí)際需求又具備先進(jìn)理論支撐的教師培訓(xùn)體系是教師隊(duì)伍綜合素質(zhì)提升的關(guān)鍵。教育興國(guó),科技助教,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以廣泛的適用范圍與卓越的實(shí)際效果,已然滲透至行業(yè)的方方面面。網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)作為近期一經(jīng)興起便立刻成為討論焦點(diǎn)的教師研修新思路,如今已在試點(diǎn)城市推行過(guò)程中成效顯著,具有可觀的實(shí)際成效?！癆”教師培訓(xùn)平臺(tái)是當(dāng)前教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)平臺(tái)中,具有一定影響力的主流平臺(tái)的代表。與諸多教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)類似,其立足于遠(yuǎn)程培訓(xùn)與網(wǎng)絡(luò)研修兩大支柱功能,同時(shí)為教師進(jìn)行集體研學(xué)交流,分組教研探討,交流教學(xué)心得,交互經(jīng)典案例提供平臺(tái)支撐。再者,伴隨多年運(yùn)營(yíng)以及使用經(jīng)驗(yàn),平臺(tái)對(duì)于各成員自身個(gè)人信息以及相關(guān)學(xué)習(xí)行為加以統(tǒng)計(jì),納入大數(shù)據(jù)庫(kù)。借助海量多維數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行綜合性歸納整合,進(jìn)一步勾畫出更具針對(duì)性與實(shí)踐性的學(xué)習(xí)者畫像,能夠?qū)W(xué)習(xí)者信息以及特點(diǎn)進(jìn)行直觀表現(xiàn),對(duì)于教師培訓(xùn)平臺(tái)優(yōu)化培訓(xùn)效率,優(yōu)化培訓(xùn)體系具有重大意義,能夠?yàn)樽畲蠡貪M足求學(xué)者以及教學(xué)者所需,為全面提高培訓(xùn)質(zhì)量夯實(shí)根基。因此,本研究以網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)支持科學(xué)決策和高效管理為大方向,選擇“A”平臺(tái)為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),通過(guò)對(duì)“A”平臺(tái)的改造,將以近期大家關(guān)心的重要命題——網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)的學(xué)習(xí)者畫像為目標(biāo),以網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)學(xué)習(xí)者模型建構(gòu)為研究主題。首先,對(duì)于平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納整理,并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理,立足于業(yè)務(wù)實(shí)際需求,建立更具全面性的數(shù)據(jù)匯聚表,從而,進(jìn)一步設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估報(bào)告;其次,選用主成分分析法,圍繞學(xué)員實(shí)際情況設(shè)計(jì)綜合評(píng)價(jià)體系,隨后,邀請(qǐng)專家對(duì)于該體系精確度與待優(yōu)化部分進(jìn)行微調(diào);再次,筆者嘗試選擇k-means算法,以平臺(tái)學(xué)員為對(duì)象進(jìn)行聚類分析,對(duì)于各學(xué)員維度具體情況進(jìn)行針對(duì)性剖析,依據(jù)學(xué)員平臺(tái)學(xué)習(xí)實(shí)踐過(guò)程中暴露出的缺陷,提出切實(shí)可行的優(yōu)化舉措;最后,采用協(xié)同過(guò)濾算法,進(jìn)一步做好平臺(tái)對(duì)口教學(xué)資源以及教培課程的自動(dòng)推薦,為用戶推薦關(guān)聯(lián)度較高的學(xué)習(xí)伙伴,并及時(shí)推薦研修活動(dòng)信息,依據(jù)其最終數(shù)據(jù)驗(yàn)證推薦成效。研究成果主要在于:其一,進(jìn)一步為教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)平臺(tái)大數(shù)據(jù)埋點(diǎn)與收集提供理論指導(dǎo),構(gòu)設(shè)較為先進(jìn)科學(xué)的數(shù)據(jù)匯聚表,建立更具針對(duì)性與全面性的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);其二,打造立體化、多元化能夠完美契合學(xué)習(xí)行為邏輯與步驟的評(píng)價(jià)模型;其三,幫助平臺(tái)教師以及管理負(fù)責(zé)人更直觀地了解學(xué)習(xí)者自身實(shí)際情況,進(jìn)一步為學(xué)員自動(dòng)推薦對(duì)口學(xué)習(xí)服務(wù)以及學(xué)習(xí)伙伴,真正確保課程快速推進(jìn),捕捉大眾需求熱點(diǎn),給予學(xué)員更具針對(duì)性與實(shí)踐性的課程學(xué)習(xí)體系;其四,借助本研究成果,能夠?yàn)橥愋蛿?shù)據(jù)挖掘?qū)嵶C調(diào)研以及相近領(lǐng)域優(yōu)化模式貢獻(xiàn)一些思路。
施凱程[5]（2020）在《基于學(xué)習(xí)者特征分析的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中相關(guān)模型研究》文中提出隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,教育信息化時(shí)代悄然到來(lái)。“個(gè)性化教育”已成為當(dāng)今我國(guó)現(xiàn)代教育發(fā)展的重要主題和主流方向?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的全面普及,教育技術(shù)與教育模式更新速度加快,帶動(dòng)教育信息化實(shí)現(xiàn)跨越發(fā)展。與此同時(shí),教育現(xiàn)代化的發(fā)展讓教育活動(dòng)回歸學(xué)習(xí)者本體,需要制定更多具有個(gè)性化、自適應(yīng)性特征的學(xué)習(xí)方法,以滿足學(xué)習(xí)者的持續(xù)發(fā)展需求。在突出學(xué)習(xí)者主體地位的教育大背景下,傳統(tǒng)的教育模式與教育方法已然落后,加快教育技術(shù)改革勢(shì)在必行。廣泛挖掘有價(jià)值的教育信息,為自適應(yīng)性的學(xué)習(xí)提供支持,為教育信息化發(fā)展啟發(fā)思路、提供技術(shù)支持。本文基于學(xué)習(xí)行為探究自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的運(yùn)行,并以最關(guān)鍵的用戶模型、領(lǐng)域知識(shí)模型、自適應(yīng)學(xué)習(xí)服務(wù)為研究對(duì)象,構(gòu)建了兼顧學(xué)習(xí)者偏好、認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)情感的動(dòng)態(tài)用戶模型,為學(xué)習(xí)者提供符合其學(xué)習(xí)特征與發(fā)展需求的自適應(yīng)服務(wù)。具體研究工作如下:（1）基于學(xué)習(xí)行為分析的“風(fēng)格-情緒”學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建。針對(duì)現(xiàn)有的學(xué)習(xí)者特征體系忽視學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)情感的問(wèn)題,本文提出了一種基于基本特征、認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)業(yè)情緒的四特征體系;并利用學(xué)習(xí)行為分析技術(shù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)者模型,本模型充分考慮了學(xué)習(xí)者的認(rèn)知特征、偏好特征,兼顧了學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中的學(xué)習(xí)情感特征,可以更好的表征學(xué)習(xí)者的個(gè)性化特征。（2）基于本體的領(lǐng)域知識(shí)模型構(gòu)建。結(jié)合大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)大綱,深入分析了其知識(shí)結(jié)構(gòu),利用本體編輯工具Protégé創(chuàng)建了大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)模型本體。（3）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了兩種自適應(yīng)服務(wù)即學(xué)習(xí)路徑個(gè)性化推薦和學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦。結(jié)合大學(xué)生的實(shí)際學(xué)習(xí)情況和本文提出的學(xué)習(xí)者四特征體系進(jìn)行了自適應(yīng)服務(wù)策略分析,并基于蟻群算法設(shè)計(jì)了兼顧學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知水平、學(xué)業(yè)情緒特征的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦方法、基于協(xié)同過(guò)濾的算法思想設(shè)計(jì)了學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推送模型。（4）“智助課堂”自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用。以上述研究成果為基礎(chǔ),從實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā),設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了“智助課堂”原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)以大學(xué)生計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)相關(guān)課程資料為資源庫(kù),通過(guò)應(yīng)用本文提出的學(xué)習(xí)者模型、領(lǐng)域知識(shí)模型以及兩種自適應(yīng)學(xué)習(xí)服務(wù),為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)支持服務(wù),實(shí)現(xiàn)“因材施教”的個(gè)性化教育教學(xué)。
