基于知識(shí)點(diǎn)及關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)路徑推薦.pdf

1、在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中，面對(duì)大量的學(xué)習(xí)資源，學(xué)習(xí)者在認(rèn)知過(guò)程中，容易出現(xiàn)迷失的現(xiàn)象。鑒于學(xué)習(xí)者自身知識(shí)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)過(guò)程存在的差異，一個(gè)優(yōu)秀的教學(xué)平臺(tái)，應(yīng)能按不同用戶的需求，為其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑推薦服務(wù)。現(xiàn)有的研究?jī)H主要針對(duì)學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者的特征分析進(jìn)行學(xué)習(xí)路徑的推薦，使得路徑推薦的有效性不能得到保證。因此，結(jié)合學(xué)習(xí)者自身特征及學(xué)習(xí)的過(guò)程，研究更為個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑推薦方法，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
　　 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)過(guò)程中，不

2、同學(xué)習(xí)特征之間存在著潛在的關(guān)聯(lián)性，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能夠發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目之間的相關(guān)性這一特點(diǎn)，來(lái)提取網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)數(shù)據(jù)間隱含的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對(duì)學(xué)習(xí)路徑推薦的智能化與個(gè)性化，不失為一種好的方法。對(duì)此，本文在系統(tǒng)地研究學(xué)習(xí)路徑、知識(shí)點(diǎn)結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ)上，提出基于知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)路徑推薦方法。論文主要工作如下:
　　 (1)對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程與學(xué)習(xí)情況進(jìn)行量化分析:通過(guò)知識(shí)點(diǎn)興趣度因子的定義對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程中知識(shí)點(diǎn)關(guān)注程度進(jìn)行定量分析;利用知識(shí)點(diǎn)與測(cè)試題的

3、量化關(guān)系，定義知識(shí)點(diǎn)出錯(cuò)頻度因子，以此客觀地分析學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度;計(jì)算兩個(gè)因子間的相關(guān)度，從而定量的分析學(xué)習(xí)過(guò)程環(huán)節(jié)和測(cè)試診斷環(huán)節(jié)存在的關(guān)聯(lián)。
　　 (2)根據(jù)教學(xué)平臺(tái)中知識(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)的分布特征，引入多支持度策略，并作出相應(yīng)的改進(jìn)。通過(guò)為每個(gè)知識(shí)點(diǎn)指定最小項(xiàng)支持度，進(jìn)而挖掘頻繁知識(shí)點(diǎn)集，以此解決“稀有項(xiàng)”問(wèn)題。
　　 (3)知識(shí)點(diǎn)存在概念層次的問(wèn)題，然而單層關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法并不能體現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)的層次結(jié)構(gòu)。因此，需結(jié)合本文