结合深度知识追踪算法的个性化试题推荐系统研究与实现
这是一篇关于深度学习,试题推荐,知识追踪,个性化教学,记忆网络的论文, 主要内容为由于人工智能的出现,政府部门与各个行业都在大力推进发展,以促进国家经济社会的发展和技术的进步。网络教育具有跨越空间的优越性,学习知识的方式也变得更加丰富和多层次,精准化个性化的教学方式,也随着人们对学生教育需求的升级提到意识层面。然而,由于传统方法往往忽略了学生实时的知识状态或者考虑学生之间的共性特征不充分,其推荐精确度尚有待提高。而深度学习模型在保证较高精度的情况下,通常缺乏可解释性。针对以上问题,本文提出了一种基于学生状态的深度知识追踪算法与基于知识概念预测的个性化试题推荐算法,并设计研发了一套结合深度知识追踪的个性化试题推荐系统,实验结果与分析表明本系统在推荐效果与精度等方面都取得了较优的效果。本文具体的研究内容如下:(1)提出了一种基于学生状态的深度知识追踪算法。该方法运用了记忆增强网络的思想,利用外部存储器用于存储长期记忆信息,设计用于存储学生知识状态的外部动态存储器矩阵,并且在更新动态矩阵时考虑到了学生的知识掌握现状。同时结合学生的认知过程与遗忘理论,进一步完善模型的遗忘机制。通过对比实验证明,该算法提高了知识追踪的效果,使深度知识追踪的过程更易理解。(2)提出了一种基于知识概念预测的个性化试题推荐算法。该方法采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM),利用学生的历史回答记录顺序来预测知识概念覆盖率。引入基于学生状态的深度知识追踪算法预测学生知识概念掌握程度模块,实现了知识概念覆盖率与学生掌握程度的统一嵌入,即使在难度标签丢失或存在一定程度偏差的情况下,也可以确保推荐的题目符合所需的难度,特别考虑评估题目的Jaccard距离,以生成试题推荐列表,增加推荐题目的多样性。(3)开发了一套结合深度知识追踪的个性化试题推荐系统。针对中小学生的实际需求,设计了一套面向中小学智慧教育的个性化试题推荐系统,该系统根据学生的历史学习情况进行知识点与试题推荐,进而为每个学生量身定制个性化的题目推荐。实时评估学生的知识状态并在相关界面进行展示,使学生能够及时了解自己的学习进展。辅助教师把控教学进度,及时给有需要的学生提供相应的辅导。该套系统在学生个性化教育方面做了有益的探索。本文结合上述算法,克服了传统试题推荐系统推荐不准确与推荐结果冗余等缺点,并增加知识概念预测模块,提高了推荐精度。该系统既面向中小学学生提供个性化的学习服务,使学生能进行有效学习、自主查漏补缺。同时也为教师提供更详细的学生能力评估,进行精准教学。因此,本系统在中小学学校具有重要的研究意义与推广价值。
大学生创新能力培养的个性化教学模式研究——以计算机科学与技术专业为例
这是一篇关于个性化教学,创新能力培养,教学模式,计算机科学与技术专业大学生的论文, 主要内容为创新是引领国家经济发展的第一动力,培养具有创新能力的大学生,是经济社会发展的现实需要,是高等教育质量提高的必然要求,也是计算机科学与技术专业建设的内在要求。教育信息化2.0时代,人工智能技术为个性化教育提供了重要的技术支撑,个性化教学成为课堂教学变革的发展趋势。因此,本文为了响应提高学生创新能力的要求,开展了计算机科学与技术专业大学生创新能力培养的个性化教学模式的研究。首先,基于创新行为的个性化分析与刻画,设计并优化面向计算机科学与技术专业大学生创新能力培养的个性化教学模式架构。采用主客观相结合的方式对创新行为进行个性化分析,构建创新过程模型、提取创新能力培养特征、构建创新能力评价指标体系和创新能力画像标签体系,并对其进行可视化。基于此设计该个性化教学模式架构,将其分为前期准备、教学设计与实施、多元化教学评价以及教学反思四个阶段,并详细介绍各部分的实施计划及用途。其次,以《C语言程序设计》课程为例,实施融合画像、推荐、知识图谱智能技术的创新能力培养的个性化教学模式。