融合认知负荷的学习者模型的构建与推荐研究

由于认知负荷作为学习者学习过程中认知系统所产生的负载,对学习者的学习状态有重要影响,并且目前已有的学习者模型中缺乏对学习者认知负荷的研究。为此以教育部教育信息化技术标准委员会提出的CELTS-11(China E-Learning Technology Standardization-11)为基础,将认知负荷作为一个维度融入学习者模型,构建了静态与动态信息相结合的LMICL(Learner Model Incorporating Cognitive Load)。然后,以自适应学习系统为依托,将未融合认知负荷的学习者模型的数据和LMICL的数据分别作为推荐学习资源的依据,产生了两种不同的学习资源推荐结果,并随机选取两个班级的学习者在该系统中进行学习,最后从学习者的学习成绩、认知负荷结果和满意度3个指标对LMICL的效果进行验证。结果表明,基于LMICL的推荐学习效果强于未融合认知负荷的学习者模型。