智慧课堂中基于认知诊断的学习任务自适应模型研究与应用
这是一篇关于认知诊断,学习任务,自适应学习,智慧课堂的论文, 主要内容为随着“双减”政策的出现,堂内学习提质增效与精准施教的需求日益高涨。认知诊断等新一代测量技术与教育领域的持续深度融合,为满足学习者在课堂教学中的个性化需求提供了新的思路。智慧课堂是集智能技术工具和促进智慧生成的高效教学课堂,因其富媒体工具、智能化的特点能够接触到海量资源,同时一定程度上促进了师生互动,为提升教学效率提供了良好的环境。然而学习者之间的差异性与课堂内统一步调的教学产生了矛盾,使得堂内学习效果面临着个性与集体相统一的自适应挑战。认知诊断技术支持下的自适应学习能够实时感知学习者认知结构的变化,并让学习任务做出适应性的调整,从而满足学习者的个性化需求。而通过对学习者需求的归类将学习者分层,维持课堂稳定的同时节省教师精力。因此在智慧课堂环境支持下,基于认知诊断的自适应学习成为了检测认知结构变化、优化学习者个性化学习和教师集体化教学相结合、提升堂内学习成效的有效手段和途径。本研究考虑以学习者认知结构为主的相关因素对学习任务自适应的影响,提出了认知诊断支持下学习任务自适应模型及其应用策略,搭建了学习任务自适应系统并加以应用实践。主要研究工作包括以下几个方面:(1)认知诊断支持下学习任务自适应模型构建及实现机制。在前人研究的指导下从学习者与学习任务两个角度对学习任务自适应因素进行归纳总结,基于此提出了认知诊断支持下学习任务自适应模型,并阐述其工作原理及实现机制。(2)认知结构驱动下学习任务自适应的应用策略设计。就上述模型在智慧课堂信息技术课程中的应用设计了三条策略,分别是网络资源支撑下基于任务情境设计的分层课堂组织策略、学习目标驱动下基于教师引导的学习任务自动调整策略、认知诊断支持下面向不同对象的多元评价反馈策略。(3)智慧课堂中基于认知诊断的学习任务自适应系统实现及应用效果分析。首先采用Vue+SSM框架实现了基于认知诊断的学习任务自适应系统,然后在初中八年级信息技术课程中开展教学实验,最后对学习过程性数据与问卷调查结果进行分析探究其应用效果。结果显示:该系统易于使用,在学习成绩与认知属性掌握概率提升方面有良好的辅助效果。
自适应学习在中职生升学辅助学习系统中的应用研究
这是一篇关于升学辅导,自适应学习,系统应用,中职教育的论文, 主要内容为升学是中职学生毕业后的重要选择渠道之一,也是国家加强职业教育、培养高质量技能型人才的重要措施。如何抓好中职生升学备考提高升学质量成为职业教育关注的重要内容。本文拟将自适应技术融入升学辅助学习系统中并与相关理论结合,设计一种不同的教学模式,应用于中职学生的升学备考教学过程中,充分肯定学生的主体地位,提高升学质量。本文主要工作如下:(1)在充分调研基础上,以自适应理论和技术为基础,基于协同过滤算法原理利用Django、Vue、SQLite组建系统框架和Python语言设计了升学辅助自适应学习系统,通过前后端数据交互和页面可视化实现对学生的自适应学习和测试,从而实现自适应学习辅助功能,并协助教师根据学生水平对升学辅导课适应性调整备课。(2)以升学必考科目之一《Photoshop图像处理》为例,因其是较为典型的集理论和技能为一体的中职课程,将其作为最能突出研究效果的内容案例,进行升学辅助学习系统的教学应用研究。基于升学辅助自适应学习系统,给出了教学设计思路和方法,设计了教学模式环节和流程,同时给出了升学辅助课程教学资源设计思路和方法。(3)以《Photoshop图像处理》中的《图层的应用》一节为教学内容制作了基于自适应学习系统的教学设计案例,并将案例应用于教学实践。通过两所学校升学班的教学实践结论表明,基于自适应理论的升学辅助自适应学习系统,对中职学生升学辅导课起到积极作用,明显提高了学生的学习效果。