米珍美[6]（2020）在《基于情感識(shí)別的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì) ——以初中數(shù)學(xué)為例》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的迅猛發(fā)展,在線學(xué)習(xí)已經(jīng)成為一種新的學(xué)習(xí)形態(tài)。目前很多在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的時(shí)空分離使得學(xué)習(xí)者無(wú)法滿足情感的交流而存在情感缺失,這會(huì)影響學(xué)生的認(rèn)知學(xué)習(xí)甚至心理健康。因此,情感交互對(duì)于保障在線學(xué)習(xí)質(zhì)量和提高教學(xué)效果具有重要意義。目前多數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)推薦面向?qū)W生學(xué)習(xí)風(fēng)格,卻忽略了學(xué)生學(xué)習(xí)情感,隨著人工智能與情感計(jì)算的發(fā)展,本文創(chuàng)新地將自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)與情感計(jì)算結(jié)合在一起,提出一種基于情感識(shí)別的智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。本文從學(xué)生學(xué)業(yè)情緒數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建到建立學(xué)生學(xué)業(yè)情緒識(shí)別模型以及基于情感技術(shù)和自適應(yīng)技術(shù)進(jìn)行個(gè)性化的推薦三方面進(jìn)行重點(diǎn)研究。以情感計(jì)算、教育心理學(xué)為理論基礎(chǔ),以面部情感識(shí)別、情感維度計(jì)算為技術(shù),通過(guò)獲取學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和實(shí)時(shí)學(xué)業(yè)情緒,精準(zhǔn)刻畫學(xué)生學(xué)習(xí)畫像并實(shí)時(shí)更新到學(xué)生情感模型,為自適應(yīng)引擎提供相應(yīng)數(shù)據(jù)并做出相應(yīng)的情感鼓勵(lì)、情感補(bǔ)償和學(xué)習(xí)推送策略。本文從學(xué)習(xí)者角度出發(fā)、充分考慮學(xué)生學(xué)習(xí)特點(diǎn),重點(diǎn)完善自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)生學(xué)習(xí)情感缺失,以期為自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中情感交互的研究和應(yīng)用提供參考。本文主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）基于情感識(shí)別與自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)理論基礎(chǔ),對(duì)基于情感識(shí)別的自適應(yīng)系統(tǒng)的整體框架、工作流程和各單元模型進(jìn)行設(shè)計(jì)。（2）參考目前已有的面部表情數(shù)據(jù)庫(kù),構(gòu)建面向中學(xué)生的學(xué)業(yè)情緒數(shù)據(jù)庫(kù),詳細(xì)描述數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建的前期準(zhǔn)備、實(shí)驗(yàn)過(guò)程以及驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)質(zhì)量。（3）基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)學(xué)生學(xué)業(yè)情緒的精準(zhǔn)檢測(cè),完成情感識(shí)別模型的訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)優(yōu)和預(yù)測(cè)工作。（4）對(duì)學(xué)生的學(xué)業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷與干預(yù),依據(jù)智適應(yīng)學(xué)習(xí)情感調(diào)節(jié)誘導(dǎo)機(jī)制,保持學(xué)生在線學(xué)習(xí)峰值;對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)困惑等情緒進(jìn)行對(duì)應(yīng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)策略推薦,保證學(xué)生持續(xù)高效地學(xué)習(xí)。
姚燦[7]（2020）在《基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)資源推薦的研究與實(shí)現(xiàn)》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理隨著信息時(shí)代的迅速發(fā)展,信息過(guò)載的問(wèn)題也日益嚴(yán)重。突出的矛盾迫切需要技術(shù)手段的輔助加以解決。在教育領(lǐng)域,學(xué)習(xí)資源不平衡的問(wèn)題可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的模式加以緩解。然而,面對(duì)參差不齊的學(xué)習(xí)資源,不同的學(xué)習(xí)者個(gè)體如何進(jìn)行選擇成為一大難題。本文以提高學(xué)習(xí)者的知識(shí)水平為目的,研究出一種基于鏈路預(yù)測(cè)技術(shù)的學(xué)習(xí)資源推薦模型,可以更好地輔助學(xué)習(xí)者選擇適合自己的學(xué)習(xí)資源。首先,本文提出一種鏈路預(yù)測(cè)模型VirtualLink2vec（VL2v）。鏈路預(yù)測(cè)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)演化的挖掘和分析中扮演重要的角色,同時(shí)也是許多下游任務(wù)的基礎(chǔ),例如生物信息學(xué)、電子商務(wù)和合著網(wǎng)絡(luò)。VL2v模型通過(guò)兩種不同層面的特征來(lái)學(xué)習(xí)目標(biāo)鏈路的嵌入表示。在六個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上與15種方法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)證明VL2v模型能夠更充分地利用已知信息尤其是正向關(guān)系和負(fù)向關(guān)系信息,在不同結(jié)構(gòu)和特征的網(wǎng)絡(luò)中持續(xù)表現(xiàn)出色。其次,本文基于VL2v提出了一種學(xué)習(xí)資源推薦模型。該模型通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者和學(xué)習(xí)資源分別建模,形成可計(jì)算的嵌入表示,進(jìn)而把鏈路預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用到推薦領(lǐng)域。學(xué)習(xí)資源推薦與傳統(tǒng)的推薦不同,不能以用戶評(píng)價(jià)作為唯一評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),本文提出一種針對(duì)學(xué)習(xí)資源推薦的相對(duì)客觀的評(píng)價(jià)方法。與5種傳統(tǒng)的推薦模型相比,本文提出的模型可以兼顧學(xué)習(xí)效果與用戶滿意度。最后,本文基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)資源推薦功能,該功能通過(guò)學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)資源的互動(dòng)關(guān)系為學(xué)習(xí)者提供相適應(yīng)的學(xué)習(xí)資源。
楊學(xué)臻[8]（2020）在《基于語(yǔ)言模型的小學(xué)高年級(jí)語(yǔ)文易錯(cuò)字糾正與個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究》文中研究指明為了輔助小學(xué)高年級(jí)學(xué)生對(duì)易錯(cuò)字的學(xué)習(xí),本研究以易錯(cuò)字的糾正與個(gè)性化學(xué)習(xí)為主題,以義務(wù)教育課程標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)教科書中語(yǔ)文漢字教學(xué)為例,進(jìn)行了易錯(cuò)字的糾正與個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的應(yīng)用研究與設(shè)計(jì),共包括兩個(gè)模塊的研究和設(shè)計(jì)。首先,構(gòu)建了易錯(cuò)字糾正模塊。結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù),構(gòu)建了一個(gè)針對(duì)小學(xué)高年級(jí)學(xué)生的糾錯(cuò)混淆集;通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比基于n-Gram語(yǔ)言模型和基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的糾錯(cuò)算法的優(yōu)劣,選擇預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行糾錯(cuò)模塊構(gòu)建,該模塊能夠?qū)?jīng)OCR識(shí)別后的文字進(jìn)行檢錯(cuò)和糾錯(cuò)。其次,構(gòu)建了個(gè)性化學(xué)習(xí)模塊,該模塊能夠依據(jù)易錯(cuò)字糾正模塊中的檢測(cè)結(jié)果,通過(guò)學(xué)習(xí)者模型和錯(cuò)別字知識(shí)模型,向?qū)W習(xí)者個(gè)性化的推薦與檢測(cè)結(jié)果相匹配的章節(jié)知識(shí)、學(xué)習(xí)資源。本研究設(shè)計(jì)的模型能夠方便學(xué)習(xí)者對(duì)錯(cuò)別字的檢測(cè)和個(gè)性化學(xué)習(xí),促進(jìn)教育技術(shù)的應(yīng)用,有利于教育技術(shù)在易錯(cuò)字教學(xué)中的應(yīng)用和發(fā)展。
趙燕飛[9]（2020）在《自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)研究》文中研究指明傳統(tǒng)教育模式下,學(xué)生的個(gè)性化需求受到較大束縛,面對(duì)繁重的學(xué)習(xí)任務(wù)和海量學(xué)習(xí)資源,學(xué)生對(duì)個(gè)性化學(xué)習(xí)的需求日益增長(zhǎng),自適應(yīng)學(xué)習(xí)的出現(xiàn)促進(jìn)了個(gè)性化學(xué)習(xí)的規(guī)?；?。目前存在的自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品質(zhì)量良莠不齊,為了規(guī)范自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品本身質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),提升教育服務(wù)質(zhì)量,建立健全的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)是非常必要的。健全的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)能夠避免“一哄而上”的自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品建設(shè),營(yíng)造出自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的良性發(fā)展環(huán)境,同時(shí)為政府、學(xué)校和家長(zhǎng)選擇自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品提供標(biāo)準(zhǔn)支持。本研究采用了文獻(xiàn)分析法、德?tīng)柗品ê蛯哟畏治龇ǖ妊芯糠椒?對(duì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行研究。首先,通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理分析,整理出自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的研究思路和研究方法。