基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现

通过大数据学习分析模型,能够深入探究学习者的学习过程与情境,发现学习规律,根据每一个学生的需求和能力为其提供个性化自适应学习。本研究综述了大数据的内涵及应用,从微观视角提出了大数据之"大",不在于其表象的"大容量",而在于分析数据的全面性和潜在的"大价值"。基于大数据分析,从数据与环境(What)、关益者(Who)、方法(How)和目标(Why)等4个维度构建个性化自适应在线学习分析模型。以《C语言程序设计》课程学习为例,从基于大数据个性化自适应的学习过程结构、学习过程可视化及学习效果实证等方面进行分析,研究结果表明对学生学习行为与知识掌握的数据分析,能够推荐合理的学习路径与恰当难度的学习资源,可对学生的学习效果做及时准确的反馈,提供个性化服务干预,有利于促进教与学。

个性化自适应学习研究——大数据时代数字化学习的新常态

随着移动互联网、智慧教育的发展,个性化自适应学习成为新兴的研究热点,将成为以大数据为基础的教育技术新范式。该文通过对中外相关文献的综述和分析,对个性化自适应学习的概念、研究历程以及取得成就和影响力等方面进行了详细阐述,强调了个性化自适应学习的发展趋向,使其成为大数据时代数字化学习的新常态;重点提炼了个性化自适应学习的元认知与开放学习者模型、自主学习方式、信息可视化处理和大数据学习分析。大数据时代个性化自适应学习研究新视角可从智能感知、个性化、预知性、动态平衡、智能化评价及实现学习者思维过程的可视化等层面审视,研究成果将被应用在MOOC个性化设计、网络学习空间人人通建设、未来智慧教育发展等方面。

大数据视角下个性化自适应学习系统支撑模型及实现机制研究

随着云计算、物联网和移动互联技术的快速发展,我们由信息时代迈入了数据时代。尊重个体差异,促进个性化学习,是教育改革核心理念之一;个性化自适应学习,日益成为教育界关注的热点问题。基于以上背景,该文从大数据的视角出发,对个性化自适应学习系统的核心要素进行了分析:针对学习者需求的演进,分析了学习者的学习自主性、群体社会化和学习情感;面对学习资源的新诉求,探讨了资源的情境化和多维立体关联性;就系统架构的新特性,强调了系统生态化、数据采集精细化及系统自我修善与重生的必要性。通过以上对系统核心要素的分析,提出了基于大数据的个性化自适应系统架构模型,并从学习者模型、领域知识模型和自适应引擎三方面对其实现机制进行了探析,提出了基于多种群选择的学习路径推荐策略和基于加权协同过滤的学习资源推送方法。

大数据背景下高职学生个性化自适应学习探究

伴随着大数据时代的到来,高职院校要积极引导学生适时改革学习方式,鼓励支持学生开展个性化自适应学习,从而实现高职学生多层级全方位的综合成长。论文首先简要阐述了大数据的内涵和应用情况,接下来有针对性的开展高职学生学习情况的数据分析,在此基础上,具体分析了高职学生个性化自适应学习方式的几个阶段过程,借助这一学习方式,可以实时了解学生的学习情况,检查其学习效果,这样可以引导学生借助恰当高效的学习方式学习掌握先进的学习资源。高职院校以个性化自适应的服务,组织学生个性化自适应学习,实现教学相长,发展共赢。

大数据背景下大学生个性化自适应学习研究

大数据时代的来临,对大学生实施个性化自适应学习,促进大学生各方面能力的均衡发展,引领大学生学习方式发生变革。该文综述了大数据的内涵及应用,对个性化自适应学习的起源和发展等方面进行了阐述,具体分析了基于大学生个性化自适应学习的学校教育和在线学习两个方面,针对大学生学习行为进行数据分析,及时反馈学生的学习效果,推荐合理的学习路径与恰当难度的学习资源,提供个性化自适应服务,促进教与学的和谐发展。

基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现

在大数据时代环境下,无时无刻不在产生着各种数据,而对大数据的应用也是新时代发展中的新手段,其在各行业中也得到了一定的应用,其也为教育事业的发展起到了积极的影响.个性化自适应在线学习分析模型就是基于大数据的基础上而产生的教育手段,下面,本文就针对这种在线学习的分析模式进行分析,来了解其对教育的意义和作用.

