基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐,知识水平,推荐策略,教育理论的论文, 主要内容为在互联网行业高度发达的今天,人们已经步入大数据时代,大数据应用日益广泛,信息爆炸与大数据技术普及共同推动个性化推荐技术不断向前发展,各个领域的在线推荐系统使人们的日常生活变得更加便捷,帮助人们筛选信息,提高了用户的满意度。教育领域的发展同样如此,在海量的电子教学资源中,如何让师生迅速充分利用对自己有价值的资源成为人们关注的焦点,也成为近几年教育领域内研究的热点之一。本文以相关教育理论为基础,对国内外在线学习和个性化推荐的现状进行了深入的研究和分析,发现尽管许多在线平台都在自己系统中引入了推荐算法,但是在教育领域内,当前的教育系统使用单一的推荐算法已不能满足当前需求。如基于协同过滤的试题推荐算法,忽视学生知识掌握水平的信息,只靠相似的评分和资源的固有属性来推荐,很容易推荐一些非常简单或非常难的习题,造成推荐结果不够合理;利用知识追踪方法推荐试题,可以建模预测个人的知识水平,忽视了学生群体之间的相似性。另外,现有的试题推荐策略主要是靠专家制定或针对试题资源评分的高低进行排序,因此很难依据学生知识水平变化情况及时对策略方向进行相对应的调整。据此本文提出了基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现。通过对几种典型推荐算法的全面分析,并阐述了它们的工作原理以及算法的优缺点,通过结合不同的算法,实现了算法的优缺点以及功能互补,从而大大提高了推荐的效率和质量。并结合相关教育学理论制定试题推荐策略,设计了一个符合教育理论的个性化试题推荐系统。具体来说,首先,基于用户的历史答题数据,利用深度知识追踪模型对学生的知识水平进行建模,然后引入Canopy-K-means聚类算法来降低用户相似度计算的复杂度,从而大大提高了系统的运算效能。最后,采用基于用户的协同过滤算法,从当前用户所在的集群中寻找与其知识水平相似的用户,结合个人知识水平和相似学生群体的知识水平对学生的试题得分进行预测。在试题推荐策略中,针对性对目标学生进行个性化推荐,分别推荐用于拓展提高的题目和用于复习巩固的题目。前者依托程序教学理论和人本主义学习理论,选择适宜难度的试题进行推荐,用于学生拓展提高。后者依据遗忘曲线,向学生推荐遗忘程度较高的已答试题,用于学生复习巩固,最终产生个性化推荐的效果。本文结合系统需求分析,设计实现了基于知识水平的个性化试题推荐系统。推荐系统主要分为三大模块,包括管理员端、教师端和学生端。学生端为学生提供了在线考试、试题推荐、错题本等功能;教师端为教师提供了题库管理、试卷管理等功能;管理员端为管理员提供了教师管理和学生管理等功能。本系统主要采用Java语言开发,前后端分别使用Bootstrap和SSM框架进行搭建,并在算法和技术选择上关注了对系统流畅度、数据处理方面的影响。综上所述,本文通过大量的理论研究,开展相应的对比实验以及对推荐系统进行相关测试,实现了一个基于知识水平的个性化试题推荐系统。本研究可以为用户推荐符合其知识水平的试题,可以有效的提升学习质量。
面向学习者知识水平的自适应教育游戏系统研究
这是一篇关于自适应学习,知识水平,SS-DA/RSTR游戏模型架构,教育游戏的论文, 主要内容为当前,随着数字化和计算机网络的飞速发展,社会进入了信息爆炸的新时代,教育领域需要进行变革和发展,培养出符合时代发展要求的新型人才,因此网络化、数字化和智能化的技术也被引入教育领域,以期为每个学习者提供个性化教育。为了实现每位学习者的个性化教育,学者们进行了深入的探索和研究。随着研究的深入,利用智能算法实现个性化学习,俨然成为教育领域重要趋势和热点。然而,目前有关个性化学习的研究中,为迎合应试教育的目标,以大数据为基础的自适应学习系统,已经异化为“一对一”的智能解题软件与课程辅导,出现了超前学习与重复学习的现象。做题系统精确算出学习者的特征,为其推荐适合的习题,学习者更像是“做题工具”。技术似乎阻碍了学习者高阶能力的培养,也束缚了学习者对学习意义的追寻。