基于知识图谱的自适应学习系统设计与实现
这是一篇关于自适应学习,知识图谱,数据挖掘,SVR回归模型,项目反应理论的论文, 主要内容为随着“互联网+”和大数据战略的正式启动,互联网创新技术与各领域的深度融合已成为人们关注的焦点,同时也推动着我国教育事业的变革和创新。2015年是我国教育大数据元年,大量在线教育产品应运而生,为人们带来了极大便利。然而面对平台上海量的学习资源,学习者经常会出现网络迷航、认知过载以及知识碎片化等问题。在这种背景下,自适应学习概念的提出,为在线教育未来发展带来了新的契机。目前,对于自适应学习的研究多集中在理论层面,对于系统技术实现上的关注还远远不够。国内在线教育产品多为数据统计和测试题库类型。虽然个别产品应用了相对复杂的逻辑推导,但离真正意义上的自适应学习还相差甚远。本文从学习者角度出发、充分考虑领域知识的结构特征,重点实现自适应学习系统中一系列大数据关键技术,以期为自适应学习的研究和应用提供参考。本文的主要工作如下:(1)基于自适应学习系统的功能需求分析,对系统的整体框架、工作流程和各单元模型进行设计。(2)基于知识图谱的关联特点完成领域模型的知识表达,给出知识图谱构建方法和应用实例。在此基础上利用FP-Growth算法对学习路径进行关联规则挖掘,实现领域模型的动态更新。(3)参照我国学生模型构建标准设计学生模型的构建方法、构建流程及存储结构,基于IRT测试模型实现学生认知水平的测试和测试题库的构建。(4)基于SVR预测回归模型实现自适应引擎中路径达成度的预测,并完成SVR预测模型的训练、参数调优和预测工作。实验结果表明,在领域模型中,知识图谱可以完成知识图谱的清晰表达,FPGrowth算法可以实现知识点间关联规则的挖掘功能,考虑系统的复杂度和精准度,折中选择最小支持度0.03;在学生模型中,IRT测试模型给出的参数估计值符合正常的学习规律,具备实用性;在自适应引擎模块中,确定了SVR预测模型四个参数的最优组合:不敏感系数为0.05、惩罚系数为8、核函数为rbf和核参数为0.08,此时SVR预测模型的预测效果最佳。本文的主要贡献和创新点如下:(1)从领域知识结构出发,利用知识图谱完成知识结构的有效表达,为领域模型的构建提出了新的研究工具。利用关联规则挖掘算法实现模型的动态更新,充分考虑学生因素对领域模型影响,提高了模型的实用性。(2)本文提出基于SVR的预测回归模型实现自适应引擎功能,将机器学习思想与教育领域相融合,是对自适应学习系统研究的一次探索和创新,为相关研究者和开发者提供了新的研究思路。(3)本文提出基于IRT的测试模型来实现学生对知识掌握程度的测评功能,对相同成绩下的学生能力进行区分,提高了学生模型的客观性和准确度。
基于知识图谱的自适应学习系统的研究与实现
这是一篇关于智慧教育,自适应学习,个性化学习特征,知识图谱,学习路径的论文, 主要内容为随着互联网与人工智能技术的越发成熟,促使教育行业信息化与现代化的快速发展。以现代化技术手段与教育融合的方式,正在逐渐成为推动我国教育建设的发展新航向。然而基于大数据的时代背景,如何在海量数据中利用现代化技术高效地挖掘有价值的信息,从而满足学习者的自适应学习需求,是值得关注与研究的重要课题。因此,本文的理论研究以可视化教育工具——知识图谱为主,并将理论内容转化为实践应用,设计了一款自适应学习系统。本系统基于学习者自身的学习特征,实现了学习者的自适应学习与个性化成长。本文主要的研究内容如下:(1)在智慧教育的背景下,以发展自适应学习为目标,生成具有学习者个性化学习特征的试题集。本文提出了一个基于聚类分析与数据挖掘的试题集自动分类模型,即TS-AC模型。该模型由试题匹配知识点标签和试题集自动分类两个阶段完成。首先通过文本分类技术对试题进行自动匹配相应的知识点标签,从而提升匹配效率。