其次開(kāi)展自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系的研究設(shè)計(jì),在對(duì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品相關(guān)研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理分析的基礎(chǔ)上,通過(guò)相關(guān)概念界定及理論指導(dǎo),借鑒同類評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建方法,初步構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的評(píng)估指標(biāo)體系,在此基礎(chǔ)上,通過(guò)德?tīng)柗品▽?duì)初步構(gòu)建的指標(biāo)進(jìn)行篩選和修訂,形成完善的自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系,根據(jù)層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重,得出評(píng)估指標(biāo)體系的權(quán)重層次,從而形成最終自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系。最后,結(jié)合自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的實(shí)際情況為各項(xiàng)指標(biāo)編制切實(shí)可行的評(píng)估等級(jí)標(biāo)準(zhǔn),形成最終的自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。主要研究成果如下:構(gòu)建了包含3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、14個(gè)二級(jí)指標(biāo)和43個(gè)三級(jí)指標(biāo)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系,并確定了指標(biāo)的權(quán)重,其中一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重分別為“教學(xué)功能（0.4734）”、“產(chǎn)品服務(wù)（0.2032）”和“自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)（0.3234）”,從權(quán)重排名來(lái)看,“教學(xué)功能”指標(biāo)排名第一位,相較于排名第二的“自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)”指標(biāo)高出15%,這表明對(duì)于自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)應(yīng)重點(diǎn)考核它的教學(xué)功能,同時(shí),制定了適用于評(píng)定的等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和等級(jí)評(píng)定的方法。
倪清清[10]（2020）在《建筑工人自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)研究》文中研究指明安全培訓(xùn)作為一種有效減少建筑工人不安全行為的方法,一直是安全管理研究的熱點(diǎn)。近年來(lái),盡管對(duì)開(kāi)發(fā)有效的培訓(xùn)技術(shù)和方法的研究興趣在不斷增長(zhǎng),但少有研究從培訓(xùn)對(duì)象的視角來(lái)改進(jìn)安全培訓(xùn)。因此有必要開(kāi)發(fā)一種以建筑工人為中心的安全培訓(xùn)系統(tǒng),提供個(gè)性化的培訓(xùn)服務(wù),解決培訓(xùn)針對(duì)性不強(qiáng)和體驗(yàn)感不佳的問(wèn)題。基于此,本文以建筑工人為中心,以提高建筑工人知識(shí)點(diǎn)掌握水平、矯正建筑工人不安全行為為目的,設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了建筑工人自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)。主要研究?jī)?nèi)容包括:（1）在自適應(yīng)學(xué)習(xí)相關(guān)理論的啟發(fā)下,以自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)通用模型為參考,提出了適用于建筑工人的自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)模型,指導(dǎo)了系統(tǒng)的構(gòu)建過(guò)程。（2）通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者模型內(nèi)涵與規(guī)范的分析,明確了學(xué)習(xí)者模型的構(gòu)建維度,再結(jié)合建筑工人安全教育的特點(diǎn),通過(guò)系統(tǒng)注冊(cè)、量表測(cè)試、培訓(xùn)測(cè)試等多種方式,構(gòu)建了一個(gè)由建筑工人基本信息、工種崗位、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、知識(shí)點(diǎn)掌握水平以及組內(nèi)角色六個(gè)維度組成的學(xué)習(xí)者模型,為系統(tǒng)推送適應(yīng)性的培訓(xùn)內(nèi)容提供了依據(jù)。（3）依據(jù)建筑施工相關(guān)規(guī)范和反映現(xiàn)場(chǎng)實(shí)況的照片,形成了建筑工人常見(jiàn)不安全行為清單;利用顯化后的施工現(xiàn)場(chǎng)照片生成了生動(dòng)有趣、易于理解和記憶的培訓(xùn)試題,提高了培訓(xùn)材料的實(shí)用性;結(jié)合資源呈現(xiàn)形式不同的培訓(xùn)課件和形象直觀的培訓(xùn)試題共同構(gòu)成了建筑工人行為安全知識(shí)庫(kù),使分散的資源整合成有邏輯的知識(shí)體系。（4）在前文研究的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和功能模塊,采用基于內(nèi)容的推薦算法和基于知識(shí)點(diǎn)掌握概率模型的推薦算法分別實(shí)現(xiàn)了培訓(xùn)課件和培訓(xùn)試題的個(gè)性化推送,完成了建筑工人自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)的初步開(kāi)發(fā),并通過(guò)用戶驗(yàn)證了系統(tǒng)的主要功能,結(jié)果表明構(gòu)建的自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的不同特征,智能推送滿足用戶學(xué)習(xí)需求的培訓(xùn)課件和適應(yīng)用戶學(xué)習(xí)能力的培訓(xùn)試題。相比傳統(tǒng)“無(wú)差別”的安全培訓(xùn),本文提出的自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng),能夠通過(guò)識(shí)別建筑工人的差異化特征、挖掘工人培訓(xùn)過(guò)程中的行為數(shù)據(jù)以及借助個(gè)性化推薦技術(shù),在培訓(xùn)材料呈現(xiàn)與推送方面實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性和個(gè)性化,幫助工人發(fā)現(xiàn)對(duì)他們有價(jià)值的培訓(xùn)材料,真正實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)的應(yīng)用為我國(guó)建筑行業(yè)異質(zhì)工人的行為改進(jìn)提供一種可行的解決方案,使現(xiàn)場(chǎng)更有效的安全管理成為可能。
二、學(xué)習(xí)者模型標(biāo)準(zhǔn)的研究與應(yīng)用（論文開(kāi)題報(bào)告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡(jiǎn)單簡(jiǎn)介論文所研究問(wèn)題的基本概念和背景，再而簡(jiǎn)單明了地指出論文所要研究解決的具體問(wèn)題，并提出你的論文準(zhǔn)備的觀點(diǎn)或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡(jiǎn)64位RISC處理器存儲(chǔ)管理單元結(jié)構(gòu)并詳細(xì)分析其設(shè)計(jì)過(guò)程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個(gè)分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲(chǔ)器并行查找,支持粗粒度為64KB和細(xì)粒度為4KB兩種頁(yè)面大小,采用多級(jí)分層頁(yè)表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細(xì)論述了四級(jí)頁(yè)表轉(zhuǎn)換過(guò)程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對(duì)象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對(duì)象從而得到有關(guān)信息。
實(shí)驗(yàn)法：通過(guò)主支變革、控制研究對(duì)象來(lái)發(fā)現(xiàn)與確認(rèn)事物間的因果關(guān)系。
文獻(xiàn)研究法：通過(guò)調(diào)查文獻(xiàn)來(lái)獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實(shí)證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實(shí)踐的需要提出設(shè)計(jì)。
定性分析法：對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的研究，這個(gè)方法需要計(jì)算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過(guò)具體的數(shù)字，使人們對(duì)研究對(duì)象的認(rèn)識(shí)進(jìn)一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運(yùn)用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對(duì)某一課題進(jìn)行研究。
功能分析法：這是社會(huì)科學(xué)用來(lái)分析社會(huì)現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個(gè)方面的影響。
模擬法：通過(guò)創(chuàng)設(shè)一個(gè)與原型相似的模型來(lái)間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、學(xué)習(xí)者模型標(biāo)準(zhǔn)的研究與應(yīng)用（論文提綱范文）
（1）面向“漢語(yǔ)橋”用戶畫像的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 相關(guān)概念闡述及其國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 用戶畫像及其國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 學(xué)習(xí)路徑及其國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 相關(guān)理論基礎(chǔ) |
| 1.3.1 CELTS.11 學(xué)習(xí)者模型規(guī)范 |
| 1.3.2 布魯姆認(rèn)知目標(biāo)分類理論 |
