基于“风格-内容-行为”的三维学习风格倾向诊断模型设计及其适应性学习应用

学习风格影响学习者对内容及其组织结构的偏好,进而影响学习效果。另外,在线学习情境持续变化、操作内容对象多样,而学习风格在不同的情境下呈现波动状态,故进行学习风格倾向的适应性诊断并提供与之匹配的服务至关重要。基于此,文章综合考虑在线学习典型内容对象类型、学习行为及其对学习风格的影响,设计了基于“风格-内容-行为”的三维学习风格倾向诊断模型。之后,文章提出了基于学习行为的学习风格倾向适应性诊断方法,设计了适应性学习系统。在此基础上,文章选取“高校留学生发展汉语”和“小学科学光合作用”两个场景,通过行为分析和满意度分析,进行了诊断模型的适应性学习应用效果分析,结果表明:适应性学习系统对学习风格倾向诊断的准确率较高,且学生大多对学习情境适应性和学习风格适应性持满意态度,由此验证了诊断模型的适应性学习效果较佳。文章的研究实现了学习风格倾向的动态适应性诊断,有利于提升在线学习效果,并为适应性学习实践提供指导。

基于教育大数据的在线教育适应性学习模型及其应用研究

通过教育大数据的在线教育适应性学习模型的构建,可以准确了解和掌握学生的学习情况、学习规律,并能根据每一位学生的实际需求为其提供适应性的学习方法。综述了教育大数据的概念和特点,分析了教育大数据之“大”并不是表面的“大容量”,而是教育大数据的在线教育适应性学习模型的全面性和“大价值”。基于教育大数据,分别从不同的维度描述了适应性学习模型的构建方法。研究结果表明:基于教育大数据的在线教育适应性学习模型构建及应用,可以为学生提供科学合理的学习路径,可以准确反馈学生的学习效果,进而为学生提供个性化的服务,更有利于促进教师的教和学生的学。

适应性学习支持系统的学习内容组织策略研究

针对适应性学习支持系统(ALSS)的适应性学习内容动态组织问题,根据基于认知状态和学习风格的学生模型,在基于知识树的领域知识表示、媒体空间和面向完整任务的教学策略基础上,提出了一种适应性学习内容动态组织过程模型,从基于认知状态的学习内容组织、基于学习风格的适应性内容表示和基于学习风格的适应性导航三方面阐述了适应性学习内容的动态组织策略,并通过SCORM标准实现适应性学习内容聚合。适应性学习支持系统的学习内容组织策略为适应性学习支持系统动态地生成适合学习者个体特征的学习内容提供了一种可行的方法。

适应性学习支持系统：现状、问题与趋势

适应性学习能够解决网络学习中的个性化问题,适应性学习支持系统(ALSS)是智能教学系统与适应性超媒体系统在网络环境下的融合。在介绍ALSS的概念、特征和基本结构的基础上,阐述了其发展历程、典型系统及技术,并分析了当前研究中存在的问题,最后指出了ALSS的发展趋势。

基于本体的适应性学习系统功能结构分析与设计

本文首先分析了适应性教学系统应用于现有网络教育所存在的主要问题,在对适应性学习系统应用角色及其用例分析的基础上,提出了一个能够作为现有成熟的教学管理平台外挂子系统的适应性学习系统,并对该系统功能结构进行了分析,最后设计了一个基于开放源码Moodle的原型系统。

适应性学习和适应性学习系统国际研讨会在京召开

2006年8月5日至8日，适应性学习和适应性学习系统国际研讨会在北京隆重召开。本次研讨会由首都师范大学主办，来自中国、德国、荷兰、瑞典、新西兰、斯洛文尼亚等国家的专家学者就“适应性学习”和“适应性学习系统”专题进行了深入的学术交流。