前期准备阶段,通过刻画创新能力个体和群体画像对学习者进行全方位分析,设计并确定教学目标与教学内容,遵循自愿性和合理性分配原则设计组建学习小组,然后设计实现该个性化教学的教学工具——基于创新能力画像的个性化教育资源推荐系统,为个性化教学提供资源基础;教学设计与实施阶段,将个性化课堂教学过程划分为复习回顾、明确学习目标和内容、创设情境、个人-组内-组间知识图谱构建的个性化自主&合作学习过程、师生互补知识图谱构建的互补学习过程、教学内容问题解答及实践练习6个教师环节,并以学生A视角分别实施各环节的教师活动和学生活动,且分析各环节的设计意图和所蕴含创新能力培养;多元化教学评价阶段,采用诊断性评价以及形成性与终结性评价相结合的多元评价方式,实现了课堂教学前的诊断性评价以及课堂教学后的形成性与终结性相结合的评价;教学反思阶段,反思调节学生学习反馈结果和教师教学反馈结果,使学生有针对性地调整学习、使教师个性化调整教学策略,为下阶段达到更好的教学效果提供依据。最后,采用个性化教学前后测创新能力的对比分析、师生对个性化教学模式满意度分析两种评判方法,评估和验证所提出的个性化教学模式的实用性和有效性。通过创新能力画像直观地对比分析个性化教学前后测创新能力,全方位地验证该模式效果;此外,从不同身份视角评估该模式的有效性,采用非结构化访谈的方式检验学生对该模式的满意度,采用结构化访谈方式检测教师对该模式的满意度,全面了解该模式各环节的优势与不足。
大学生创新能力培养的个性化教学模式研究——以计算机科学与技术专业为例
这是一篇关于个性化教学,创新能力培养,教学模式,计算机科学与技术专业大学生的论文, 主要内容为创新是引领国家经济发展的第一动力,培养具有创新能力的大学生,是经济社会发展的现实需要,是高等教育质量提高的必然要求,也是计算机科学与技术专业建设的内在要求。教育信息化2.0时代,人工智能技术为个性化教育提供了重要的技术支撑,个性化教学成为课堂教学变革的发展趋势。因此,本文为了响应提高学生创新能力的要求,开展了计算机科学与技术专业大学生创新能力培养的个性化教学模式的研究。首先,基于创新行为的个性化分析与刻画,设计并优化面向计算机科学与技术专业大学生创新能力培养的个性化教学模式架构。采用主客观相结合的方式对创新行为进行个性化分析,构建创新过程模型、提取创新能力培养特征、构建创新能力评价指标体系和创新能力画像标签体系,并对其进行可视化。基于此设计该个性化教学模式架构,将其分为前期准备、教学设计与实施、多元化教学评价以及教学反思四个阶段,并详细介绍各部分的实施计划及用途。其次,以《C语言程序设计》课程为例,实施融合画像、推荐、知识图谱智能技术的创新能力培养的个性化教学模式。前期准备阶段,通过刻画创新能力个体和群体画像对学习者进行全方位分析,设计并确定教学目标与教学内容,遵循自愿性和合理性分配原则设计组建学习小组,然后设计实现该个性化教学的教学工具——基于创新能力画像的个性化教育资源推荐系统,为个性化教学提供资源基础;教学设计与实施阶段,将个性化课堂教学过程划分为复习回顾、明确学习目标和内容、创设情境、个人-组内-组间知识图谱构建的个性化自主&合作学习过程、师生互补知识图谱构建的互补学习过程、教学内容问题解答及实践练习6个教师环节,并以学生A视角分别实施各环节的教师活动和学生活动,且分析各环节的设计意图和所蕴含创新能力培养;多元化教学评价阶段,采用诊断性评价以及形成性与终结性评价相结合的多元评价方式,实现了课堂教学前的诊断性评价以及课堂教学后的形成性与终结性相结合的评价;教学反思阶段,反思调节学生学习反馈结果和教师教学反馈结果,使学生有针对性地调整学习、使教师个性化调整教学策略,为下阶段达到更好的教学效果提供依据。最后,采用个性化教学前后测创新能力的对比分析、师生对个性化教学模式满意度分析两种评判方法,评估和验证所提出的个性化教学模式的实用性和有效性。通过创新能力画像直观地对比分析个性化教学前后测创新能力,全方位地验证该模式效果;此外,从不同身份视角评估该模式的有效性,采用非结构化访谈的方式检验学生对该模式的满意度,采用结构化访谈方式检测教师对该模式的满意度,全面了解该模式各环节的优势与不足。