近年来,随着教育游戏的迅速发展,丰富的动态交互,有趣的故事情节,引人入胜的画面,能让学习者处在情境交互的过程中,有意义地掌握知识,这为个性化学习提供了平台。通过游戏特有的交互功能,能提供以学习者为中心的学习情境,通过虚拟情境使学习者沉浸其中,并能有效的在游戏中嵌入教学内容;其次,利用当前信息技术、游戏开发技术、以及人工智能等数字化技术为学习者在教育游戏中的个性化学习提供了技术支持。本研究期望在心流理论、情境学习等理论的指导下,依托数字化技术,收集学习者在游戏任务中的行为数据,利用模糊逻辑算法诊断评估其知识掌握情况,并给与相应的反馈和教学策略的调整,以满足学习者心流体验,同时实现个性化学习。研究采用基于设计的研究方法、文献分析以及问卷调查等研究方法,在理论指导下,利用游戏开发工具,设计和开发一款能有效评估学习者知识水平的自适应教育游戏。下面将从以下三点论述研究工作的开展:(1)基础理论研究。研究主要是笔者在阅读和分析有关自适应学习的研究领域以及教育游戏研究领域后,对主要研究的基础理论,如心流理论,情境学习理论,体验学习理论等做了详细的阐述与总结。(2)自适应教育游戏模型的研究。笔者在分析以往研究中的游戏模型、自适应学习系统该模型后,借鉴SS-DA/RSTR游戏模型架构,以研究目的为出发点,提出了将自适应学习系统中学习者模型、领域模型和教学模型三大模块,与SS-DA/RSTR游戏架构中的三个功能空间:执行空间、问题空间和评价空间一一对应,构建面向学习者知识水平的自适应教育游戏模型,并对模型功能和组成进行详细叙述。(3)有效评估学习者知识水平的自适应教育游戏的设计与开发研究。本研究选择中学物理中关于欧姆定律的相关电学知识作为游戏学习的内容,据此设计出主线——支线相结合的游戏任务系统,利用“模糊逻辑算法”对学习者对知识点的掌握程度进行计算,实现整个游戏的效果。在本研究构建的游戏模型基础上,设计出游戏脚本和游戏整体架构。为游戏开发提供依据,并综合利用游戏开发工具RPG MAKER MV以及Photoshop等编辑软件,完成具体的游戏实例开发。本研究创造性的将自适应技术融入游戏设计中,实现了在游戏中通过学习者游戏表现,动态调整游戏参数,并提供适应性的反馈的功能。未来的研究工作将继续围绕设计和开发更加游戏优秀的自适应教育游戏模型和实例而努力。
面向学习者知识水平的自适应教育游戏系统研究
这是一篇关于自适应学习,知识水平,SS-DA/RSTR游戏模型架构,教育游戏的论文, 主要内容为当前,随着数字化和计算机网络的飞速发展,社会进入了信息爆炸的新时代,教育领域需要进行变革和发展,培养出符合时代发展要求的新型人才,因此网络化、数字化和智能化的技术也被引入教育领域,以期为每个学习者提供个性化教育。为了实现每位学习者的个性化教育,学者们进行了深入的探索和研究。随着研究的深入,利用智能算法实现个性化学习,俨然成为教育领域重要趋势和热点。然而,目前有关个性化学习的研究中,为迎合应试教育的目标,以大数据为基础的自适应学习系统,已经异化为“一对一”的智能解题软件与课程辅导,出现了超前学习与重复学习的现象。做题系统精确算出学习者的特征,为其推荐适合的习题,学习者更像是“做题工具”。技术似乎阻碍了学习者高阶能力的培养,也束缚了学习者对学习意义的追寻。近年来,随着教育游戏的迅速发展,丰富的动态交互,有趣的故事情节,引人入胜的画面,能让学习者处在情境交互的过程中,有意义地掌握知识,这为个性化学习提供了平台。通过游戏特有的交互功能,能提供以学习者为中心的学习情境,通过虚拟情境使学习者沉浸其中,并能有效的在游戏中嵌入教学内容;其次,利用当前信息技术、游戏开发技术、以及人工智能等数字化技术为学习者在教育游戏中的个性化学习提供了技术支持。本研究期望在心流理论、情境学习等理论的指导下,依托数字化技术,收集学习者在游戏任务中的行为数据,利用模糊逻辑算法诊断评估其知识掌握情况,并给与相应的反馈和教学策略的调整,以满足学习者心流体验,同时实现个性化学习。研究采用基于设计的研究方法、文献分析以及问卷调查等研究方法,在理论指导下,利用游戏开发工具,设计和开发一款能有效评估学习者知识水平的自适应教育游戏。