基于知识图谱的自适应学习路径推荐方法研究与应用

这是一篇关于自适应学习路径推荐,知识图谱,学习者模型,节点中心度,联合树推理的论文, 主要内容为现阶段我国“教育+平台”的信息化服务模式正处于快速发展时期。在此过程中,学习者的网络资源日益丰富,教学环境逐渐完善,但同时海量的在线资源给学习者带来了“知识迷途”和“信息过载”等问题。有鉴于此,本文研究了一种在利用知识图谱对初中数学知识进行结构化表达的基础上,结合学习者个体特征给予其自适应调节的学习路径推荐方法,有利于激发学习者的学习兴趣,提高学习效率。具体的研究内容如下:首先,依据学习者个性化特征描述,本文从学习者需求和学习路径推荐方法的角度分析,通过基本信息、认知水平、学习风格和学习能力四个特征建立学习者模型。同时使用DINA模型、显性和隐性相结合的Felder-Silverman量表和本文建立的综合学习能力量化模型获取学习者的各特征值。其次,本文通过对初中数学知识结构的分析和领域专家的建议设计了三层知识图谱结构,为了确保图谱的准确性和可靠性,采用半自动化和人工相结合的方式构建了 517个节点的初中数学知识图谱。同时,为了更好地对知识的重要度和知识之间的依赖强弱度进行描述,本文对知识图谱的第三层级进行体系扩展,在其基础上添加了改进的节点中心度和节点概率分布,使扩展的知识图谱更加细粒度的表征知识之间的关系。最后,本文将学习者模型与已扩展的知识图谱相结合,采用改进的联合树推理和节点中心度两种方式对学习者推荐学习路径。实验结果表明,本文推荐的学习路径可解释性强,满足学习者的个性化需求。在此基础上围绕自适应学习路径推荐模型设计并实现自适应学习系统,按照前测、学习、练习、后测、辅助五位为一体的设计理念将系统分为七个模块,通过这七个模块验证了本文推荐模型的合理性和有效性。

在线教育中的学习资源推荐技术研究

这是一篇关于在线教育,推荐算法,学习者模型,个性化探索,知识追踪的论文, 主要内容为随着数字化信息技术与智慧教育的深度融合,远程网络教学已成为现代教育不可或缺的一部分。在线教育平台的涌现,为满足人们对教育资源日渐增长的需求、方便人们获取教育资源的方式提供了新思路和新途径。但是,在大数据环境下,随着教育资源规模的不断扩大,学习者需要花费更多的时间和精力去寻找合适的学习资源,从而造成了资源利用率和学习效率低下的问题。为此,基于在线教育的学习资源推荐技术应运而生。然而,现有的学习资源推荐方法往往存在着一定的局限性。第一,学习者是在线教育的主体,由于未能充分地对学习者特征进行挖掘分析,推荐算法不能准确识别学习者的真实需求;第二,传统的推荐方案常常会使学习者陷入“信息茧房”,一直学习相似的或毫无挑战性的内容,不利于学习者的智力开发;第三,推荐的学习资源往往以无序的集合形式呈现,未对具体的学习路径进行动态规划。基于上述局限性,论文研究了在线教育中的学习资源推荐技术,通过构建学习者模型提取学习者的个性化特征,作为教育视频资源推荐算法的设计依据,并进一步为学习者推荐一条有序的、有逻辑的学习路径,最大程度提高学习者的知识水平。主要的研究内容如下:第一,本文构建了在线教育场景下的学习者模型。首先,对搭建的学习者模型进行层次分析,详细描述了数据层、分析层、表示层、应用层的组成与功能;随后,介绍了数据集的具体字段信息与处理过程,对各类学习行为进行筛选分析;最后,对学习者进行特征提取,基于教育心理学理论计算学习者的能力特征,并利用机器学习算法根据学习者的能力与参与度进行身份标签分类,归纳总结每类学习者群体的学习模式与规律。第二,本文提出了基于个性化探索策略的教育视频资源推荐算法。首先,基于学习者的行为记录对教育视频资源进行特征提取,增强其灵活性;其次,从并行矩阵计算和个性化探索策略两个方面改进基于上下文的Lin UCB推荐算法,实现算法效率的提高及探索与利用比例的自适应调整,从而将教育视频的难度控制在学习者的能力范围内,同时挖掘学习者的潜能,并降低探索过程带来的风险。实验结果表明,该方法在精度、个性化程度、适应性等方面的性能都有所提高。第三,本文设计了基于注意力知识追踪的学习路径推荐算法。首先,构建了一种基于注意力机制的知识追踪模型,使用改进的双参数logistic模型嵌入表示方法增强模型的可解释性,同时考虑学习者的遗忘行为以更精准地跟踪学习者的知识水平;其次,提出了一种基于知识图谱的搜索空间优化算法,缩小算法的执行范围,并确保学习路径的逻辑性,防止偏离学习目标;而后,基于多种约束规则设计学习路径推荐算法,依次按照概念转变模型中的可解释性、合理性、有效性规则逐步推荐学习内容,随时间推移形成动态的学习路径。实验结果表明,注意力知识追踪算法相对于传统的知识追踪算法在准确率上有了显著提升,所设计的学习路径推荐算法也能将学习路径的整体效果最优化。