其次,基于学习者的答题记录数据进行数据挖掘,通过建立动态数据特征分类模型并引入聚类分析,实现基于学习程度的试题集的自动分类。分类后的试题集具有良好的自适应性和可挖掘性。(2)对具有学习者学习特征的试题集作进一步的分析与研究。通过在线教育平台采集学习者的基本信息和答题记录等数据,进行多维分析学习者的个性化特征并以标签化的形式呈现,引入聚类算法建立学习者画像。然后,利用关联规则挖掘技术对试题间的知识点进行研究,生成知识点间的关联图。根据拓扑排序算法将知识点间的关联图转化为线性有序序列,最终生成学习者的学习路径。通过简化路径得到的最优学习路径,结合学习者画像构建学习者的知识图谱,该方法能够为学习者的个性化与自适应学习提供有效参考依据。(3)本文设计了一款基于知识图谱的自适应学习的原型系统。本系统将实现本文理论的研究内容,以实践证实了本文的研究意义及研究成果。通过本系统了解学习者自身的个性化学习特征及学习表现,并根据系统生成的学习路径调整学习行为和方法。最终达到教育行业的精细化进步,实现真正的以学定教。
面向网络课程的自适应学习系统设计与实现
这是一篇关于自适应学习,自适应测评,知识图谱,认知诊断理论,序列规则挖掘,网络安全学科的论文, 主要内容为大数据的概念及其相关技术的不断完善,为各行各业的发展带来了全新的模式。教育作为传统的基础领域,学习者的学习信息、课程更新迭代都为大数据技术的应用提供了基础,大数据技术也为教育行业的发展带来有价值的新契机。同时,在线教育平台的出现使学习不再受时间、空间上的限制,如何使学习者在丰富繁杂的课程中找到真正可以完成学习目标的课程,成为教育领域以及教育平台关注的重点之一。作为教育大数据的典型应用,自适应学习系统旨在为学习者提供个性化的学习服务。系统可以根据学习者的不同学习特征,为其适应性地提供学习路径,帮助学习者更快更好地完成自己的技能目标。但目前我国对自适应学习系统的研究仍处于理论研究阶段,实现平台化搭建的系统数量有限。多数的在线教育平台只是将原来书本上的学习内容简单地改变形式后便“搬上”了互联网,使学习者容易迷失。同时,作为国家重要战略之一的网络安全领域,其人才缺失的现状亟待解决。所以,本文以网络安全学科为例,设计并实现了面向网络课程的自适应学习系统,以期为专项领域的自适应学习系统的后续研究提供新思路。具体的内容如下:1.在自适应学习系统通用模型的基础上,完善了领域型专项学科系统总体架构中各个模块的功能,并设计了系统的总体工作流程;2.在学习者模块中引入计算机化测评,并设计了基于认知诊断理论的自适应测评体系结构,实现针对不同学习者的个性化选题模式,并通过更细致专项化的测评结果丰富学习者的模型,为自适应课程路径推荐打下基础。并通过大量数据的实验结果,证明了架构的正确性,在认知诊断模块中采用的混合模型也相较于传统模型拥有更好的性能指标,为学习者模型的构建提供了新思路;3.在知识模型中,完成了基于知识图谱技术的领域型学科知识结构的构建,并通过对实际学习路径的提取,引入序列挖掘算法来实现知识结构的动态更新,其中采用的PrefixSpan算法在运算速度、存储空间占用率等方面皆表现优异。知识图谱以及数据挖掘技术的应用为知识模型的构建提供了全新的手段;4.在自适应推荐引擎模块中,采用了支持向量回归模型实现个性化课程路径的推荐。在提取知识结构与学习者认知水平等信息的状态下,通过技能完成指标的预测,为学习者提供适应性的学习路径。并通过用户数据的训练与测试,确定了支持向量回归算法在预测中拥有良好的效果,并将算法中的参数进行了最优化的组合。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码驿站 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46407.html
