基于知识图谱的个性化学习资源推荐研究
这是一篇关于知识图谱,学习路径,知识点,中心度,试题推荐的论文, 主要内容为随着网络技术的快速发展,网络学习在教育领域得到加速发展,通过网络学习已是普遍现象,因此,对学习者需要掌握知识的深度和广度提出了更高的要求。人工智能技术的发展虽提高了学习者对资源的获取程度,但在海量的学习资源背景下,如何使学习者在有限的时间里明确学习方向,向学习者推荐合适的学习资源以帮助其提高学习效率,更全面地掌握专业知识是目前亟待解决的问题。克服网络学习中的“学习迷航”和“认知过载”的关键在于怎样让学习者在海量增长的学习资源中找到合适的学习路径,以便给学习者提供准确和个性化的试题推荐,帮助学习者有的放矢。针对上述问题,本文对学习资源中的学习路径推荐与个性化试题推荐进行了研究。以下是本文的主要工作:(1)阐述了知识图谱的有关理论,研究了知识点间的关联关系与性质,并且研究了知识点知识图谱的构建方法。根据课程中的知识点构建知识图谱,研究了通过专家知识以及知识点间的依赖关系如何构建知识点知识图谱。(2)根据知识点间的依赖关系定义知识点的个体贡献值,然后提出了基于知识点贡献值的知识点中心度计算方法和基于知识点度值与贡献值的知识点中心度的计算方法。通过仿真实验与现有的知识点中心度计算方法进行比较来验证本文提出的算法的有效性。最后对知识点知识图谱不同阶层的知识点中心度进行排序,选择中心度的降序排序为学习者推荐学习路径。(3)针对海量试题导致知识过载使学习者盲目学习,效率不高等问题,提出了基于知识点知识图谱的个性化试题推荐算法。首先根据试题与知识点的关系建立试题知识点矩阵,通过学习者的试题作答记录,计算知识点失分率。然后利用知识点间贡献值和知识点失分率计算新的知识点失分率,与设定的阈值进行比较,选出学习者掌握薄弱的知识点。最后为学习者推荐试题。实验表明,本文提出的试题推荐算法能够提高准确率与效果。
基于知识点的个性化练习生成模型研究和实现
这是一篇关于练习生成,个性化练习,错题库,知识点的论文, 主要内容为练习是中小学学习的重要环节之一，个性化练习是个性化学习的重要组成部分。基于网络的个性化练习系统借助试题库，根据学生对知识的掌握情况，及时、动态地生成个性化练习，帮助学生有针对性地练习已学知识，达到全面、长久地掌握知识的目的。 本文以加涅的学习条件理论、艾宾浩斯的遗忘曲线理论和过度学习理论为理论基础，结合中小学的实际教学情况，研究和实现基于知识点的个性化练习生成系统。首先，研究中小学课程知识体系和中小学生学习特点，设计了基于知识点的练习组织与管理方式和具有错题动态管理的错题库系统。然后，依据学习理论和认知理论，把练习分成三类：新知识点练习、知识点错题练习和知识点巩固练习，构建基于知识点的个性化练习生成模型。最后，采用Struts+Hibernate的JSP框架编程技术，开发了中小学个性化在线练习原型系统，对基于知识点的个性化练习生成模型的有效性和适用性进行了验证。 本文把教育学的相关理论用于构建个性化练习系统，帮助学生在恰当的时间，做恰当的练习，达到全面掌握和巩固知识的目的，是相关教育理论解决教育实际问题的一个很好例证。
基于知识点的个性化练习生成模型研究和实现
这是一篇关于练习生成,个性化练习,错题库,知识点的论文, 主要内容为练习是中小学学习的重要环节之一，个性化练习是个性化学习的重要组成部分。基于网络的个性化练习系统借助试题库，根据学生对知识的掌握情况，及时、动态地生成个性化练习，帮助学生有针对性地练习已学知识，达到全面、长久地掌握知识的目的。 本文以加涅的学习条件理论、艾宾浩斯的遗忘曲线理论和过度学习理论为理论基础，结合中小学的实际教学情况，研究和实现基于知识点的个性化练习生成系统。首先，研究中小学课程知识体系和中小学生学习特点，设计了基于知识点的练习组织与管理方式和具有错题动态管理的错题库系统。然后，依据学习理论和认知理论，把练习分成三类：新知识点练习、知识点错题练习和知识点巩固练习，构建基于知识点的个性化练习生成模型。最后，采用Struts+Hibernate的JSP框架编程技术，开发了中小学个性化在线练习原型系统，对基于知识点的个性化练习生成模型的有效性和适用性进行了验证。 本文把教育学的相关理论用于构建个性化练习系统，帮助学生在恰当的时间，做恰当的练习，达到全面掌握和巩固知识的目的，是相关教育理论解决教育实际问题的一个很好例证。