| 1.3.3 Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型 |
| 1.3.4 建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論 |
| 1.3.5 自主學(xué)習(xí)理論 |
| 1.3.6 學(xué)習(xí)路徑推薦算法相關(guān)研究 |
| 1.4 研究?jī)?nèi)容概述及組織結(jié)構(gòu) |
| 1.4.1 論文主要研究?jī)?nèi)容 |
| 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排 |
| 第2章 “漢語(yǔ)橋”中文學(xué)習(xí)者分類研究 |
| 2.1 基于IFE屬性加權(quán)的KNN算法描述 |
| 2.1.1 K-近鄰算法描述 |
| 2.1.2 基于IFE屬性加權(quán)的KNN算法中各屬性權(quán)重的確定 |
| 2.1.3 基于IFE屬性加權(quán)的KNN算法及流程 |
| 2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 |
| 2.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 |
| 2.2.2 算法有效性驗(yàn)證 |
| 2.2.3 分類結(jié)果分析 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 第3章 面向“漢語(yǔ)橋”中文學(xué)習(xí)者個(gè)性化建模 |
| 3.1 面向漢語(yǔ)橋中文學(xué)習(xí)者的用戶模型基本構(gòu)成 |
| 3.2 學(xué)習(xí)者知識(shí)水平子模型構(gòu)建 |
| 3.2.1 基于布魯姆認(rèn)知目標(biāo)分類理論的知識(shí)水平子模型初始化 |
| 3.2.2 基于模糊邏輯推理的學(xué)習(xí)者知識(shí)水平集合獲取 |
| 3.3 基于Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的學(xué)習(xí)者個(gè)性化建模 |
| 3.3.1 基于Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的學(xué)習(xí)風(fēng)格模型初始化 |
| 3.3.2 在線學(xué)習(xí)行為挖掘規(guī)則的建立 |
| 3.3.3 基于規(guī)則的學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的修正 |
| 3.4 用戶標(biāo)簽管理 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 基于用戶畫像的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑生成研究 |
| 4.1 學(xué)習(xí)路徑的生成方法 |
| 4.2 適應(yīng)性學(xué)習(xí)路徑推薦 |
| 4.2.1 學(xué)習(xí)者個(gè)性化特征的傳入 |
| 4.2.2 本體推理規(guī)則的設(shè)置 |
| 4.2.3 基于蟻群算法的學(xué)習(xí)路徑推薦 |
| 4.3 適應(yīng)性學(xué)習(xí)資源推薦 |
| 4.4 個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦效果展示 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用效果評(píng)價(jià) |
| 5.1 系統(tǒng)功能分析 |
| 5.2 領(lǐng)域本體構(gòu)建及數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) |
| 5.2.1 領(lǐng)域本體構(gòu)建 |
| 5.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) |
| 5.3 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) |
| 5.3.1 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言及環(huán)境 |
| 5.3.2 WEB前端功能設(shè)計(jì) |
| 5.3.3 服務(wù)器端功能設(shè)計(jì) |
| 5.4 系統(tǒng)測(cè)試與分析 |
| 5.4.1 用戶模塊測(cè)試與分析 |
| 5.4.2 個(gè)性化推薦模塊測(cè)試與分析 |
| 5.5 系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成效評(píng)價(jià) |
| 5.5.1 學(xué)習(xí)路徑推薦系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析 |
| 5.5.2 學(xué)習(xí)路徑推薦系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者滿意度調(diào)查分析 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 論文工作總結(jié) |
| 6.2 今后工作展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦系統(tǒng)使用體驗(yàn)問(wèn)卷調(diào)查 |
| 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果 |
| 致謝 |
（2）基于個(gè)性化推薦的高中物理在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的研究與設(shè)計(jì)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景和意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 個(gè)性化推薦研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 在線學(xué)習(xí)平臺(tái)研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 研究?jī)?nèi)容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu) |
| 第2章 相關(guān)理論和技術(shù) |
| 2.1 理論基礎(chǔ) |
| 2.1.1 人本主義學(xué)習(xí)理論 |
| 2.1.2 建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論 |
| 2.1.3 多元智能理論 |
| 2.2 相關(guān)技術(shù) |
| 2.2.1 協(xié)同過(guò)濾推薦算法 |
| 2.2.2 PCA降維 |
| 2.2.3 二分K-means聚類 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 第3章 學(xué)習(xí)資源庫(kù)和學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建 |
| 3.1 高中物理學(xué)習(xí)資源庫(kù)構(gòu)建 |
| 3.1.1 學(xué)習(xí)資源庫(kù)構(gòu)建原則 |
| 3.1.2 高中物理知識(shí)結(jié)構(gòu)分析 |
| 3.1.3 學(xué)習(xí)資源庫(kù)構(gòu)建步驟 |
| 3.2 學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建 |
| 3.2.1 初始模型 |
| 3.2.2 知識(shí)水平模型 |
| 3.2.3 學(xué)習(xí)興趣模型 |
| 3.2.4 學(xué)習(xí)風(fēng)格模型 |
| 3.3 本章小結(jié) |
| 第4章 學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦策略及算法研究 |
| 4.1 學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦策略 |
| 4.1.1 基于基本信息推薦過(guò)程 |
| 4.1.2 協(xié)同過(guò)濾推薦過(guò)程 |
| 4.2 基于知識(shí)水平的協(xié)同過(guò)濾推薦算法 |
| 4.3 基于學(xué)習(xí)興趣的協(xié)同過(guò)濾推薦算法 |
| 4.3.1 基于PCA降維和雙向聚類的協(xié)同過(guò)濾推薦算法 |
| 4.3.2 實(shí)驗(yàn)與分析 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 高中物理個(gè)性化在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 功能性需求分析 |
| 5.1.2 非功能性需求分析 |
| 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| 5.2.1 總體架構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 5.2.2 功能模塊設(shè)計(jì) |
| 5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) |
| 5.3.1 學(xué)習(xí)平臺(tái)主界面 |
| 5.3.2 學(xué)習(xí)者注冊(cè)界面 |
| 5.3.3 知識(shí)水平檢測(cè)界面 |
| 5.3.4 學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)量界面 |
| 5.3.5 學(xué)習(xí)資源詳情界面 |
| 5.3.6 推薦資源界面 |
| 5.3.7 學(xué)習(xí)者個(gè)人中心界面 |
| 5.3.8 教師個(gè)人中心界面 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 研究總結(jié) |
| 6.2 研究展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果 |
| 致謝 |
（3）基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究 ——以《C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》為例（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 創(chuàng)新點(diǎn)摘要 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 知識(shí)圖譜研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 主要研究?jī)?nèi)容 |
| 1.3.1 相關(guān)理論研究 |
| 1.3.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型的研究 |
| 1.3.3 領(lǐng)域知識(shí)模型的構(gòu)建 |
| 1.3.4 學(xué)習(xí)者模型的構(gòu)建 |
| 1.3.5 自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑推薦研究 |
| 1.3.6 學(xué)習(xí)者知識(shí)結(jié)構(gòu)可視化研究 |
| 1.4 論文組織結(jié)構(gòu) |
| 第二章 相關(guān)理論和技術(shù)研究 |
| 2.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)的定義和特征 |
| 2.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)的理論研究 |
| 2.2.1 關(guān)聯(lián)主義學(xué)習(xí)理論 |
| 2.2.2 有意義學(xué)習(xí)理論 |