网络学习资源个性化推荐方法研究

这是一篇关于网络学习资源,学习者模型,协同过滤,个性化推荐的论文, 主要内容为目前,海量的网络学习资源在学习平台中呈零散化的分布状态,学习者无法快速找到自己需要和感兴趣的资源,造成了“信息迷航与过载”的问题。为此大批学者开始研究将个性化学习与信息推荐技术相结合,但目前在教育领域,传统的在线学习平台中大多直接应用成熟的信息推荐技术,缺乏学习者自身的个性化特征分析,服务个性化程度较低。如何在学习平台中节省学习者检索资源的时间,从而提高学习效率和资源的使用率成为目前研究的热点问题。针对以上问题,本文从多个角度挖掘学习者个性化信息,对网络学习资源的个性化推荐方法展开研究。主要研究内容如下:1.网络学习资源与个性化推荐技术的选择密不可分。为了有效管理网络学习资源、组织核心知识与试题之间的对应关系,并且合理获取学习者有效的测评数据,本文依据布鲁姆教育目标分类理论,完成网络学习资源模型的构建。模型主要包括绘制知识结构图,组织学习资源库,编制课程章节测验。在此基础上,为了快速获悉不同类型学习资源的内容以及表征学习者偏好信息,本文提出基于标签对网络学习资源特征进行表示。2.学习者模型是实现学习资源个性化推荐系统的基础。本文针对教育领域中不同的学习者的学习目标和兴趣不同的问题,本文依据CELTS-11学习者模型规范、教育目标分类理论以及学习风格理论,通过分析所罗门学习风格量表获取的学习风格数据、学习者在章节测试获取的测评数据以及学习者在学习过程中留下的反馈数据,结合学习资源的标签特征,对学习风格、认知水平、兴趣偏好三种个性特征进行深入研究,完成学习者模型的构建。3.针对信息推荐技术在个性化学习的应用中个性化程度不高的问题,本文提出一种基于学习者模型的网络学习资源个性化推荐方法。该方法从不同维度去描述学习者静态和动态的个性特征,结合协同过滤推荐方法,向学习者推荐符合其个性化需求的学习资源。经过验证,本文的推荐方法在准确率、召回率和F1值上均优于经典协同过滤推荐技术。并且学习资源的使用率得到有效提高,缓解网络学习平台中学习者的“信息迷航”问题。4.最后,为满足教育领域具体需求,设计并实现网络学习资源个性化推荐系统。首先对系统的总体架构和功能模块进行设计,然后通过整合校内外丰富的网络教学资源,以学习资源个性化推荐功能为核心,实现学习者信息获取、课程资源学习、学习资源管理、以及个人资源管理等功能,为学生能够提供有效学习辅助。

