貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在知識地圖中的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，在線學(xué)習(xí)受到人們廣泛的青睞，越來越多的學(xué)習(xí)者選擇通過互聯(lián)網(wǎng)進行學(xué)習(xí)。由于在線學(xué)習(xí)資源的爆炸性增長，導(dǎo)致學(xué)習(xí)者在進行在線學(xué)習(xí)的過程中出現(xiàn)“學(xué)習(xí)迷航”和“認知過載”問題。同時，現(xiàn)有的在線學(xué)習(xí)對學(xué)生學(xué)習(xí)的個性化、差異化問題的關(guān)注方興未艾，在線學(xué)習(xí)對于促進教育公平、提升學(xué)習(xí)效率的優(yōu)勢還未能良好的發(fā)揮出來。本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論與技術(shù)應(yīng)用到在線學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程中，構(gòu)建了在線學(xué)習(xí)知識地圖模型，提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理機制的知識掌握

2、程度預(yù)測方法，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)導(dǎo)航。
　　本文的主要工作包括：
　　1、分析了學(xué)科知識的組織特點，將知識單元及其之間的依賴關(guān)系映射成知識網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點和邊，確定了知識單元的結(jié)點屬性，構(gòu)建了面向?qū)W科領(lǐng)域的知識地圖模型，研究了知識結(jié)點中心度和難度的計算方法，并在此基礎(chǔ)上給出了一種有效的學(xué)習(xí)路徑生成方法。
　　2、把學(xué)科知識地圖作為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合項目反應(yīng)理論的測評結(jié)果構(gòu)建了高斯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，可定量地計算出知識單元

3、之間的依賴程度，并由此提出了知識單元掌握程度的預(yù)測方法，使得采用計算機預(yù)測結(jié)果來幫助學(xué)習(xí)者控制和調(diào)整學(xué)習(xí)進度成為可能。
　　3、設(shè)計并實現(xiàn)了基于貝葉斯預(yù)測的在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可在學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)相關(guān)知識單元并完成做題后，給出下一個適合該學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的知識點，為學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)路徑導(dǎo)航。
　　本文提出的知識地圖模型可以形象地反映學(xué)科領(lǐng)域知識的關(guān)聯(lián)關(guān)系，給出了優(yōu)化后的學(xué)習(xí)路徑，有效地避免了“學(xué)習(xí)迷航”和“認知過載”的出現(xiàn)。經(jīng)過實驗分析，