| 2.2.3 最近發(fā)展區(qū)理論 |
| 2.3 本體與知識(shí)圖譜 |
| 2.3.1 本體 |
| 2.3.2 知識(shí)圖譜 |
| 2.4 學(xué)習(xí)路徑推薦 |
| 2.5 知識(shí)結(jié)構(gòu)可視化 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 第三章 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型設(shè)計(jì) |
| 3.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型 |
| 3.1.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)通用模型 |
| 3.1.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架設(shè)計(jì) |
| 3.2 領(lǐng)域知識(shí)模型構(gòu)建 |
| 3.2.1 教學(xué)內(nèi)容組織編排與設(shè)計(jì) |
| 3.2.2 知識(shí)元的內(nèi)涵 |
| 3.2.3 知識(shí)元模型 |
| 3.2.4 知識(shí)元粒度分析 |
| 3.2.5 知識(shí)元之間的關(guān)系劃分 |
| 3.2.6 課程知識(shí)組織模型 |
| 3.3 學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建 |
| 3.3.1 網(wǎng)絡(luò)教育中學(xué)習(xí)者模型建模標(biāo)準(zhǔn) |
| 3.3.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)主要機(jī)制 |
| 4.1 學(xué)習(xí)路徑推薦算法 |
| 4.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑推薦機(jī)制 |
| 4.2.1 知識(shí)元掌握程度計(jì)算器 |
| 4.2.2 模糊C均值聚類算法 |
| 4.2.3 基于蟻群優(yōu)化算法的學(xué)習(xí)路徑生成器 |
| 4.3 學(xué)習(xí)者知識(shí)模型可視化 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn) |
| 5.1 原型系統(tǒng)應(yīng)用背景 |
| 5.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的整體架構(gòu) |
| 5.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì) |
| 5.3.1 系統(tǒng)總體功能 |
| 5.3.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) |
| 5.3.3 主要功能詳細(xì)流程設(shè)計(jì) |
| 5.4 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) |
| 5.4.1 學(xué)習(xí)內(nèi)容的選取 |
| 5.4.2 開(kāi)發(fā)環(huán)境和開(kāi)發(fā)工具 |
| 5.4.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn) |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 結(jié)論 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 發(fā)表文章目錄 |
| 致謝 |
（4）教師研修社區(qū)學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建及應(yīng)用研究 ——以“A”教師培訓(xùn)平臺(tái)為個(gè)案（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 一、研究背景 |
| (一) 教師網(wǎng)絡(luò)研修成為教師培訓(xùn)的新型方式 |
| (二) 以促進(jìn)學(xué)員個(gè)性化發(fā)展為核心訴求的在線教育進(jìn)入新階段 |
| (三) 新技術(shù)的迅猛發(fā)展為我國(guó)教師教育信息化開(kāi)創(chuàng)了新天地 |
| 二、問(wèn)題提出 |
| (一) 傳統(tǒng)教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)難以實(shí)現(xiàn)針對(duì)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化教學(xué)與管理 |
| (二) 研發(fā)個(gè)性化智能教學(xué)系統(tǒng)是解決教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)學(xué)習(xí)缺乏個(gè)性化的關(guān)鍵 |
| (三) 學(xué)習(xí)者模型建立是個(gè)性化智能教學(xué)系統(tǒng)研究的核心基礎(chǔ)環(huán)節(jié) |
| (四) 基于“A”平臺(tái)的學(xué)習(xí)者行為建模實(shí)證研究 |
| 三、概念界定 |
| (一) 教師專業(yè)發(fā)展 |
| (二) 教師網(wǎng)絡(luò)研修 |
| (三) 教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū) |
| (四) 教師工作坊 |
| (五) 學(xué)習(xí)者模型 |
| 四、研究意義 |
| (一) 理論意義 |
| (二) 實(shí)踐意義 |
| 五、研究創(chuàng)新點(diǎn) |
| (一) 首次在中小學(xué)教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)中引入學(xué)習(xí)者模型 |
| (二) 利用聚類分析構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)的學(xué)習(xí)者模型 |
| 六、研究目標(biāo)與內(nèi)容 |
| (一) 研究目標(biāo) |
| (二) 研究?jī)?nèi)容 |
| 七、研究框架 |
| (一) 理論研究 |
| (二) 實(shí)踐研究 |
| 八、研究方法 |
| (一) 問(wèn)卷法 |
| (二) 個(gè)案研究法 |
| (三) 科學(xué)模型法 |
| (四) 文獻(xiàn)研究法 |
| 九、本章小結(jié) |
| 第一章 教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)存在問(wèn)題的研究 |
| 一、研究說(shuō)明 |
| 二、問(wèn)題調(diào)研的理論基礎(chǔ) |
| (一) 技術(shù)接受度理論與模型 |
| (二) 技術(shù)接受評(píng)價(jià)框架 |
| (三) 網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)接受度評(píng)價(jià)框架 |
| 三、調(diào)研問(wèn)卷的設(shè)計(jì)及調(diào)研結(jié)果 |
| (一) 教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)情況調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā) |
| (二) 教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)調(diào)研結(jié)果 |
| (三) 教師使用網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)接受度分析 |
| (四) 教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)存在的問(wèn)題分析 |
| 四、網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)的改進(jìn)發(fā)展分析 |
| (一) 依托數(shù)據(jù)分析將現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)進(jìn)行智能化改造 |
| (二) 具備快速識(shí)別學(xué)習(xí)者需求與偏好的能力 |
| (三) 支持對(duì)學(xué)員的個(gè)性化教學(xué) |
| 五、構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)智能化改造的基礎(chǔ) |
| 六、本章小結(jié) |
| 第二章 教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)學(xué)習(xí)者建模的相關(guān)研究現(xiàn)狀梳理 |
| 一、教師專業(yè)發(fā)展研究 |
| (一) 教師專業(yè)發(fā)展研究的起源 |
| (二) 國(guó)內(nèi)外對(duì)教師專業(yè)發(fā)展的研究 |
| (三) 對(duì)教師專業(yè)發(fā)展研究的分析 |
| 二、教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)的特點(diǎn)及其對(duì)學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià) |
| (一) 教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)的特點(diǎn) |
| (二) 教師研修社區(qū)中的學(xué)習(xí)者評(píng)價(jià) |
| (三) 教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)及其學(xué)習(xí)者評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)分析與評(píng)價(jià) |
| 三、學(xué)習(xí)者建模 |
| (一) 學(xué)習(xí)者模型的分類 |
| (二) 學(xué)習(xí)者建模的方法 |
| (三) 學(xué)習(xí)者建模研究文獻(xiàn)分析與評(píng)價(jià) |
| 四、本章小結(jié) |
| 第三章 教師研修社區(qū)學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建的教育理論研究 |
| 一、教師專業(yè)發(fā)展理論 |
| (一) 教師專業(yè)發(fā)展階段理論 |
| (二) 體驗(yàn)式學(xué)習(xí)理論 |
| 二、柯氏四級(jí)培訓(xùn)評(píng)估模型 |
| (一) 使用背景 |
| (二) 理論基礎(chǔ) |
| 三、成人學(xué)習(xí)自我導(dǎo)向理論 |
| (一) 成人學(xué)習(xí)理論 |
| (二) 成人學(xué)習(xí)自我導(dǎo)向?qū)W習(xí)理論 |
| (三) 成人學(xué)習(xí)自我導(dǎo)向?qū)W習(xí)理論在本研究中的應(yīng)用 |
| 四、學(xué)習(xí)分析技術(shù)理論 |
| (一) 學(xué)習(xí)分析的概念 |
| (二) 學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用范圍 |
| (三) 學(xué)習(xí)分析的構(gòu)成與模型的理論基礎(chǔ) |
| 五、本章小結(jié) |
| 第四章 教師研修社區(qū)學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建的技術(shù)理論研究 |
| 一、技術(shù)理論研究的思路與主要方法 |
| (一) 研究思路 |
| (二) 主要方法 |
| 二、關(guān)鍵技術(shù)研究 |
| (一) 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) |
| (二) 數(shù)據(jù)匯聚 |
| (三) 數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估 |