初中数学个性化学习资源推荐系统设计与实践研究

这是一篇关于个性化推荐系统,学习者模型,协同过滤,Slope One算法的论文, 主要内容为随着网络学习时代的来临,网络学习资源呈现爆炸式增长,学者利用网络平台能够获取丰富的学习资源,这些平台也为用户的资源查找和学习提供了更多的选择。然而,大量的网络信息和资源,使得用户在进行网络学习时面临“数据过载”的情况,用户无法在短时间内从众多的学习资源中精确定位自身所需要的学习资源。个性化推荐能够有效解决该问题,并为用户提供符合自身需求的学习资源。目前,如何选择合适的推荐技术,使系统推荐的学习资源满足学习者的需求,促进学习者的个性化成为了研究热点。从目前的研究来看,虽然国内外有关学习资源的个性化推荐中理论和实践方面都有所涉及,但对基础教育而言,很少有聚焦到某一具体学科,并根据该学科的具体规律和学习者的学习特征来开展有针对性的个性化学习资源的研究。基于此,本研究提出了针对初中数学学习资源的个性化推荐,通过对学生基本信息和行为数据等的收集,对学生和学习资源进行了模型建构,并为学生推荐合适的个性化课后学习资源,让学生更有效率的学习。本文分析了新课标指导下对初中数学教育的要求,并结合当前初中学习者和数学学习资源的特点,构建了初中数学学习资源库模型和学习者模型。在对当下个性化推荐所采用的个性化推荐算法进行论述和比较之后,研究引入了slope one算法到基于用户的协同过滤算法中,用以解决系统中评分数据稀疏引起的冷启动问题,提出了混合式推荐算法。在对所提出的算法和个性化模型进行分析后,详细设计了符合初中数学学习的各个模块和功能,构建了初中数学学习资源个性化推荐系统,以实验的方式对整个系统进行了相应的测试。最后以问卷调查的形式,对个性化资源推荐系统的使用效果进行了统计和分析,以期为后续的系统改进提供一定的参考。

在线教育中的学习资源推荐技术研究

这是一篇关于在线教育,推荐算法,学习者模型,个性化探索,知识追踪的论文, 主要内容为随着数字化信息技术与智慧教育的深度融合,远程网络教学已成为现代教育不可或缺的一部分。在线教育平台的涌现,为满足人们对教育资源日渐增长的需求、方便人们获取教育资源的方式提供了新思路和新途径。但是,在大数据环境下,随着教育资源规模的不断扩大,学习者需要花费更多的时间和精力去寻找合适的学习资源,从而造成了资源利用率和学习效率低下的问题。为此,基于在线教育的学习资源推荐技术应运而生。然而,现有的学习资源推荐方法往往存在着一定的局限性。第一,学习者是在线教育的主体,由于未能充分地对学习者特征进行挖掘分析,推荐算法不能准确识别学习者的真实需求;第二,传统的推荐方案常常会使学习者陷入“信息茧房”,一直学习相似的或毫无挑战性的内容,不利于学习者的智力开发;第三,推荐的学习资源往往以无序的集合形式呈现,未对具体的学习路径进行动态规划。基于上述局限性,论文研究了在线教育中的学习资源推荐技术,通过构建学习者模型提取学习者的个性化特征,作为教育视频资源推荐算法的设计依据,并进一步为学习者推荐一条有序的、有逻辑的学习路径,最大程度提高学习者的知识水平。主要的研究内容如下:第一,本文构建了在线教育场景下的学习者模型。首先,对搭建的学习者模型进行层次分析,详细描述了数据层、分析层、表示层、应用层的组成与功能;随后,介绍了数据集的具体字段信息与处理过程,对各类学习行为进行筛选分析;最后,对学习者进行特征提取,基于教育心理学理论计算学习者的能力特征,并利用机器学习算法根据学习者的能力与参与度进行身份标签分类,归纳总结每类学习者群体的学习模式与规律。第二,本文提出了基于个性化探索策略的教育视频资源推荐算法。首先,基于学习者的行为记录对教育视频资源进行特征提取,增强其灵活性;其次,从并行矩阵计算和个性化探索策略两个方面改进基于上下文的Lin UCB推荐算法,实现算法效率的提高及探索与利用比例的自适应调整,从而将教育视频的难度控制在学习者的能力范围内,同时挖掘学习者的潜能,并降低探索过程带来的风险。实验结果表明,该方法在精度、个性化程度、适应性等方面的性能都有所提高。第三,本文设计了基于注意力知识追踪的学习路径推荐算法。首先,构建了一种基于注意力机制的知识追踪模型,使用改进的双参数logistic模型嵌入表示方法增强模型的可解释性,同时考虑学习者的遗忘行为以更精准地跟踪学习者的知识水平;其次,提出了一种基于知识图谱的搜索空间优化算法,缩小算法的执行范围,并确保学习路径的逻辑性,防止偏离学习目标;而后,基于多种约束规则设计学习路径推荐算法,依次按照概念转变模型中的可解释性、合理性、有效性规则逐步推荐学习内容,随时间推移形成动态的学习路径。实验结果表明,注意力知识追踪算法相对于传统的知识追踪算法在准确率上有了显著提升,所设计的学习路径推荐算法也能将学习路径的整体效果最优化。

