智能化学习环境下资源推荐的影响因素及权重的探索

个性化学习及资源推荐是智能化学习环境中解决学习者知识迷航的重要措施,智慧学习和人工智能均对学习资源的个性化推荐提出了更高的要求。该文以知识结构及智能化学习支持环境为目标,基于实证性教学环境和文献分析,梳理出了面向学校教育的个性化资源推荐的关键要素,并通过对一线教师和学生的访谈,确定了影响资源推荐的核心要素(知识结构)和5个关键因子(学习目标、易错率、个人错误率、教师推荐、学习投入时长)。最后以问卷调查确定了各个推荐因子的权重,形成了资源的个性化智能推荐模型,并在教学实践中验证了该模型的有效性。

智能化环境中基于学习分析的学习行为优化研究

学习环境的智能化已成为主流趋势,如何合理运用学习分析技术挖掘并分析其中的学生学习行为数据,优化学生学习行为、激发其学习主动性,是在线教育领域值得关注的课题。为此,基于对学习行为文献的分析,从数据采集与存储、行为分析、反馈与提醒、智能化行为优化、智能引擎等五个方面,构建了学习行为优化模型,并将模型运用于湖南S大学《信息技术与课程整合》课程的智慧教学实践中,依托智慧教学平台获取并分析学生学习行为数据,再针对具体情景采取合理的学习行为优化措施。研究结果表明,经过这一优化,不仅有效提升了学生认知维度的学习成绩、强化了互动维度的学习互动;而且提高了时效维度的学习任务完成率、强化了参与维度的学习积极性和参与性。

基于人工智能的汉语言教学个性化策略研究

本文旨在探讨基于人工智能技术的大学汉语教学个性化平台的设计与实施。本文介绍了人工智能在教育领域的应用现状,重点分析了在汉语教学中的应用情况;深入讨论了个性化教学理论及方法,探究了如何通过个性化教学提高学生的学习效果和学习动机。在此基础上,本文提出了基于人工智能的大学汉语教学个性化策略设计,包括学习者需求分析、智能化学习环境构建、个性化学习路径设计和实时反馈与调整机制。详细讨论了基于人工智能的大学汉语教学个性化平台的架构设计和功能模块设计。本文的研究,旨在为提升大学汉语教学的个性化水平提供理论指导和实践参考。