| (四) 特征與指標(biāo)計(jì)算 |
| 三、本章小結(jié) |
| 第五章 教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)學(xué)習(xí)者模型的實(shí)現(xiàn)與模型應(yīng)用研究 |
| 一、數(shù)據(jù)說(shuō)明 |
| 二、教師研修指標(biāo)體系的構(gòu)建 |
| (一) 明確目標(biāo),構(gòu)建維度 |
| (二) 特征設(shè)計(jì) |
| (三) 指標(biāo)體系構(gòu)建 |
| (四) 維度聚類 |
| 三、學(xué)習(xí)者分類 |
| (一) 學(xué)習(xí)者分類概述 |
| (二) 分類方法理解 |
| (三) 分類類別確定及計(jì)算 |
| 四、“A”教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)學(xué)習(xí)者模型結(jié)果分析 |
| (一) 聚類結(jié)果分析 |
| (二) 對(duì)應(yīng)分析不同類別學(xué)習(xí)者的特征 |
| (三) 對(duì)應(yīng)分析不同類別學(xué)習(xí)者的行為特征 |
| 五、成果檢驗(yàn)與應(yīng)用 |
| (一) 通過(guò)真實(shí)培訓(xùn)項(xiàng)目驗(yàn)證學(xué)習(xí)模型的有效性 |
| (二) 基于學(xué)習(xí)者模型的個(gè)性化推薦功能的實(shí)現(xiàn) |
| (三) 借助學(xué)習(xí)者模型提出“A”教師培訓(xùn)平臺(tái)改善的規(guī)劃 |
| (四) 應(yīng)用學(xué)習(xí)者模型提升培訓(xùn)質(zhì)量 |
| 六、本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與討論 |
| 一、研究創(chuàng)新 |
| (一) 教育理論層面 |
| (二) 建模方法層面 |
| (三) 技術(shù)算法層面 |
| 二、研究不足 |
| (一) 學(xué)習(xí)者模型的精準(zhǔn)度不足 |
| (二) 對(duì)學(xué)習(xí)者類別的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行實(shí)證測(cè)量的不足 |
| (三) 基于多時(shí)間階段、多項(xiàng)目的指標(biāo)體系試用的不足 |
| (四) 將學(xué)習(xí)者畫像與教學(xué)實(shí)踐相結(jié)合的不足 |
| 三、研究展望 |
| (一) 結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)分析 |
| (二) 結(jié)合語(yǔ)義分析 |
| (三) 探究自適應(yīng)學(xué)習(xí) |
| 四、本章小結(jié) |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
| 附錄一 中國(guó)基礎(chǔ)教育教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)調(diào)查問(wèn)卷 |
| 附錄二 中國(guó)基礎(chǔ)教育教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)調(diào)查問(wèn)卷 |
| 附錄三 教師網(wǎng)絡(luò)研修社區(qū)調(diào)研結(jié)果 |
| 后記 |
| 在學(xué)期間公開(kāi)發(fā)表論文及著作情況 |
（5）基于學(xué)習(xí)者特征分析的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中相關(guān)模型研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 在線學(xué)習(xí)行為分析研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 研究?jī)?nèi)容 |
| 1.4 章節(jié)安排 |
| 第2章 概念界定及理論技術(shù)基礎(chǔ) |
| 2.1 相關(guān)概念界定 |
| 2.1.1 在線學(xué)習(xí)行為 |
| 2.1.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí) |
| 2.1.3 學(xué)習(xí)風(fēng)格 |
| 2.1.4 學(xué)業(yè)情緒 |
| 2.2 理論基礎(chǔ) |
| 2.2.1 自主學(xué)習(xí)理論 |
| 2.2.2 行為科學(xué)理論 |
| 2.2.3 元認(rèn)知理論 |
| 2.3 相關(guān)技術(shù) |
| 2.3.1 協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù) |
| 2.3.2 xAPI規(guī)范 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 基于學(xué)習(xí)行為分析的“風(fēng)格-情緒”學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建 |
| 3.1 學(xué)習(xí)者信息收集與分析 |
| 3.1.1 學(xué)習(xí)者信息分類 |
| 3.1.2 學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)屬性分析 |
| 3.2 在線學(xué)習(xí)者特征分析 |
| 3.2.1 關(guān)鍵特征 |
| 3.2.2 特征體系構(gòu)建 |
| 3.3 學(xué)習(xí)者行為信息分析模型 |
| 3.3.1 行為特征指標(biāo)體系 |
| 3.3.2 權(quán)重分析 |
| 3.4 “風(fēng)格-情緒”模型構(gòu)建 |
| 3.4.1 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格與認(rèn)知水平的靜態(tài)模型 |
| 3.4.2 基于學(xué)業(yè)情緒的實(shí)時(shí)模型 |
| 3.4.3 “風(fēng)格-情緒”動(dòng)態(tài)模型 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 領(lǐng)域知識(shí)模型構(gòu)建與自適應(yīng)服務(wù)設(shè)計(jì) |
| 4.1 基于本體的領(lǐng)域知識(shí)模型構(gòu)建過(guò)程 |
| 4.1.1 知識(shí)本體需求分析 |
| 4.1.2 知識(shí)本體準(zhǔn)則的建立 |
| 4.1.3 本體編輯工具 |
| 4.1.4 知識(shí)模型本體構(gòu)建 |
| 4.2 自適應(yīng)服務(wù)設(shè)計(jì) |
| 4.2.1 基于蟻群算法的學(xué)習(xí)路徑個(gè)性化推薦 |
| 4.2.2 基于協(xié)同過(guò)濾的學(xué)習(xí)資源的個(gè)性化推薦 |
| 4.3 本章小結(jié) |
| 第5章 “智助課堂”自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)及其應(yīng)用研究 |
| 5.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 5.2 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu) |
| 5.2.1 學(xué)習(xí)者功能模塊 |
| 5.2.2 系統(tǒng)功能模塊 |
| 5.2.3 管理員模塊 |
| 5.3 系統(tǒng)頁(yè)面展示與應(yīng)用分析 |
| 5.3.1 部分頁(yè)面展示 |
| 5.3.2 應(yīng)用分析 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 研究結(jié)論 |
| 6.2 研究不足與未來(lái)展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄1 “智助課堂”學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)用效果調(diào)查 |
| 附錄2 系統(tǒng)部分功能代碼 |
| 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果 |
| 致謝 |
（6）基于情感識(shí)別的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì) ——以初中數(shù)學(xué)為例（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景和意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 情感計(jì)算研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 研究現(xiàn)狀總結(jié) |
| 1.3 研究?jī)?nèi)容及論文安排 |
| 1.4 論文結(jié)構(gòu)組織 |
| 第二章 相關(guān)理論與技術(shù)研究 |
| 2.1 情感心理學(xué) |
| 2.2 情感建模 |
| 2.2.1 離散情感模型 |
| 2.2.2 維度情感模型 |
| 2.2.3 其他情感模型 |
| 2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 2.3.1 卷積層 |
| 2.3.2 池化層 |
| 2.3.3 全連接層 |
| 2.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 2.4.1 LSTM網(wǎng)絡(luò) |
| 2.4.2 ConvLSTM網(wǎng)絡(luò) |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 情感識(shí)別模型研究 |
| 3.1 融合情緒感知的學(xué)生模型 |
| 3.1.1 靜態(tài)信息和動(dòng)態(tài)信息的獲取 |
| 3.1.2 學(xué)習(xí)風(fēng)格 |
| 3.1.3 情感狀態(tài) |
| 3.2 學(xué)生學(xué)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建 |
| 3.2.1 被試 |
| 3.2.2 確定在線學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)表情 |
| 3.2.3 數(shù)據(jù)收集 |
| 3.2.4 注釋統(tǒng)計(jì)分析 |
| 3.3 情感狀態(tài)動(dòng)態(tài)分析 |
| 3.3.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離散情感識(shí)別 |
| 3.3.2 基于ConvLSTM的維度情感識(shí)別 |
| 3.3.3 情緒特征值的定量算法 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 基于情感識(shí)別的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| 4.1 融合情緒感知的領(lǐng)域知識(shí)模型 |
| 4.1.1 領(lǐng)域知識(shí)模型結(jié)構(gòu)圖 |
| 4.1.2 領(lǐng)域知識(shí)元素屬性 |
| 4.2 融合情緒感知的自適應(yīng)引擎 |
| 4.2.1 教學(xué)策略調(diào)節(jié) |
| 4.2.2 情感氣氛調(diào)節(jié) |
| 4.3 接口模塊 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 基于情感識(shí)別的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) |
| 5.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) |