基于J2EE的学习管理系统标准化实现

这是一篇关于学习管理系统,网络教育,远程教育规范,学习者模型,J2EE的论文, 主要内容为远程教育课件包含了视、音频等大信息量的媒体素材,增加了整个课件的信息量,满足了学习者全方位的教育需求。学习者可以通过从声、光、色等多方面来学习知识,完全如身临真实课堂。但是由于现阶段网络教育标准没有推广普及,造成标准各异的低水平学习管理系统重复建设,不同的系统之间互操性极低,严重制约了网络教育的迅速发展。本文针对这一问题在研究了相关的网络教育技术标准和相关技术的基础上提出了一种全新的学习管理系统方案。 首先本文分析了现有学习管理系统之间不能够进行互操作的根本原因,提出了解决问题的关键点,并对我国现代网络教育技术标准体系中的相关标准的信息模型进行研究,用标准将其规范化,从而实现不同系统间的互操作,实现学习管理系统建设的标准化。并在研究了国内外学习管理系统建设的成果和经验的基础上,提出了一种全新的远程教育平台的软件解决方案,详细研究了整体架构、核心构架和软件实现关键问题,并在J2EE平台上予以实现。 学习管理系统及其标准化是网络教育的重要研究方向,它能够有力促进网络教育的迅速发展的普及,避免低水平系统的重复开发,使网络教育真正成为任何人构建在任何时间、任何地点、从任何一个起点,学习任何知识的终身学习体系。因此,本项目的研究具有一定的学术价值和较大的现实意义。