大数据下协作学习的个性化自适应学习系统设计研究

随着大数据时代的到来,我国教育领域也发生着翻天覆地的变化。协作学习的个性化自适应系统不仅可以有效地提高学生的学习效率和质量,而且还可以增强学生的协作性,使学生更易于消化理解知识,从而达到个性化自适应学习的目的。

数据驱动下的个性化自适应学习研究综述

智能教育环境下的教学更加关注学习者的个性化诉求,而自适应学习能够为实现个性化教育提供技术和方法支持.文章从数据驱动的视角出发,通过开展国内外个性化自适应学习研究的综述分析,对其系统框架和相关组件进行阐述和解读.其中,重点从领域知识模型、学习者特征模型和教学模型三方面对其实现机制进行探析,提出当前研究存在的问题和不足,并在此基础上介绍了近年来可促进解释性提升的相关组件技术研究,奠定进一步深入个性化自适应学习研究的基础.

基于个性化自适应学习的网络混合式信息推荐

网络信息种类繁多、特征混乱,信息结构可视化难度较大,导致其推荐误差较大,且相似信息资源直接点击率不高。提出新的基于个性化自适应学习的网络混合式信息推荐方法。将自适应学习分为知识学习、测验考试、学习策略决策及数据维护四大功能模块,自适应挖掘混合式信息特征,降低用户个性属性维数;构建领域知识模型,对混合信息知识结构做可视化导航;将基于内容推荐方法与协同过滤算法相结合,划分具有相同喜好的用户,生成混合式信息推荐集合。实验结果表明,所提方法平均绝对误差与均方根误差均低于传统方法,相似信息资源点击率得到明显提高,说明所提方法推荐效果更好,能够根据用户喜好实现个性化推荐。

基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统研究

随着大数据时代的到来和在线学习的蓬勃发展,个性化自适应学习日益成为人们关注的热点。本文从教育数据挖掘的目标和关键技术出发,在个性化自适应学习系统中应用教育数据挖掘技术,研究了学习者模型、领域知识模型和社交网络模型的构建、融合和应用,设计出基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统的架构和流程,探讨了模型的构建和个性化自适应学习引擎机制的建立,提出了基于聚类的个性化自适应学习内容呈现、基于序列挖掘和关联规则的最佳学习路径推荐、基于协同过滤和社交网络的个性化资源推荐方法。

大数据时代个性化自适应学习模式初探

大数据时代下"以学习者为中心"的学习理念已成为教育变革的核心趋势,充分践行该理念的个性化自适应学习模式有望成为教育新范式。鉴于此,课题组从大数据视角出发,对个性化自适应学习模式发展现状、理论背景和核心要素展开研究,并从学习者模型、内容模型和自适应引擎等方面对系统架构和实现进行了探析。

个性化自适应学习系统中的学生模型

大数据时代,自适应学习系统因其个性化的优势而备受关注。学生模型是自适应学习系统中最为重要的部分。本文对常见的学生模型进行梳理、分析,总结归纳出几种常见学生模型的特点及其适用范围。最后对大数据背景下的学生模型的构建提出几点期许。自适应学习系统是一种随着个体学习过程中产生差异而提供适合个体特征学习支持的学习系统,其作为实现个性化学习的有效途径,备受教育界、信息技术界的关注。自适应学习技术根据学生的交互和学习绩效水平而调整,并且可以进一步预测学生在某个特定时间点所需的学习内容和资源以取得进步。

大数据下个性化自适应学习系统支撑模型与实现分析

大数据、移动互联网等科技手段不断升级促进了当今社会大数据时代的开启。在此背景下,本文从学生需要、学习资源、系统结构等方面分析了学习系统的要素演化,并从领域知识模型、学习者模型与自适应引擎等方面重点研究了个性化自适应的学习系统支撑模型的实现路径。