基于互动场景的“线下”智能教育平台的设计与实现
这是一篇关于互联网教育,互动部件,个性化教学,SSD算法的论文, 主要内容为目前互联网教育行业流行的直播课、录播课和在线双师课程,在一定程度上解决了教育资源分配不均的问题,但是这几种教育方式由于老师和学生的有效互动较少,依然存在教学效率不高和个性化不足的问题。为了增加老师和学生的有效互动,作者实习的公司设计开发了基于互动场景的“线下”智能教育平台,该平台建立完善的教育方案,在录播课的基础上以卡点方式动态加入互动视频切片,让屏幕中的老师在授课的同时和学生进行实时的、高效的互动,增进彼此的了解,在个性化教学的基础上提升学生学习兴趣,解决教育行业中人效不高和个性化不足的问题。项目开发过程中,作者首先参与系统的需求分析,基于需求分析结果将系统划分为课件内容生产、教学管理、教学服务三大模块,作者独立完成了教学管理和教学服务模块。然后在概要设计的基础上进行系统的详细设计,最后进行编码和测试。本系统后台采用Spring Cloud生态框架、前端采用Vue.js框架进行开发,以H5页面展示,前后端通过Web Socket协议通信,利用Nginx反向代理服务器实现课中高并发下的负载均衡,同时通过Redis缓存机制实现高速数据读写,缓解数据库的压力。该系统的设计难点在于教学服务模块的开发,该模块包括课前准备、课中互动、课后反馈三个子模块,其中课前准备包括课件查询下载、设备检测、学生头像标注及答题器绑定等功能。课中互动包括老师问答、秩序维护、音量反馈、学生PK等互动模块的开发,课中模块通过SSD目标检测算法检测学生状态,将目标学生状态分类为正向、负向、举手三种状态,基于学生课中状态检测结果开发互动部件,设计课中互动场景,为主讲老师提供智能互动策略。课后反馈模块包括学生课程评价、老师课后表扬、课中报告、家长留言点赞、课后测验等功能,让学生、老师、家长增进彼此的了解,提供更适合学生的课程,营造良性循环的教学氛围,同时为学生提供个性化的教学方式。目前项目已上线且稳定运行,不断进行服务升级。该项目的践行有助于解决在线教育中个性化不足和效率低下等问题,有助于促进教育改革,推进教育公平。
学习者画像的个性化教学实践研究——以高一《信息技术》为例
这是一篇关于个性化教学,学习者画像,信息技术的论文, 主要内容为世界上诸多国家将发展学生个性和培养创新型人才视为当前教育的首要任务,个性化教学已成为中国新课程改革的目标。同时作为一门高中必修模块《信息技术》,实施个性化教学对推进信息技术教育教学改革具有重要意义,个性化教学的实施关键是因材施教,对学习者的个性化精准描绘是核心条件,本文设计了“学习者画像”支撑下的个性化教学模式,并以高中《信息技术》课程为例开展教学实践,基于学习者特征和数据挖掘的视角,分析学习者的知识点掌握水平,学习方式,学习能力等特征。以标签化的方式对画像进行个性化归纳,并根据个性化知识图谱,讨论个性化教学。通过教学和实践效果分析,基于学习者画像的个性化教学可改善和优化高中信息课堂教学,提高成绩及学习效率。本论文共分为七个章节:第一章为本文的绪论,介绍研究背景、个性化教学和学习者画像的国内、国外研究现状、现阶段《信息技术》课程教学凸显的问题以及本论文的研究内容与研究方法等;第二章节为相关理论概念介绍,包括个性化教学以及学习者画像的概念,多元智能理论、建构主义理论和学习驱动理论等;第三章学习者画像的构建,包括学习者画像的构建原则及构建流程、学习者画像框架构建;第四章:《信息技术》课程学习者个性化画像的构建,第五章详细地论述了基于学习者画像的《信息技术》课程个性化教学环境设计,以“文本信息加工与表达”这一模块内容为例,详细论述了教学环境设计、教学设备、教学实施的具体过程和教学效果的评价与分析;第六章讲述了基于学习者画像支撑下的高中《信息技术》课程教学实践过程,第七章主要内容是总结与展望,对本文的研究做出总结,提出本文的创新点以及不足之处,为后续研究提供借鉴。
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