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1、隨著信息技術(shù)的成熟、移動(dòng)設(shè)備的普及,學(xué)生的學(xué)習(xí)環(huán)境從現(xiàn)實(shí)的課堂環(huán)境轉(zhuǎn)變?yōu)樘摂M的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。然而大多數(shù)在線學(xué)習(xí)只是簡(jiǎn)單的延續(xù)傳統(tǒng)教學(xué)的老路,對(duì)于不同特點(diǎn)和水平的學(xué)生仍然采取相同的教學(xué)方式和手段,忽略了每個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)情況的差異性和個(gè)性的偏好。除此以外,大多數(shù)在線學(xué)習(xí)環(huán)境只是簡(jiǎn)單地告訴學(xué)生測(cè)試的結(jié)果,卻并沒(méi)有告訴學(xué)生錯(cuò)誤的原因以及該怎樣努力才能取得更好的成績(jī)。鑒于此,本文擬研究在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)生學(xué)習(xí)行為模型的構(gòu)建及其應(yīng)用。
本文的主要
2、工作如下:
1.首先將包含數(shù)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)的知識(shí)地圖轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其次根據(jù)學(xué)生試題解答數(shù)據(jù)并結(jié)合項(xiàng)目反映理論來(lái)計(jì)算出學(xué)生的能力值,然后得到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中知識(shí)結(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)分布概率和知識(shí)點(diǎn)之間的依賴程度,由此確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型;然后依據(jù)該模型來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生的薄弱知識(shí)點(diǎn),將結(jié)果反饋給學(xué)生使得學(xué)生可以自行修正學(xué)習(xí)計(jì)劃。最后結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和個(gè)性偏好,構(gòu)建出基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境的學(xué)生學(xué)習(xí)行為模型。
2.對(duì)構(gòu)建的學(xué)生學(xué)習(xí)行為模型進(jìn)
3、行了應(yīng)用。根據(jù)模型數(shù)據(jù)提出了基于個(gè)性化推薦系統(tǒng)和相似度模型的個(gè)性推薦應(yīng)用,給學(xué)生推薦符合自身實(shí)際的、個(gè)性化的題目。個(gè)性化推薦系統(tǒng)作為應(yīng)用的核心部分,可以適應(yīng)性的、智能化的控制學(xué)生在解答推薦題目過(guò)程中的學(xué)習(xí)方向和學(xué)習(xí)方法,例如推薦給學(xué)生的題目難度是增加還是減少、何時(shí)給學(xué)生推送題目以及是否給學(xué)生提供提示幫助,而相似度模型主要負(fù)責(zé)根據(jù)已有學(xué)生的推薦信息選擇是否直接推送。
3.將構(gòu)建的基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境的學(xué)生行為模型應(yīng)用于實(shí)踐中。這樣使
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