發(fā)布時間：2017-03-16 05:01

  本文關鍵詞：自學習環(huán)境下多學習風格與學習行為的關聯分析研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：教育理念的不斷更新和計算機技術的飛速發(fā)展,使得教育領域有了很大的變化。智能學習系統(tǒng)可以為學習者提供自主學習服務,而學習風格作為區(qū)分個體差異的重要心理機制被研究者作為智能學習系統(tǒng)中學習者模型建立的必要考慮因素。目前大多數智能學習系統(tǒng)采用的是單一學習風格模型,這對用戶模型的構建造成了局限,導致智能學習系統(tǒng)在為學習者推薦與其學習風格相匹配的資源時準確率降低。同時,也缺乏對于學習行為和學習風格之間關聯性的深入研究,學習者所表現出的特定學習行為和其學習風格之間是否一致也有待進一步驗證。本研究選取了三個學習風格模型同時進行研究和實驗,設計開發(fā)了一個關于“Java語言程序設計”的學習系統(tǒng),該系統(tǒng)可以對學習者實時的學習行為進行記錄。根據系統(tǒng)后臺得到的學習行為數據和前期進行的學習者學習風格傾向性的測試數據,通過對單個學習行為、整體學習行為和學習風格之間的內在關系進行多角度深入分析,為以后智能學習系統(tǒng)中實現多學習風格學習者模型建立、學習資源和學習路徑的推薦規(guī)則構建、學習干預等方面提供有效的參考依據。本文共分為五個章節(jié):首先提出本文的研究背景、在總結梳理國內外研究現狀的基礎上提出研究的目標和意義;其次對學習風格理論、自我調節(jié)學習理論、知識分類理論這三個本文的理論基礎作了詳細介紹;然后介紹了本研究中實驗平臺的特點、學習資源的組織和呈現方式以及平臺可以實現的功能;在此基礎上介紹了數據采集實驗的設計、實施和結果,并從學習風格各維度上系統(tǒng)知識學習的頻次和時間、同一學習風格維度的同一偏向性上成績優(yōu)劣的學習者的學習頻次和時間、整體學習行為和學習風格維度的相關性三個角度進行了深入的分析;最后主要是給出本文的研究結論,同時針對實驗中存在的問題以及前期的工作對下一步的研究進行展望。
【關鍵詞】：多學習風格 學習行為 自我調節(jié)學習 智能學習系統(tǒng)
【學位授予單位】：四川師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：G434
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 1 緒論11-17
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 國內外研究現狀12-13
• 1.3 研究目標及意義13-14
• 1.3.1 研究目標13-14
• 1.3.2 研究意義14
• 1.4 論文結構安排14-17
• 2 理論基礎17-27
• 2.1 學習風格理論17-23
• 2.1.1 Felder-Silverman學習風格模型17-20
• 2.1.2 Field Dependence/Field Independence學習風格模型20-22
• 2.1.3 VARK學習風格模型22-23
• 2.2 自我調節(jié)學習理論23-25
• 2.3 知識分類理論25-27
• 3 學習原型系統(tǒng)構建27-33
• 3.1 學習原型系統(tǒng)的特點分析27-28
• 3.2 學習原型系統(tǒng)的資源設計和組織28-31
• 3.2.1 資源內容的設計28-29
• 3.2.2 系統(tǒng)中的資源組織29-31
• 3.3 學習原型系統(tǒng)實現的功能31-33
• 4 實驗及分析33-54
• 4.1 多學習風格數據采集實驗33-34
• 4.1.1 實驗設計和實施33
• 4.1.2 實驗結果數據33-34
• 4.2 學習行為數據采集實驗34-37
• 4.2.1 實驗設計和實施34-36
• 4.2.2 實驗結果數據36-37
• 4.2.3 實驗結果數據預處理37
• 4.3 實驗結果分析37-54
• 4.3.1 學習風格各維度上系統(tǒng)知識學習的頻次和時間分析37-42
• 4.3.2 同一學習風格維度的同一偏向性上成績優(yōu)劣的學習者學習的頻次和時間分析42-49
• 4.3.3 整體學習行為和學習風格維度的相關性分析49-54
• 5 總結與展望54-56
• 參考文獻56-61
• 附錄61-68
• 致謝68-69
• 在校期間的科研成果69

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本文編號：251335