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個性化移動學(xué)習(xí)平臺的設(shè)計與研究

發(fā)布時間:2017-08-21 03:24

  本文關(guān)鍵詞:個性化移動學(xué)習(xí)平臺的設(shè)計與研究


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【摘要】:隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,出現(xiàn)了一種將“移動技術(shù)”與“教育”相結(jié)合的新型學(xué)習(xí)模式,即移動學(xué)習(xí)。目前針對移動學(xué)習(xí)的研究有兩方面,一是移動學(xué)習(xí)資源的開發(fā),二是如何將移動學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的課堂學(xué)習(xí)進(jìn)行有效結(jié)合,相輔相成。然而,目前針對個人移動學(xué)習(xí)的相關(guān)研究還較少,尤其是能夠提供個性化服務(wù)的移動學(xué)習(xí)研究就更少。進(jìn)行移動學(xué)習(xí)的大部分用戶十分注重移動學(xué)習(xí)平臺的個性化,也期望得到個性化的移動學(xué)習(xí)服務(wù)。因此,為學(xué)習(xí)者提供個性化的,而非單一的服務(wù)是非常有意義的。 本文將從以下幾個方面來討論如何構(gòu)建個性化的移動學(xué)習(xí)平臺: 1)建立用戶偏好模型。獲取用戶在移動學(xué)習(xí)平臺上的學(xué)習(xí)活動、學(xué)習(xí)行為等歷史信息和個人信息,對這些信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析,對用戶進(jìn)行分類,并選擇合適的建模技術(shù)構(gòu)建用戶偏好模型。 2)提供個性化推薦服務(wù)。個性化推薦模塊將會結(jié)合用戶偏好模型及資源內(nèi)容模型,選擇合適的相關(guān)度算法計算出用戶可能感興趣的資源,并結(jié)合用戶預(yù)先的設(shè)置,定期推送給用戶。 3)為用戶提供個性化定制和個性化呈現(xiàn)功能。個性化定制功能,可以減少用戶頻繁搜索和篩選資源的時間;而個性化呈現(xiàn)功能包括為用戶提供頁面模塊設(shè)置、頁面風(fēng)格設(shè)定等。 在對平臺的功能進(jìn)行研究和設(shè)計的基礎(chǔ)上,搭建了一個個性化移動學(xué)習(xí)平臺的原型系統(tǒng),該系統(tǒng)由移動終端和服務(wù)器端兩部分組成,服務(wù)器端為移動終端提供數(shù)據(jù)服務(wù),并由終端軟件向用戶呈現(xiàn)各種個性化功能。通過這些功能,該移動學(xué)習(xí)平臺可以為學(xué)習(xí)者提供“個性化”的服務(wù),在一定程度上提高學(xué)習(xí)者使用移動學(xué)習(xí)平臺進(jìn)行學(xué)習(xí)的效率,并為學(xué)習(xí)者帶來良好的學(xué)習(xí)體驗性。
【關(guān)鍵詞】:移動學(xué)習(xí) 個性化學(xué)習(xí) 個性化推薦 用戶偏好
【學(xué)位授予單位】:華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TP311.52;G434
【目錄】:
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 圖目錄11-12
  • 表目錄12-13
  • 第1章 緒論13-20
  • 1.1 選題背景13-14
  • 1.2 移動學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀14-18
  • 1.2.1 國外移動學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀14-17
  • 1.2.2 國內(nèi)移動學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀17-18
  • 1.3 本文研究的內(nèi)容及意義18-20
  • 1.3.1 研究的內(nèi)容18-19
  • 1.3.2 研究的意義19-20
  • 第2章 相關(guān)理論20-27
  • 2.1 移動學(xué)習(xí)20-22
  • 2.2 學(xué)習(xí)風(fēng)格理論22-24
  • 2.3 個性化學(xué)習(xí)理論24-27
  • 第3章 實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)27-36
  • 3.1 學(xué)習(xí)者偏好模型27-30
  • 3.1.1 學(xué)習(xí)者偏好模型的描述形式27-28
  • 3.1.2 學(xué)習(xí)者偏好建模技術(shù)28-29
  • 3.1.3 獲取學(xué)習(xí)者偏好的方式29-30
  • 3.2 數(shù)據(jù)挖掘理論30-32
  • 3.2.1 數(shù)據(jù)挖掘概述30
  • 3.2.2 數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)30-32
  • 3.3 個性化推薦技術(shù)32-36
  • 3.3.1 個性化推薦技術(shù)概述32-33
  • 3.3.2 個性化推薦算法33-36
  • 第4章 個性化移動學(xué)習(xí)平臺的設(shè)計36-52
  • 4.1 用戶分析36-37
  • 4.2 需求分析37-41
  • 4.2.1 個性化定制38-40
  • 4.2.2 個性化推薦40-41
  • 4.2.3 個性化呈現(xiàn)41
  • 4.3 概要設(shè)計41-42
  • 4.4 詳細(xì)設(shè)計42-48
  • 4.4.1 用戶數(shù)據(jù)獲取模塊43-44
  • 4.4.2 用戶數(shù)據(jù)處理模塊44-45
  • 4.4.3 資源分析模塊45-46
  • 4.4.4 用戶偏好模型建立模塊46-47
  • 4.4.5 個性化推薦模塊47-48
  • 4.5 平臺數(shù)據(jù)庫設(shè)計48-52
  • 第5章 個性化移動學(xué)習(xí)平臺原型搭建52-63
  • 5.1 平臺開發(fā)環(huán)境52-53
  • 5.1.1 客戶端的開發(fā)環(huán)境52
  • 5.1.2 服務(wù)器端開發(fā)環(huán)境及配置52-53
  • 5.2 客戶端實現(xiàn)53-58
  • 5.2.1 個性化定制模塊53-57
  • 5.2.2 個性化呈現(xiàn)模塊57
  • 5.2.3 用戶數(shù)據(jù)采集模塊57-58
  • 5.3 服務(wù)器端實現(xiàn)58-63
  • 5.3.1 數(shù)據(jù)處理模塊59-61
  • 5.3.2 資源分析模塊61-62
  • 5.3.3 個性化推薦模塊62-63
  • 第6章 總結(jié)與展望63-65
  • 6.1 論文總結(jié)63-64
  • 6.2 存在的不足64
  • 6.3 展望64-65
  • 參考文獻(xiàn)65-67
  • 致謝67

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3 丁郁;崔s

本文編號:710556


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