發(fā)布時間：2018-10-18 13:23

【摘要】：技術(shù)作為人的存在方式,正在促使教學(xué)模式和學(xué)習(xí)方式發(fā)生深刻變革。大數(shù)據(jù)時代,在學(xué)習(xí)分析、人工智能、機器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)支持下,自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)有助于學(xué)習(xí)者進行差異化學(xué)習(xí),促進教育向個性化邁進�；谖墨I的元分析視角,對知識水平、錯誤/誤解、情感、認(rèn)知特征以及元認(rèn)知能力等個性特征進行分析,并對覆蓋法、基于認(rèn)知理論建模、基于約束的模型、模糊邏輯技術(shù)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和本體技術(shù)等建模方法進行解讀。同時,采用適切的建模方法構(gòu)建學(xué)習(xí)者個性特征模型,并以"自適應(yīng)課件導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)(AC-ware Tutor)"為例,解析學(xué)習(xí)者模型的運行機制。從而有助于提供精準(zhǔn)的個性化學(xué)習(xí)服務(wù),提高教育質(zhì)量。
[Abstract]:As a way of human existence, technology is promoting profound changes in teaching mode and learning style. In the era of big data, with the support of new technologies such as learning analysis, artificial intelligence and machine learning, adaptive learning system is helpful for learners to carry out differentiated learning and promote education towards individualization. Based on the meta-analysis perspective of literature, this paper analyzes the personality characteristics of knowledge level, error / misunderstanding, emotion, cognitive feature and metacognitive ability, and analyzes the covering method, the modeling based on cognitive theory, the model based on constraint, the fuzzy logic technology, etc. The modeling methods such as Bayesian network and ontology technology are interpreted. At the same time, the appropriate modeling method is used to construct the learner's personality characteristic model. Taking "Adaptive Courseware guidance system (AC-ware Tutor)" as an example, the operating mechanism of the learner's model is analyzed. Thus, it helps to provide accurate personalized learning services and improve the quality of education.
【作者單位】： 東北師范大學(xué)計算機科學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院;湖南第一師范學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：教育部人文社科規(guī)劃項目“基于知識圖譜的開放學(xué)習(xí)資源自主聚合研究”(項目編號:14YJA880103);教育部人文社科青年項目“大數(shù)據(jù)時代在線學(xué)習(xí)者情感挖掘與干預(yù)研究”(項目編號:16YJC880046) 基礎(chǔ)教育信息化技術(shù)湖南省重點實驗室(項目編號:2015TP1017) 湖南省哲學(xué)社會科學(xué)基金項目“‘互聯(lián)網(wǎng)+’促進城鄉(xiāng)基礎(chǔ)教育均衡發(fā)展的創(chuàng)新機制與路徑研究”(項目編號:16YBA094)資助的階段性成果
【分類號】：G434

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本文編號：2279257