基于知识图谱的个性化学习资源推荐研究
这是一篇关于知识图谱,学习路径,知识点,中心度,试题推荐的论文, 主要内容为随着网络技术的快速发展,网络学习在教育领域得到加速发展,通过网络学习已是普遍现象,因此,对学习者需要掌握知识的深度和广度提出了更高的要求。人工智能技术的发展虽提高了学习者对资源的获取程度,但在海量的学习资源背景下,如何使学习者在有限的时间里明确学习方向,向学习者推荐合适的学习资源以帮助其提高学习效率,更全面地掌握专业知识是目前亟待解决的问题。克服网络学习中的“学习迷航”和“认知过载”的关键在于怎样让学习者在海量增长的学习资源中找到合适的学习路径,以便给学习者提供准确和个性化的试题推荐,帮助学习者有的放矢。针对上述问题,本文对学习资源中的学习路径推荐与个性化试题推荐进行了研究。以下是本文的主要工作:(1)阐述了知识图谱的有关理论,研究了知识点间的关联关系与性质,并且研究了知识点知识图谱的构建方法。根据课程中的知识点构建知识图谱,研究了通过专家知识以及知识点间的依赖关系如何构建知识点知识图谱。(2)根据知识点间的依赖关系定义知识点的个体贡献值,然后提出了基于知识点贡献值的知识点中心度计算方法和基于知识点度值与贡献值的知识点中心度的计算方法。通过仿真实验与现有的知识点中心度计算方法进行比较来验证本文提出的算法的有效性。最后对知识点知识图谱不同阶层的知识点中心度进行排序,选择中心度的降序排序为学习者推荐学习路径。(3)针对海量试题导致知识过载使学习者盲目学习,效率不高等问题,提出了基于知识点知识图谱的个性化试题推荐算法。首先根据试题与知识点的关系建立试题知识点矩阵,通过学习者的试题作答记录,计算知识点失分率。然后利用知识点间贡献值和知识点失分率计算新的知识点失分率,与设定的阈值进行比较,选出学习者掌握薄弱的知识点。最后为学习者推荐试题。实验表明,本文提出的试题推荐算法能够提高准确率与效果。
基于知识点的初中化学诊断性练习推荐系统研究
这是一篇关于知识点,学习者特征,标签,推荐系统,B/S的论文, 主要内容为技术服务于教育是教育技术的宗旨。初中阶段是学生学习的重要阶段,也是学生知识体系建立和完善的重要时期。然而,互联网给学习者带来共享知识和信息的同时,也给即将面临中考这一重要转折点的学习者带来了很多干扰。因此,初中学生、家长、老师和学校面临的问题是如何利用互联网更高效的学习。基于此,本人产生了利用互联网等信息技术和现代教育理念来服务于学生个性化高效学习的研究想法。本研究以教育技术的重要理论如"提取式练习"、有意义学习、建构主义学习理论、布鲁姆的目标分类模型、学习者特征分析、多元智能理论、知识地图理论等为理论基础,结合艾宾浩斯的记忆学说,利用计算机开发技术、在线练习组卷算法、基于标签的推荐技术等技术手段,设计、建构和实现了基于知识点的初中化学诊断性练习推荐系统原型并进行了相关研究工作。围绕基于知识点的初中化学诊断性练习推荐系统研究,本文主要完成以下工作:1.结合提取式练习、有意义学习的相关研究成果和布鲁姆的六层认知学说,针对化学领域知识,建构初中化学学科知识点模型和知识地图。使用者可以在此基础上,形成层级式知识体系,构建初中化学知识题库。2.在学习者特征分析的理论基础上,结合多元智能理论和知识的广度深度学习算法,建立了学习者特征模型。以知识点作为衔接,利用组卷算法和基于标签的推荐技术,智能的推荐与错题知识点和难度层级相对应的题目,帮助学习者毫无痕迹的巩固所学知识,实现练习式诊断和强化学习的目的。3.设计并实现了基于知识点的初中化学诊断性练习推荐系统的系统原型,包括系统数据库框架的设计,管理员、教师和学生三个子系统的主要功能模块设计以及系统平台的搭建。另外,考虑到当前初中化学不同知识点的题目更新速度很快,为了保证平台题目的新颖性和实时性,管理员和教师可以随时更新数据库中题库试题和知识点,从而使学生掌握最新学科知识。4.系统会记录学生的练习情况,教师和学生可以查看错误题目,进行实时诊断。利用学习者的长期测评记录,教师可以更好的把握学习者对不同知识点的掌握情况,从而准确的梳理学科重难点知识,及时调整教学方法。学习者本身可以根据系统评测,在加强和巩固所学知识点的同时,也能对自我学习效能有更加深刻的认识。
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