| 5.1.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)功能分析 |
| 5.1.2 基于情感識(shí)別自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) |
| 5.1.3 基于情感識(shí)別的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)流程設(shè)計(jì) |
| 5.2 融合情緒感知的學(xué)生模型技術(shù)實(shí)現(xiàn) |
| 5.2.1 Keras |
| 5.2.2 Electron |
| 5.2.3 融合情緒感知的學(xué)生模型技術(shù)實(shí)現(xiàn) |
| 5.3 融合情緒感知的自適應(yīng)引擎技術(shù)實(shí)現(xiàn) |
| 5.4 接口模塊展示界面 |
| 5.4.1 系統(tǒng)登錄注冊(cè) |
| 5.4.2 用戶學(xué)習(xí)界面 |
| 5.4.3 學(xué)習(xí)情況界面 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 全文工作總結(jié) |
| 6.2 未來(lái)展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
| 致謝 |
| 作者簡(jiǎn)介 |
| 石河子大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文導(dǎo)師評(píng)閱表 |
（7）基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)資源推薦的研究與實(shí)現(xiàn)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng) |
| 1.2.2 學(xué)習(xí)資源的推薦策略 |
| 1.2.3 鏈路預(yù)測(cè) |
| 1.3 研究?jī)?nèi)容 |
| 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu) |
| 第二章 相關(guān)理論與相關(guān)技術(shù) |
| 2.1 個(gè)性化推薦策略 |
| 2.1.1 傳統(tǒng)模型的推薦 |
| 2.1.2 基于深度模型的推薦 |
| 2.2 鏈路預(yù)測(cè) |
| 2.2.1 基于圖結(jié)構(gòu)特征的鏈路預(yù)測(cè) |
| 2.2.2 基于隱性特征的鏈路預(yù)測(cè) |
| 2.2.3 基于顯性特征的鏈路預(yù)測(cè) |
| 2.3 Skip-gram模型 |
| 2.3.1 Skip-gram模型結(jié)構(gòu) |
| 2.3.2 Skip-gram模型優(yōu)化 |
| 2.4 梯度下降法 |
| 2.4.1 算法的相關(guān)概念 |
| 2.4.2 算法的代數(shù)描述 |
| 2.4.3 算法的分類比較 |
| 2.5 評(píng)價(jià)指標(biāo) |
| 第三章 VirtualLink2vec鏈路預(yù)測(cè)模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 形式化 |
| 3.3 VirtualLink2vec模型 |
| 3.3.1 Node2vec模型 |
| 3.3.2 RPE模型 |
| 3.3.3 虛擬鏈路嵌入 |
| 3.4 實(shí)驗(yàn) |
| 3.4.1 數(shù)據(jù)集 |
| 3.4.2 基線模型 |
| 3.4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 |
| 3.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 |
| 3.4.5 參數(shù)靈敏度 |
| 3.4.6 正向關(guān)系和負(fù)向關(guān)系 |
| 第四章 基于VirtualLink2vec的學(xué)習(xí)資源推薦模型 |
| 4.1 學(xué)習(xí)者模型 |
| 4.1.1 學(xué)習(xí)者建模標(biāo)準(zhǔn) |
| 4.1.2 學(xué)習(xí)者模型的關(guān)鍵點(diǎn) |
| 4.1.3 學(xué)習(xí)者模型的構(gòu)建 |
| 4.2 學(xué)習(xí)資源模型 |
| 4.3 學(xué)習(xí)資源推薦模型 |
| 4.4 實(shí)驗(yàn) |
| 4.4.1 基線模型 |
| 4.4.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) |
| 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 |
| 第五章 學(xué)習(xí)資源推薦功能的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| 5.3 系統(tǒng)功能測(cè)試 |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
| 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果 |
（8）基于語(yǔ)言模型的小學(xué)高年級(jí)語(yǔ)文易錯(cuò)字糾正與個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意義 |
| 1.3 研究現(xiàn)狀分析 |
| 1.3.1 小學(xué)生錯(cuò)別字研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.2 易錯(cuò)字拼寫錯(cuò)誤糾正研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.3 個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 研究?jī)?nèi)容 |
| 1.4.1 研究目標(biāo) |
| 1.4.2 主要內(nèi)容 |
| 第二章 理論與技術(shù)基礎(chǔ) |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 高年級(jí) |
| 2.1.2 易錯(cuò)字 |
| 2.2 技術(shù)基礎(chǔ) |
| 2.2.1 n-Gram統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型 |
| 2.2.2 神經(jīng)語(yǔ)言模型NNLM |
| 2.2.3 循環(huán)神經(jīng)語(yǔ)言模型 |
| 2.2.4 預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 |
| 2.3 理論基礎(chǔ) |
| 2.3.1 易錯(cuò)字糾正策略相關(guān)理論 |
| 2.3.2 認(rèn)知學(xué)習(xí)理論 |
| 2.3.3 建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 易錯(cuò)字糾正模型構(gòu)建 |
| 3.1 中文混淆集的構(gòu)建 |
| 3.1.1 構(gòu)建中文混淆集的常用方法 |
| 3.1.2 中文混淆集的構(gòu)建 |
| 3.2 n-Gram模型與糾錯(cuò)算法 |
| 3.2.1 n-Gram概率估計(jì) |
| 3.2.2 糾錯(cuò)模型與算法 |
| 3.2.3 多粒度融合 |
| 3.3 預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型與糾錯(cuò)算法 |
| 3.3.1 BERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 |
| 3.3.2 BERT語(yǔ)言模型的微調(diào) |
| 3.3.3 候選字過(guò)濾 |
| 3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果分析 |
| 3.4.1 實(shí)驗(yàn)軟硬件設(shè)置 |
| 3.4.2 模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第四章 易錯(cuò)字學(xué)習(xí)模塊構(gòu)建 |
| 4.1 學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建 |
| 4.1.1 學(xué)習(xí)者模型規(guī)范 |
| 4.1.2 學(xué)習(xí)者模型設(shè)計(jì) |
| 4.2 易錯(cuò)字知識(shí)模型構(gòu)建 |
| 4.2.1 知識(shí)模型標(biāo)準(zhǔn) |
| 4.2.2 易錯(cuò)字知識(shí)模型設(shè)計(jì) |
| 4.2.3 易錯(cuò)字知識(shí)模型的本體構(gòu)建 |
| 4.3 個(gè)性化推薦模塊構(gòu)建 |
| 4.3.1 基于知識(shí)水平的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦 |
| 4.3.2 基于學(xué)習(xí)者的協(xié)同過(guò)濾推薦 |
| 4.4 本章小節(jié) |
| 第五章 易錯(cuò)字糾錯(cuò)與學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| 5.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 5.2 數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì) |
| 5.2.1 易錯(cuò)字模型 |
| 5.2.2 學(xué)習(xí)者模型 |
| 5.2.3 領(lǐng)域知識(shí)數(shù)據(jù)模型 |
| 5.3 模型接口設(shè)計(jì) |
| 5.3.1 易錯(cuò)字糾正模塊 |
| 5.3.2 易錯(cuò)字學(xué)習(xí)模塊 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)和展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
| 致謝 |
（9）自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)研究（論文提綱范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 問(wèn)題的提出 |
| 1.2 研究意義 |
| 1.3 研究思路與方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 論文結(jié)構(gòu) |
| 第二章 相關(guān)研究 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí) |
| 2.1.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品 |
| 2.1.3 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn) |
| 2.2 相關(guān)理論 |
| 2.2.1 個(gè)性化學(xué)習(xí)理論 |
| 2.2.2 教育評(píng)價(jià)理論 |
| 2.2.3 用戶體驗(yàn)理論 |
| 2.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀 |
| 2.3.1 國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀 |
| 2.3.2 國(guó)外現(xiàn)狀 |
| 2.4 教育技術(shù)產(chǎn)品評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)研究現(xiàn)狀 |
| 2.4.1 國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀 |
| 2.4.2 國(guó)外現(xiàn)狀 |
| 第三章 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建 |