在线教育中的学习资源推荐技术研究

这是一篇关于在线教育,推荐算法,学习者模型,个性化探索,知识追踪的论文, 主要内容为随着数字化信息技术与智慧教育的深度融合,远程网络教学已成为现代教育不可或缺的一部分。在线教育平台的涌现,为满足人们对教育资源日渐增长的需求、方便人们获取教育资源的方式提供了新思路和新途径。但是,在大数据环境下,随着教育资源规模的不断扩大,学习者需要花费更多的时间和精力去寻找合适的学习资源,从而造成了资源利用率和学习效率低下的问题。为此,基于在线教育的学习资源推荐技术应运而生。然而,现有的学习资源推荐方法往往存在着一定的局限性。第一,学习者是在线教育的主体,由于未能充分地对学习者特征进行挖掘分析,推荐算法不能准确识别学习者的真实需求;第二,传统的推荐方案常常会使学习者陷入“信息茧房”,一直学习相似的或毫无挑战性的内容,不利于学习者的智力开发;第三,推荐的学习资源往往以无序的集合形式呈现,未对具体的学习路径进行动态规划。基于上述局限性,论文研究了在线教育中的学习资源推荐技术,通过构建学习者模型提取学习者的个性化特征,作为教育视频资源推荐算法的设计依据,并进一步为学习者推荐一条有序的、有逻辑的学习路径,最大程度提高学习者的知识水平。主要的研究内容如下:第一,本文构建了在线教育场景下的学习者模型。首先,对搭建的学习者模型进行层次分析,详细描述了数据层、分析层、表示层、应用层的组成与功能;随后,介绍了数据集的具体字段信息与处理过程,对各类学习行为进行筛选分析;最后,对学习者进行特征提取,基于教育心理学理论计算学习者的能力特征,并利用机器学习算法根据学习者的能力与参与度进行身份标签分类,归纳总结每类学习者群体的学习模式与规律。第二,本文提出了基于个性化探索策略的教育视频资源推荐算法。首先,基于学习者的行为记录对教育视频资源进行特征提取,增强其灵活性;其次,从并行矩阵计算和个性化探索策略两个方面改进基于上下文的Lin UCB推荐算法,实现算法效率的提高及探索与利用比例的自适应调整,从而将教育视频的难度控制在学习者的能力范围内,同时挖掘学习者的潜能,并降低探索过程带来的风险。实验结果表明,该方法在精度、个性化程度、适应性等方面的性能都有所提高。第三,本文设计了基于注意力知识追踪的学习路径推荐算法。首先,构建了一种基于注意力机制的知识追踪模型,使用改进的双参数logistic模型嵌入表示方法增强模型的可解释性,同时考虑学习者的遗忘行为以更精准地跟踪学习者的知识水平;其次,提出了一种基于知识图谱的搜索空间优化算法,缩小算法的执行范围,并确保学习路径的逻辑性,防止偏离学习目标;而后,基于多种约束规则设计学习路径推荐算法,依次按照概念转变模型中的可解释性、合理性、有效性规则逐步推荐学习内容,随时间推移形成动态的学习路径。实验结果表明,注意力知识追踪算法相对于传统的知识追踪算法在准确率上有了显著提升,所设计的学习路径推荐算法也能将学习路径的整体效果最优化。

学习设备中的个性化学习路径推荐研究

这是一篇关于特征体系,学习者模型,个性化推荐,重排序,知识图谱的论文, 主要内容为目前多数学习平台中,仍存在学习者模型特征指标不清晰,无法表征学习者多样性,以及个性化推荐结果不精准的问题。为解决上述问题,本文构建了学习者的静态特征体系、动态特征体系、静态学习者模型、动态学习者模型和个性化学习路径推荐模型。在特征体系中,静态特征体系主要分为4类,动态特征体系在包含静态特征的基础上,另增3类,最终以数学形式对特征进行表示。然后,通过K-Means聚类方法对静态特征数据进行归类,构建静态学习者模型;结合静态特征数据和动态特征数据,使用BP神经网络构建动态学习者模型。同时,本文采用知识图谱及重排序的思想,构建个性化推荐模型。先构建课程知识点图谱,再使用认知模型分析学习者测试结果,依据测试结果遍历课程知识点图谱,构建盲区知识点图谱。然后,使用学习排序方法实现盲区知识点的初排序,再将初排序列特征向量输入Transformer算法中,结合学习者个性化特征生成优化后的序列。最终使用拓扑排序方法遍历重排序列与盲区知识点图谱,生成推荐的知识点学习序列。本文采用离线分析方法对构建的模型进行验证。采用轮廓系数法对静态学习者模型效果进行了验证,结果表明K-Means算法比Mini Batch K-Means算法构建的模型效果更好;使用拟合曲线、ROC曲线以及AUC值对动态学习者模型构建效果进行了验证,拟合度达0.88431,AUC值达到0.901;在个性化推荐模型的验证中采用precision、recall、平均准确度、平均准确均值方法,对三种推荐算法的推荐效果进行比较,实验表明本文中的推荐方法在评价指标上都高于两种对比算法。