适应性学习系统构建中的双向适应问题研究

随着信息技术与社会科学的飞速发展,适应性学习成为远程教育发展的趋势,而适应性学习系统更加成为研究焦点。本文提出在适应性学习系统构建中应该确立"双向适应"的思想。并且通过"双向适应"的理论分析获得启示,在智能诊断、信息组织和呈现、导航策略这几个层面上加以设计,为系统构建给予尊重个别差异,符合学习适应心理的援助策略与方法。

基于语义网和本体构建适应性学习资源信息系统

为了满足学习者自主学习、协作学习以及个性化适应学习的需求,结合语义网、本体的概念,整合相关领域内大量学习资源,构建适应性学习资源信息系统。依据信息系统远期发展的需求,设计了适应性学习资源信息系统模型和信息系统安全管理模型,成功地实现了系统实例,达到了在合适时间,合适空间,用合适的方式将适应的学习资源呈现给学习者,为学习者提供了本体适应性和个性化学习服务。

基于情境感知的适应性学习路径推荐研究

向学习者推荐适应性的学习路径能够降低在网络学习中的时间成本和精神成本,以帮助其提高学习效率、增强学习兴趣、优化学习效果。然而,当前适应性学习路径推荐系统依然存在适应性不足的问题。基于此,本研究提出结合情境感知技术和领域本体技术来实现适应性学习路径推荐。文章对适应性学习路径推荐系统的情境要素进行了全面分析,建立了基于情境感知的适应性学习路径推荐模型框架,构建了学习情境本体模型和学科领域本体库,并详细阐述了基于情境感知的适应性学习路径推荐机制及其实现过程,以期提高适应性学习路径推荐系统的服务质量和效果。

适应性学习路径推荐算法及应用研究

在适应性学习路径推荐中,推荐算法起着至关重要的作用。本研究从算法性质的角度归类,将学习路径推荐系统中的推荐算法归为三大类:智能优化算法、数据挖掘算法以及基于知识的推荐算法。结合已开发的学习路径推荐系统,本文从算法性能、学习路径推荐中考虑的因素及算法应用三方面进行比较与分析,总结出上述推荐算法在学习路径推荐中的应用策略和应用中的优势及不足,最后探讨了学习路径推荐的实践应用价值,以期为适应性学习路径推荐领域的研究提供有价值的参考与借鉴。

中学生适应性学习模型的发展研究

中学生适应性学习模型的发展研究王鹏，时勘，左衍涛，孙健中国科学院心理研究所摘要本研究采用中科院心理所时勘等人修订的美国密执安大学ＭＡＲＴＩＮＭＡＥＨＲ编制的适应性学习模型问卷，调查了北京市一所中学从初一到高三年级的１３３１名学生。结果表明：１）在中学...

适应性学习支持系统的学生模型研究

本文针对适应性学习支持系统(ALSS)的学生模型建模问题,在分析学生模型的国内外研究现状的基础上,提出了一种基于认知状态和学习风格的学生模型(CS-LS学生模型)。CS-LS学生模型包括学生描述、认知状态、学习风格和学习历史四个维度,其中认知状态和学习风格是适应性学习支持系统的重要的适应性维度,它们分别采用知识多重覆盖模型和分组模型表示。CS-LS学生模型采用注册填表、在线问卷测试和系统预设值进行初始化,并通过计算机自适应测试来诊断学生的能力水平,从而对学生模型进行动态更新。CS-LS学生模型较好地反映了学生在认知状态和学习风格方面的个体差异,为适应性学习支持系统提供了决策依据。

基于本体的适应性学习系统(OBALS)之系统模型

提出一种基于本体的适应性学习系统,在不改变现有E-Learning系统学习模式的基础上,为学习者提供一个基于广域资源共享的适应性课程学习环境,从而解决现有E-Learning系统中网络课程缺乏个性化支持、已有优质网络教育资源较难重用,以及现有的适应性教学系统研究成果不能普及应用等问题.最后构建了一个系统原型,并提供了适应性学习处理过程.