| 3.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系的初步構(gòu)建 |
| 3.1.1 一級(jí)指標(biāo)的確立 |
| 3.1.2 二級(jí)指標(biāo)的確立 |
| 3.1.3 三級(jí)指標(biāo)的確立 |
| 3.1.4 初步評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建 |
| 3.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系的修訂 |
| 3.2.1 專家的確定 |
| 3.2.2 第一輪專家征詢結(jié)果分析總結(jié) |
| 3.2.3 第二輪專家征詢結(jié)果分析總結(jié) |
| 3.2.4 評(píng)估指標(biāo)體系的最終確定 |
| 第四章 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系權(quán)重設(shè)計(jì) |
| 4.1 層次分析法的主要步驟 |
| 4.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系權(quán)重設(shè)置及檢驗(yàn) |
| 4.2.1 評(píng)估指標(biāo)模型建立 |
| 4.2.2 構(gòu)造判斷矩陣 |
| 4.2.3 一致性檢驗(yàn) |
| 4.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系權(quán)重確認(rèn) |
| 4.4 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系權(quán)重結(jié)果分析 |
| 第五章 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的編制 |
| 5.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的編制 |
| 5.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估等級(jí)的確立 |
| 第六章 結(jié)論、不足與展望 |
| 6.1 結(jié)論 |
| 6.2 研究不足與展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 A 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)遴選專家咨詢問(wèn)卷 (第一輪) |
| 附錄 B 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)遴選專家咨詢問(wèn)卷 (第二輪) |
| 附錄 C 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估指標(biāo)體系權(quán)重設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷 |
| 附錄 D 自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估表 |
| 在學(xué)期間的研究成果 |
| 致謝 |
（10）建筑工人自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 建筑工人安全培訓(xùn)的研究 |
| 1.2.2 學(xué)習(xí)者模型的研究 |
| 1.2.3 個(gè)性化推薦方法的應(yīng)用 |
| 1.3 研究目的及內(nèi)容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究?jī)?nèi)容 |
| 1.4 研究方法和技術(shù)路線 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技術(shù)路線 |
| 第二章 相關(guān)理論與技術(shù)研究 |
| 2.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)相關(guān)理論 |
| 2.1.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)的內(nèi)涵 |
| 2.1.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)的特征 |
| 2.1.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ) |
| 2.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究 |
| 2.2.1 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的定義 |
| 2.2.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的通用模型 |
| 2.3 建筑工人自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)框架研究 |
| 2.3.1 建筑工人自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)模型 |
| 2.3.2 個(gè)性化推薦技術(shù) |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 建筑工人學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建 |
| 3.1 學(xué)習(xí)者模型內(nèi)涵與規(guī)范 |
| 3.1.1 學(xué)習(xí)者模型內(nèi)涵 |
| 3.1.2 學(xué)習(xí)者模型規(guī)范 |
| 3.2 建筑工人安全教育培訓(xùn)的特點(diǎn) |
| 3.3 建筑工人學(xué)習(xí)者模型 |
| 3.3.1 建筑工人學(xué)習(xí)者模型基本構(gòu)成 |
| 3.3.2 建筑工人學(xué)習(xí)者模型的構(gòu)建 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 建筑工人行為安全知識(shí)庫(kù)構(gòu)建 |
| 4.1 不安全行為顯性知識(shí)分類 |
| 4.1.1 安全知識(shí)的來(lái)源 |
| 4.1.2 不安全行為的分類 |
| 4.1.3 不安全行為的編碼及表達(dá) |
| 4.2 不安全行為隱性知識(shí)顯化 |
| 4.2.1 不安全行為隱性知識(shí)內(nèi)涵 |
| 4.2.2 不安全行為隱性知識(shí)的提取與顯化 |
| 4.3 建筑工人行為安全知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì) |
| 4.3.1 設(shè)計(jì)原則 |
| 4.3.2 培訓(xùn)課件 |
| 4.3.3 培訓(xùn)試題庫(kù) |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 建筑工人自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) |
| 5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| 5.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 5.1.2 功能模塊設(shè)計(jì) |
| 5.2 系統(tǒng)核心算法 |
| 5.2.1 基于內(nèi)容的推薦算法 |
| 5.2.2 基于知識(shí)點(diǎn)掌握概率模型的推薦算法 |
| 5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) |
| 5.3.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境 |
| 5.3.2 系統(tǒng)首頁(yè)的實(shí)現(xiàn) |
| 5.3.3 系統(tǒng)注冊(cè)功能的實(shí)現(xiàn) |
| 5.3.4 學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試功能的實(shí)現(xiàn) |
| 5.3.5 學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)測(cè)試功能的實(shí)現(xiàn) |
| 5.3.6 核心算法的實(shí)現(xiàn) |
| 5.4 系統(tǒng)主要功能的驗(yàn)證 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 結(jié)論與展望 |
| 結(jié)論 |
| 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
| 附錄 A:學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試量表(VARK量表) |
| 附錄 B:學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)測(cè)試量表 |
| 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果 |
| 致謝 |
四、學(xué)習(xí)者模型標(biāo)準(zhǔn)的研究與應(yīng)用（論文參考文獻(xiàn)）
- [1]面向“漢語(yǔ)橋”用戶畫像的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦研究[D]. 王舒. 云南師范大學(xué), 2021(09)
- [2]基于個(gè)性化推薦的高中物理在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的研究與設(shè)計(jì)[D]. 王忠洋. 云南師范大學(xué), 2021(09)
- [3]基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究 ——以《C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》為例[D]. 仇婷婷. 東北石油大學(xué), 2020(04)
- [4]教師研修社區(qū)學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建及應(yīng)用研究 ——以“A”教師培訓(xùn)平臺(tái)為個(gè)案[D]. 王冬冬. 東北師范大學(xué), 2020(07)
- [5]基于學(xué)習(xí)者特征分析的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中相關(guān)模型研究[D]. 施凱程. 云南師范大學(xué), 2020(01)
- [6]基于情感識(shí)別的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì) ——以初中數(shù)學(xué)為例[D]. 米珍美. 石河子大學(xué), 2020(08)
- [7]基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)資源推薦的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 姚燦. 北京郵電大學(xué), 2020(05)
- [8]基于語(yǔ)言模型的小學(xué)高年級(jí)語(yǔ)文易錯(cuò)字糾正與個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究[D]. 楊學(xué)臻. 中央民族大學(xué), 2020(01)
- [9]自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)研究[D]. 趙燕飛. 山西師范大學(xué), 2020(07)
- [10]建筑工人自適應(yīng)安全培訓(xùn)系統(tǒng)研究[D]. 倪清清. 長(zhǎng)安大學(xué), 2020(06)
標(biāo)簽：自適應(yīng)學(xué)習(xí)論文; 個(gè)性化推薦系統(tǒng)論文; 協(xié)同過(guò)濾論文; 推薦算法論文; 網(wǎng)絡(luò)模型論文;