基于学习技术的个性化自适应在线学习分析系统设计——以初中语文个性化自适应学习系统为例

教育信息化伴随着信息技术的不断更新发展成为教育改革创新的热门话题,大数据产生并在多个领域迅速推广。如何应用自适应的学习方式来促进学生个性化学习成为研究关键点,而通过学习分析技术获取学习者的学习风格和特点更是成为核心。以Windows 7操作系统为开发平台,以Visual Studio2010为开发工具,以SQL Server 2008为数据库开发平台,以ASP.NET为开发技术,以IIS网络应用信息服务为应用服务器,基于C#语言开发的B/S模式的学习分析技术,对个性化自适应学习系统进行分析,构建并设计其结构和功能模块。

大数据背景下个性化自适应学习研究

文章以培育学生学习兴趣为前提,在大数据背景下探讨了个性化自适应学习。文章首先对这两者进行了介绍,其次分析了个性化自适应学习,并且从前期准备阶段、学习分析阶段、优化决策阶段、考核反馈阶段四个阶段进行全方面阐述,最后对大数据背景下的个性化自适应学习模型进行了概述,目的是调动学生学习自主性。

基于智慧学习环境下的自适应学习研究

通过多篇文献的综述和分析,阐述了智慧学习环境和个性化自适应学习之间的联系,并强调了个性化自适应学习的一般模式,重点从个性化自适应学情诊断、学习资源的自适应推送、学习策略的设计与选择三个方面进行分析。结果表明:基于智慧学习环境下的个性化自适应学习能够充分尊重学生之间的差异性,为学生提供个性化的服务,优化教学,最终促进我国教育信息化的发展。

基于大数据的教育技术研究新范式

教育技术的发展包含了一系列不同的范式。随着大数据的崛起和数据密集科学的发展,学习分析学(LA,Learning Analytics)和教育数据挖掘(EDM,Educational Data Mining)成为大数据在教育领域的具体应用,基于数据的教学干预应用程式已出现并在实际教学中使用(如Signals,Moodog等)。文章探讨了科学范式,大数据在教育技术领域的应用,以及不同的教育技术范式,提出由于能够更好地贯彻"以学习者为中心"的教育理念,个性化自适应学习系统将成为以大数据为基础的新的教育技术范式。

“学习分析技术”在我国的新发展

文章针对近年来国际教育信息化领域的新兴热门话题"学习分析技术(Learning Analytics,简称LA)",从其内涵的科学界定、社会的实际需求及研究领域进行了深入思考。并就LA技术目前在国内外(尤其是在国内)的应用与发展,着重从"学习分析系统"的整体设计(组成结构设计)、"教学行为分析系统(TBAS)"的研究、"个性化自适应学习系统"的研究,以及"基于学习元平台的生成性课程设计与实施"等四个方面作了比较翔实的分析与阐述。

面向MOOC的情境仿真支持系统

针对当前大规模在线课程(MOOC)教学模式情境缺乏、交互不足等缺点,文章提出面向MOOC的情境仿真支持系统C3S。C3S首先支持学习情境仿真并生成仿真文件,然后把仿真文件嵌入课件视频,通过有机执行仿真文件,来支持更多学习情境以增强情境性与交互性。C3S支持MOOC教学模式下教师的提问,支持教师对问题情境的仿真,以及学生对问题情境的重构,以增强学生对问题的理解;C3S支持学生的解题情境并能对解题步骤进行感知,使教师能够把握学生对知识的掌握情况。文章并对C3S在MOOC教学模式中的应用作了一定研究。C3S能有效支持弥补MOOC的不足,对提高慕课教学质量、促进教育公平等十分有意义。

“互联网+”大数据对高校教学管理的影响初探

为了提高高校教育教学管理水平,从"互联网+"和大数据的概念及特征入手,结合实际教学进程,分析大数据是如何影响和改变高校师生"教与学"的方式的,从而进一步论证"互联网+"大数据的应用对于高校教学管理的提升有着十分重要的意义.