基于Web的适应性学习系统研究

本文针对多媒体与网络在教学中应用的优势和缺点 ,提出了基于Web的适应性学习系统应该具有的五个教学功能 ,总结了传统智能学习系统的结构、应用现状和结构转变要素 ,最后 。

国际主流适应性学习系统的比较与趋势分析

适应性学习系统为实现学习者的个性化学习提供了有效支持,国际主流适应性学习系统的多维比较将更有利于识别和推动适应性学习系统的特征及其发展。文章对牛顿、慧雀、塞拉戈和乂学四个主流适应性学习系统进行了比较,从适应性学习系统的使用群体、理论构建、主要功能、运行机制以及学习模式等维度进行了多层面的分析和阐述,揭示了不同适应性学习系统之间的异同和各自的独特特征。根据当前适应性学习系统的研究现状、挑战以及相关技术的发展,适应性学习系统未来的发展将更加关注人工智能技术的适应性学习支持、复杂适应性学习系统的构建以及面向学习者的情感化适应性学习技术支持。

基于EAHAM模型的适应性学习支持系统体系结构

适应性学习支持系统在本质上是一类支持个别化学习的在线学习环境,它针对个体在学习过程中的差异性(因人、因时)而提供适合个体特征的学习支持。本文在增强适应性超媒体应用模型(EAHAM)的基础上提出一种适应性学习支持系统的体系结构,并对其组成部件、适应过程及其特点进行分析。该系统能够根据学习者在知识基础、认知风格等方面的个体差异提供适应性学习支持,在系统实现方面具有良好的可操作性。

组织适应性学习、联盟网络结构与网络外部性市场演化

从两种互不兼容技术同时扩散的视角出发,运用行为经济学理论分析了组织适应性学习和组织网络结构的交互作用对网络外部性市场的技术演化的影响。仿真结果表明:组织适应性学习的类型和强度以及联盟网络结构的聚集效应特征是驱动网络外部性市场演化的重要因素,在一定程度上决定了市场演化的均衡结果。当组织采取强化型学习行为时,市场演化的均衡结果总是两种技术共存;当组织采取信念型学习行为时,在组织学习效应很强且联盟网络结构聚集效应特征不明显的条件下,市场演化呈现赢家通吃现象,反之依然为两种技术共存。这些结论有助于企业进一步理解网络外部性市场演化的内在机制和赢家通吃的边界条件。

贝叶斯网络适应性学习

在现实中,随着对领域问题认识的深入,往往需要对贝叶斯网络进行调整,以使贝叶斯网络模型能够更好地反映实际问题.但调整后的贝叶斯网络中一些新参数需要根据原有贝叶斯网络来确定,目前缺乏对新参数学习方法的研究.本文基于专家知识调整贝叶斯网络结构,将原贝叶斯网络和新贝叶斯网络相结合,通过推理进行新参数的迭代学习,可实现贝叶斯网络的适应性学习.

金融机构套利、适应性学习与中央银行前瞻性指引的有效性

建立多个经济主体的DSGE框架,揭示金融机构的"三套利"行为机理,并实证分析了信贷规模、投资、产出和通货膨胀对中央银行前瞻性指引的动态响应特征。研究表明,当前金融机构的套利行为是引发社会资金"脱实向虚"的根源,且显著降低了中央银行前瞻性指引的有效性;"脱实向虚"现象增强了公众对资产价格的敏感性,致使公众学习性预期成为影响中央银行前瞻性指引有效性的重要因素。未来宏观审慎监管的重心应是切实抑制金融机构的套利行为。

FRP+GA在适应性学习系统中的应用

为在E-learning系统中提升学习效果,向学习者推荐满足其个性化需求的学习资源,应用max-product型模糊关系方程,将学习者的学习行为、学习状态以及学习资源的特征描述连接起来,构建模糊关系规划寻找符合学习者学习状态的学习资源,并设计一种无约束遗传算法求解模糊关系规划.研究结果表明:算法是有效的.研究结论能有效提升学习资源与学习需求之间的匹配程度,适用于不同学习场景的E-learning系统,所提出的算法同样适用于其他需要求解max-product型模糊关系方程组的问题.