基于贝叶斯方法的学习路径推荐系统的设计与开发

这是一篇关于学习路径,自适应学习,贝叶斯,学习者模型,学习风格,知识模型的论文, 主要内容为科学技术迅速发展促使教育的创新和发展,同时对教育教学条件的进一步发展和完善提出了新的要求。具备合理配置、综合开发和有效利用学习资源的特点的自适应学习系统已经成为教育技术领域的研究热点。学习路径推荐是自适应学习系统的重要功能模块,对于帮助学习者满足其“因材施教”和“个性化学习”的个性化需求具有关键作用。本文对国内外关于学习路径推荐的相关文献进行梳理,从学习路径推荐策略,算法与技术实现和学习路径的开发与应用效果等三个方面整理和分析了相关研究内容。鉴于贝叶斯方法具有分析数据信息、进行概率推理和探讨认知加工过程的功能,本次研究选择贝叶斯方法推荐学习路径。本研究利用自然语言处理工具对教学内容进行分词处理,获得教学内容中知识点之间的关系并描述知识点之间影响作用的权值;利用贝叶斯网络和邻接矩阵进行学习路径图的表示;利用朴素贝叶斯分类器来判断学习者在学习过程中知识点的掌握程度,并根据未掌握知识点的关联学习路径和权值来推荐适合学习者的学习路径。本文以《富集在海水中的元素—氯》为例进行学习路径推荐系统的设计与开发,并且阐述了该学习路径推荐系统的推荐流程和功能界面。同时,根据高考化学命题对知识内容认知程度的要求,结合项目反应理论,设置符合高中化学课程标准和考试大纲的题库,以提高学习途径推荐的准确度。在学习路径推荐系统开发完成并予以使用后,本文对该系统的应用效果进行分析,并采取了“准实验研究法”和“评价体系法”两种方式来进行评价。其中,“准实验研究法”是通过对照实验,验证该学习路径推荐系统是否对学习成绩的提高有所帮助;“评价体系法”是使用调查问卷来调查学习者对本学习路径推荐系统的满意度和接受度,从而以获得关于学习路径推荐系统的实证性效果的评价。本次研究的结果表明,所开发的学习路径推荐系统具有一定的现实意义和创新意义,但是仍有不少需要改进的地方,希望能在未来的研究中继续完善改进,以期对学习路径推荐的进一步的研究和实践有所裨益。

初中数学个性化学习资源推荐系统设计与实践研究

这是一篇关于个性化推荐系统,学习者模型,协同过滤,Slope One算法的论文, 主要内容为随着网络学习时代的来临,网络学习资源呈现爆炸式增长,学者利用网络平台能够获取丰富的学习资源,这些平台也为用户的资源查找和学习提供了更多的选择。然而,大量的网络信息和资源,使得用户在进行网络学习时面临“数据过载”的情况,用户无法在短时间内从众多的学习资源中精确定位自身所需要的学习资源。个性化推荐能够有效解决该问题,并为用户提供符合自身需求的学习资源。目前,如何选择合适的推荐技术,使系统推荐的学习资源满足学习者的需求,促进学习者的个性化成为了研究热点。从目前的研究来看,虽然国内外有关学习资源的个性化推荐中理论和实践方面都有所涉及,但对基础教育而言,很少有聚焦到某一具体学科,并根据该学科的具体规律和学习者的学习特征来开展有针对性的个性化学习资源的研究。基于此,本研究提出了针对初中数学学习资源的个性化推荐,通过对学生基本信息和行为数据等的收集,对学生和学习资源进行了模型建构,并为学生推荐合适的个性化课后学习资源,让学生更有效率的学习。本文分析了新课标指导下对初中数学教育的要求,并结合当前初中学习者和数学学习资源的特点,构建了初中数学学习资源库模型和学习者模型。在对当下个性化推荐所采用的个性化推荐算法进行论述和比较之后,研究引入了slope one算法到基于用户的协同过滤算法中,用以解决系统中评分数据稀疏引起的冷启动问题,提出了混合式推荐算法。在对所提出的算法和个性化模型进行分析后,详细设计了符合初中数学学习的各个模块和功能,构建了初中数学学习资源个性化推荐系统,以实验的方式对整个系统进行了相应的测试。最后以问卷调查的形式,对个性化资源推荐系统的使用效果进行了统计和分析,以期为后续的系统改进提供一定的参考。