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国内学习风格智能预测研究现状分析

Research Status Analysis of Learning Style Intelligent Prediction in China
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摘要 旨在分析国内有关学习风格预测的研究现状,通过文献统计与研读,得出以下结论:(1)学习风格预测研究采用的学习风格模型大多数都是Felder-Silverman学习风格模型;(2)学习风格预测研究存在关注度较高、综合性较强、智能化较弱、实用性较差等方面的特征;(3)发现后续研究问题包括:①区分不同的学习环境有针对性的设计学习风格预测研究,②修正学习风格模型以及完善学习者行为特征数据,③有区别地综合使用学习风格预测算法的。 Aims to analyze the research status of learning style prediction in China,and draws the following conclusions through literature statistics and study:(1)Most learning style models used in learning style prediction research are felder-silverman learning style models;(2)The characteristics of learning style prediction research include:high attention,strong comprehensiveness,late intellectualization,poor practi?cability,etc.;(3)Arm found in the follow-up research include:①To design learning style prediction model based on different learning en?vironment;②To modify the learning style model and improve the behavior characteristic data of learners;③To make comprehensive use of learning style prediction algorithm.
作者 张莉娜 杨微 ZHANG Li-na;YANG Wei(Huasoft Software College,Guangzhou University,Guangzhou 510990)
出处 《现代计算机》 2019年第23期27-30,共4页 Modern Computer
基金 2018年广州大学华软软件学院科学研究、教育教学研究项目(No.ky201803) 广州大学华软软件学院科学研究、实验教学改革项目(No.SYJG201802)
关键词 学习风格模型 智能预测 现状分析 Learning Style Model Intelligent Prediction Status Analysis
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参考文献7

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