下面将从以下三点论述研究工作的开展:(1)基础理论研究。研究主要是笔者在阅读和分析有关自适应学习的研究领域以及教育游戏研究领域后,对主要研究的基础理论,如心流理论,情境学习理论,体验学习理论等做了详细的阐述与总结。(2)自适应教育游戏模型的研究。笔者在分析以往研究中的游戏模型、自适应学习系统该模型后,借鉴SS-DA/RSTR游戏模型架构,以研究目的为出发点,提出了将自适应学习系统中学习者模型、领域模型和教学模型三大模块,与SS-DA/RSTR游戏架构中的三个功能空间:执行空间、问题空间和评价空间一一对应,构建面向学习者知识水平的自适应教育游戏模型,并对模型功能和组成进行详细叙述。(3)有效评估学习者知识水平的自适应教育游戏的设计与开发研究。本研究选择中学物理中关于欧姆定律的相关电学知识作为游戏学习的内容,据此设计出主线——支线相结合的游戏任务系统,利用“模糊逻辑算法”对学习者对知识点的掌握程度进行计算,实现整个游戏的效果。在本研究构建的游戏模型基础上,设计出游戏脚本和游戏整体架构。为游戏开发提供依据,并综合利用游戏开发工具RPG MAKER MV以及Photoshop等编辑软件,完成具体的游戏实例开发。本研究创造性的将自适应技术融入游戏设计中,实现了在游戏中通过学习者游戏表现,动态调整游戏参数,并提供适应性的反馈的功能。未来的研究工作将继续围绕设计和开发更加游戏优秀的自适应教育游戏模型和实例而努力。
基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐,知识水平,推荐策略,教育理论的论文, 主要内容为在互联网行业高度发达的今天,人们已经步入大数据时代,大数据应用日益广泛,信息爆炸与大数据技术普及共同推动个性化推荐技术不断向前发展,各个领域的在线推荐系统使人们的日常生活变得更加便捷,帮助人们筛选信息,提高了用户的满意度。教育领域的发展同样如此,在海量的电子教学资源中,如何让师生迅速充分利用对自己有价值的资源成为人们关注的焦点,也成为近几年教育领域内研究的热点之一。本文以相关教育理论为基础,对国内外在线学习和个性化推荐的现状进行了深入的研究和分析,发现尽管许多在线平台都在自己系统中引入了推荐算法,但是在教育领域内,当前的教育系统使用单一的推荐算法已不能满足当前需求。如基于协同过滤的试题推荐算法,忽视学生知识掌握水平的信息,只靠相似的评分和资源的固有属性来推荐,很容易推荐一些非常简单或非常难的习题,造成推荐结果不够合理;利用知识追踪方法推荐试题,可以建模预测个人的知识水平,忽视了学生群体之间的相似性。另外,现有的试题推荐策略主要是靠专家制定或针对试题资源评分的高低进行排序,因此很难依据学生知识水平变化情况及时对策略方向进行相对应的调整。据此本文提出了基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现。通过对几种典型推荐算法的全面分析,并阐述了它们的工作原理以及算法的优缺点,通过结合不同的算法,实现了算法的优缺点以及功能互补,从而大大提高了推荐的效率和质量。并结合相关教育学理论制定试题推荐策略,设计了一个符合教育理论的个性化试题推荐系统。具体来说,首先,基于用户的历史答题数据,利用深度知识追踪模型对学生的知识水平进行建模,然后引入Canopy-K-means聚类算法来降低用户相似度计算的复杂度,从而大大提高了系统的运算效能。最后,采用基于用户的协同过滤算法,从当前用户所在的集群中寻找与其知识水平相似的用户,结合个人知识水平和相似学生群体的知识水平对学生的试题得分进行预测。在试题推荐策略中,针对性对目标学生进行个性化推荐,分别推荐用于拓展提高的题目和用于复习巩固的题目。前者依托程序教学理论和人本主义学习理论,选择适宜难度的试题进行推荐,用于学生拓展提高。后者依据遗忘曲线,向学生推荐遗忘程度较高的已答试题,用于学生复习巩固,最终产生个性化推荐的效果。本文结合系统需求分析,设计实现了基于知识水平的个性化试题推荐系统。推荐系统主要分为三大模块,包括管理员端、教师端和学生端。学生端为学生提供了在线考试、试题推荐、错题本等功能;教师端为教师提供了题库管理、试卷管理等功能;管理员端为管理员提供了教师管理和学生管理等功能。本系统主要采用Java语言开发,前后端分别使用Bootstrap和SSM框架进行搭建,并在算法和技术选择上关注了对系统流畅度、数据处理方面的影响。综上所述,本文通过大量的理论研究,开展相应的对比实验以及对推荐系统进行相关测试,实现了一个基于知识水平的个性化试题推荐系统。本研究可以为用户推荐符合其知识水平的试题,可以有效的提升学习质量。
基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐,知识水平,推荐策略,教育理论的论文, 主要内容为在互联网行业高度发达的今天,人们已经步入大数据时代,大数据应用日益广泛,信息爆炸与大数据技术普及共同推动个性化推荐技术不断向前发展,各个领域的在线推荐系统使人们的日常生活变得更加便捷,帮助人们筛选信息,提高了用户的满意度。教育领域的发展同样如此,在海量的电子教学资源中,如何让师生迅速充分利用对自己有价值的资源成为人们关注的焦点,也成为近几年教育领域内研究的热点之一。本文以相关教育理论为基础,对国内外在线学习和个性化推荐的现状进行了深入的研究和分析,发现尽管许多在线平台都在自己系统中引入了推荐算法,但是在教育领域内,当前的教育系统使用单一的推荐算法已不能满足当前需求。如基于协同过滤的试题推荐算法,忽视学生知识掌握水平的信息,只靠相似的评分和资源的固有属性来推荐,很容易推荐一些非常简单或非常难的习题,造成推荐结果不够合理;利用知识追踪方法推荐试题,可以建模预测个人的知识水平,忽视了学生群体之间的相似性。另外,现有的试题推荐策略主要是靠专家制定或针对试题资源评分的高低进行排序,因此很难依据学生知识水平变化情况及时对策略方向进行相对应的调整。据此本文提出了基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现。通过对几种典型推荐算法的全面分析,并阐述了它们的工作原理以及算法的优缺点,通过结合不同的算法,实现了算法的优缺点以及功能互补,从而大大提高了推荐的效率和质量。并结合相关教育学理论制定试题推荐策略,设计了一个符合教育理论的个性化试题推荐系统。具体来说,首先,基于用户的历史答题数据,利用深度知识追踪模型对学生的知识水平进行建模,然后引入Canopy-K-means聚类算法来降低用户相似度计算的复杂度,从而大大提高了系统的运算效能。最后,采用基于用户的协同过滤算法,从当前用户所在的集群中寻找与其知识水平相似的用户,结合个人知识水平和相似学生群体的知识水平对学生的试题得分进行预测。在试题推荐策略中,针对性对目标学生进行个性化推荐,分别推荐用于拓展提高的题目和用于复习巩固的题目。前者依托程序教学理论和人本主义学习理论,选择适宜难度的试题进行推荐,用于学生拓展提高。后者依据遗忘曲线,向学生推荐遗忘程度较高的已答试题,用于学生复习巩固,最终产生个性化推荐的效果。本文结合系统需求分析,设计实现了基于知识水平的个性化试题推荐系统。推荐系统主要分为三大模块,包括管理员端、教师端和学生端。学生端为学生提供了在线考试、试题推荐、错题本等功能;教师端为教师提供了题库管理、试卷管理等功能;管理员端为管理员提供了教师管理和学生管理等功能。本系统主要采用Java语言开发,前后端分别使用Bootstrap和SSM框架进行搭建,并在算法和技术选择上关注了对系统流畅度、数据处理方面的影响。综上所述,本文通过大量的理论研究,开展相应的对比实验以及对推荐系统进行相关测试,实现了一个基于知识水平的个性化试题推荐系统。本研究可以为用户推荐符合其知识水平的试题,可以有效的提升学习质量。
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：源码客栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/53202.html
